AgentStack
Browse Sign in
Browse Why AgentStack Sell Docs
Sign in
SKILL verified Apache-2.0 Self-run

Analyzing Network Traffic For Incidents

skill-killvxk-cybersecurity-skills-zh-analyzing-network-traffic-for-incidents · by killvxk

>

No reviews yet
0 installs
6 views
0.0% view→install

Install

$ agentstack add skill-killvxk-cybersecurity-skills-zh-analyzing-network-traffic-for-incidents

✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access Used
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

Verified badge

Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.

AgentStack Verified badge Links to your public security report.
[![AgentStack Verified](https://agentstack.voostack.com/badges/verified.svg)](https://agentstack.voostack.com/security/report/skill-killvxk-cybersecurity-skills-zh-analyzing-network-traffic-for-incidents)

Reliability & compatibility

Security review passed
0 installs to date
no reviews yet
3mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
Are you the author of Analyzing Network Traffic For Incidents? Claim this listing to set pricing, connect Stripe payouts, and keep 70% of every sale.
Sign up to claim

About

针对安全事件的网络流量分析

适用场景

  • SIEM 告警显示异常网络流量模式,需要深入调查
  • 怀疑存在 C2 信标(beaconing),需通过数据包级别分析加以确认
  • 需要从网络证据中量化数据外泄的规模或目标地址
  • 需要通过网络连接追踪系统间的横向移动
  • IDS/IPS 告警需要数据包级别验证以确认或排除

不适用于基于主机的取证分析(进程执行、文件系统制品);此类场景请使用终端取证工具。

前置条件

  • 全量数据包捕获(PCAP)基础设施或按需捕获能力(网络分路器、SPAN 端口)
  • 分析工作站上已安装 Wireshark,并掌握相应显示过滤器知识
  • 已部署 Zeek(原 Bro)用于生成网络元数据(conn.log、dns.log、http.log、ssl.log)
  • 从网络设备收集 NetFlow/IPFIX,用于流量分析
  • 网络架构图,展示 VLAN 布局、防火墙位置和监控点
  • 威胁情报(threat intelligence)源,用于关联观察到的网络失陷指标(IOC)

工作流程

步骤 1:捕获或获取网络流量

获取调查所需的相关流量数据:

实时捕获(事件仍在进行时):

# 在特定接口上按主机过滤进行捕获
tcpdump -i eth0 -w capture.pcap host 10.1.5.42

# 捕获发往特定外部 IP 的 C2 流量
tcpdump -i eth0 -w c2_traffic.pcap host 185.220.101.42

# 带滚动轮转的捕获(每个文件 1GB,保留 10 个)
tcpdump -i eth0 -w capture_%Y%m%d%H%M.pcap -C 1000 -W 10

从现有基础设施获取:

  • 从全量数据包捕获设备导出 PCAP(Arkime/Moloch、ExtraHop、Corelight)
  • 从 Zeek 集群拉取调查时间段内的 Zeek 日志
  • 从网络设备导出 NetFlow 数据,用于高层流量分析

步骤 2:识别 C2 通信

检测命令与控制流量模式:

信标检测(Zeek conn.log):

# 提取具有规律间隔的对外连接
cat conn.log | zeek-cut ts id.orig_h id.resp_h id.resp_p duration orig_bytes resp_bytes \
  | awk '$4 ~ /^185\.220/' | sort -t. -k1,1n -k2,2n

Wireshark 信标分析:

# 过滤发往可疑 C2 IP 的流量
ip.addr == 185.220.101.42

# 过滤非标准端口上的 HTTPS 流量
tcp.port != 443 && ssl

# 过滤可疑域名的 DNS 查询
dns.qry.name contains "evil" or dns.qry.name matches "^[a-z0-9]{32}\."

# 过滤 HTTP POST(常见 C2 上线方式)
http.request.method == "POST" && ip.dst == 185.220.101.42

信标特征识别要点:

  • 连接之间存在规律性时间间隔(例如每 60 秒,抖动(jitter)10-15%)
  • 请求和响应中数据包大小保持一致
  • HTTPS 连接发往与合法 CDN 或服务无关的外部 IP
  • DNS 查询子域熵值高(DNS 隧道(DNS tunneling)指标)

步骤 3:分析横向移动流量

追踪攻击者在内部系统间的移动路径:

横向移动检测关键协议:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SMB (TCP 445):     PsExec、文件共享访问、勒索软件传播
RDP (TCP 3389):    远程桌面会话
WinRM (TCP 5985):  PowerShell 远程访问
WMI (TCP 135):     远程命令执行
SSH (TCP 22):      Linux 横向移动
DCE/RPC (TCP 135): 基于 DCOM 的横向移动

横向移动的 Wireshark 过滤器:

# SMB 横向移动
smb2 && ip.src == 10.1.5.42 && ip.dst != 10.1.5.42

# 来自失陷主机的 RDP 连接
tcp.dstport == 3389 && ip.src == 10.1.5.42

# Kerberos 票据请求(潜在的票据传递(Pass-the-Ticket))
kerberos.msg_type == 12 && ip.src == 10.1.5.42

# NTLM 认证(潜在的哈希传递(Pass-the-Hash))
ntlmssp.auth.username && ip.src == 10.1.5.42

步骤 4:检测数据外泄

识别从网络中未经授权的数据传输:

# 在 Zeek conn.log 中识别大量出站传输
cat conn.log | zeek-cut ts id.orig_h id.resp_h id.resp_p orig_bytes \
  | awk '$5 > 100000000' | sort -t$'\t' -k5 -rn

# DNS 隧道检测(高量 TXT 查询)
cat dns.log | zeek-cut query qtype | grep TXT | cut -f1 \
  | rev | cut -d. -f1,2 | rev | sort | uniq -c | sort -rn | head

# 异常协议使用(ICMP 隧道、DNS over HTTPS)
cat conn.log | zeek-cut proto id.resp_p orig_bytes | awk '$1 == "icmp" && $3 > 1000'

Wireshark 数据外泄过滤器:

# 大型 HTTP POST 上传
http.request.method == "POST" && tcp.len > 10000

# FTP 数据传输
ftp-data && ip.src == 10.0.0.0/8

# 含大型 TXT 响应的 DNS(隧道)
dns.resp.type == 16 && dns.resp.len > 200

步骤 5:提取并关联 IOC

从流量分析中提取基于网络的失陷指标:

  • 失陷主机联系的外部 IP 地址
  • 事件期间通过 DNS 解析的域名
  • 通过 HTTP/HTTPS 访问的 URL(如已部署 SSL 检测)
  • TLS 证书详情(主题、颁发者、序列号、JA3/JA3S 哈希)
  • HTTP 请求中的 User-Agent 字符串
  • PCAP 中捕获的文件传输(使用 Wireshark 导出对象功能提取)

步骤 6:记录网络取证发现

将分析结果汇编为带证据引用的结构化报告:

  • 对每个发现引用具体的 PCAP 文件、帧编号和时间戳
  • 以截图或导出 PDF 形式保存关键证据的数据包捕获
  • 将网络活动映射到事件时间线
  • 将网络发现与终端取证的基于主机的证据进行关联

核心概念

| 术语 | 定义 | |------|------| | PCAP(数据包捕获) | 存储从网络接口捕获的原始网络数据包的文件格式,用于离线分析 | | 信标(Beaconing) | 失陷主机向 C2 服务器发出的规律性、周期性网络连接,可通过一致的时间间隔识别 | | JA3/JA3S | 基于 ClientHello 和 ServerHello 参数的 TLS 客户端和服务器指纹方法;每个应用程序具有唯一指纹 | | NetFlow/IPFIX | 由路由器和交换机收集的网络流量元数据(源、目标、端口、字节数、持续时间),无需全量数据包捕获 | | DNS 隧道(DNS Tunneling) | 将数据编码在 DNS 查询和响应中,通过 DNS 协议进行数据外泄或维持 C2 的技术 | | 网络分路器(Network Tap) | 创建网络流量精确副本用于监控的硬件设备,不影响网络性能 | | Zeek 日志 | Zeek 网络分析框架生成的结构化元数据日志,涵盖连接、DNS、HTTP、SSL 等 |

工具与系统

  • Wireshark:开源数据包分析器,用于对网络协议进行数据包级别的深度检测
  • Zeek(原 Bro):网络分析框架,从实时或捕获的流量中生成结构化元数据日志
  • Arkime(原 Moloch):开源全量数据包捕获和搜索平台,用于大规模网络取证
  • NetworkMiner:网络取证分析工具,用于从 PCAP 文件中提取文件、图像和凭据
  • RITA(Real Intelligence Threat Analytics):开源信标检测和 DNS 隧道分析工具,适用于 Zeek 日志

常见场景

场景:确认 C2 信标并量化数据外泄

场景背景:EDR 在某工作站检测到可疑进程,但无法确定数据外泄量。网络团队提供了覆盖事件时间段的全量数据包捕获设备中的 PCAP。

方法

  1. 将 PCAP 过滤为从失陷主机 IP 到外部目标的流量
  2. 通过分析连接时间模式(信标检测)识别 C2 通道
  3. 从 C2 连接中提取 TLS 证书和 JA3 哈希,用于生成 IOC
  4. 计算整个事件期间向 C2 基础设施传输的总字节数
  5. 检查其他外泄通道(DNS 隧道、云存储上传)
  6. 使用 Wireshark 导出对象功能提取任何未加密的传输文件

常见陷阱

  • 当 C2 在没有 SSL 检测的情况下通过 HTTPS 运行时,仅分析 HTTP 流量
  • 忽略 DNS 隧道,因为每个查询的数据量很小(但随时间累积后总量可观)
  • 未将网络时间戳与终端时间戳关联(时区不匹配问题)
  • 忽视被滥用于数据外泄的合法云服务(OneDrive、Google Drive、Dropbox)

输出格式

网络流量分析报告
=================================
事件编号:         INC-2025-1547
分析师:           [姓名]
捕获来源:         Arkime 全量数据包捕获
分析时段:         2025-11-15 14:00 UTC - 2025-11-15 18:00 UTC
PCAP 总大小:      4.7 GB

C2 通信
Source:           10.1.5.42 (WKSTN-042)
Destination:      185.220.101.42:443 (HTTPS)
Beacon Interval:  60 秒 ± 12% 抖动
Sessions:         4 小时内 237 次连接
JA3 Hash:         a0e9f5d64349fb13191bc781f81f42e1
TLS Certificate:  CN=update.evil[.]com(自签名)
Total Data Sent:  147 MB(出站)
Total Data Recv:  2.3 MB(入站 - 命令)

横向移动
10.1.5.42 → 10.1.10.15 (SMB, TCP 445) - 14:35 UTC
10.1.5.42 → 10.1.10.20 (RDP, TCP 3389) - 14:42 UTC
10.1.5.42 → 10.1.1.5  (LDAP, TCP 389) - 15:10 UTC

数据外泄摘要
Protocol:         HTTPS 至 C2 服务器
Volume:           147 MB 出站
Duration:         14:23 UTC - 18:00 UTC
Files Extracted:  [如可从未加密通道恢复则列出]

DNS 分析
Suspicious Queries: 0 个 DNS 隧道指标
DGA Detection:      0 个算法生成域名

证据引用
PCAP File:        INC-2025-1547_capture.pcap (SHA-256: ...)
Zeek Logs:        /logs/zeek/2025-11-15/ (conn.log, ssl.log, dns.log)

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

Reviews

No reviews yet, be the first.

Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.