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$ agentstack add skill-killvxk-cybersecurity-skills-zh-analyzing-network-traffic-of-malware Open-source listing, not yet scanned by AgentStack. Follow the source repository for install instructions.
Security review
⚠ Flagged1 finding(s); flagged for manual review. · v0.1.0 How review works →
- • Prompt-injection patterns
- • Secret / credential exfiltration
- • Dangerous shell & filesystem operations
- • Untrusted network calls
- • Known-malicious package signatures
- high Dangerous shell/eval execution.
What it can access
- ● Network access Used
- ✓ Filesystem access No
- ● Shell / process execution Used
- ✓ 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.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
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 →About
分析恶意软件的网络流量
适用场景
- 沙箱执行已捕获 PCAP 文件,需要详细分析网络行为
- 识别 C2 协议结构,用于编写网络检测签名
- 确定恶意软件泄露的数据及其目标外部基础设施
- 分析 DNS 隧道、域名生成算法(DGA)或快速通量行为
- 根据观察到的恶意软件网络模式创建 Suricata/Snort 签名
不适用于恶意软件行为的基于主机的分析;请使用 Cuckoo 沙箱报告或 Volatility 内存分析进行进程级活动分析。
前置条件
- Wireshark 4.x,用于交互式 PCAP 分析
- tshark(Wireshark CLI),用于脚本化数据包提取
- Zeek,用于从 PCAP 自动生成元数据
- Suricata,带 ET Open/ET Pro 规则集用于签名匹配
- NetworkMiner,用于从 PCAP 中提取文件和检测凭据
- Python 3.8+,安装
scapy和dpkt用于程序化数据包分析
工作流程
步骤 1:PCAP 初步概览
获取网络流量的高层次理解:
# 捕获统计
capinfos malware.pcap
# 协议层次
tshark -r malware.pcap -q -z io,phs
# 端点统计(主要通信方)
tshark -r malware.pcap -q -z endpoints,ip
# 会话统计
tshark -r malware.pcap -q -z conv,tcp
# DNS 查询摘要
tshark -r malware.pcap -q -z dns,tree
步骤 2:分析 DNS 活动
检查 DNS 查询中的 DGA、隧道或 C2 域名解析:
# 提取所有 DNS 查询
tshark -r malware.pcap -T fields -e frame.time -e dns.qry.name -e dns.a \
-Y "dns.flags.response == 1" | sort
# 检测 DGA 模式(高熵域名)
python3 0)
# 从 tshark 输出解析 DNS 查询
import subprocess
result = subprocess.run(
["tshark", "-r", "malware.pcap", "-T", "fields", "-e", "dns.qry.name",
"-Y", "dns.flags.response == 0"],
capture_output=True, text=True
)
domains = set(result.stdout.strip().split('\n'))
print("可疑 DNS 查询(高熵):")
for domain in domains:
if domain:
subdomain = domain.split('.')[0]
ent = entropy(subdomain)
if ent > 3.5 and len(subdomain) > 10:
print(f" {domain}(熵值:{ent:.2f})")
PYEOF
# 检测 DNS 隧道(大型 TXT 响应)
tshark -r malware.pcap -T fields -e dns.qry.name -e dns.txt \
-Y "dns.resp.type == 16 and dns.resp.len > 100"
步骤 3:分析 HTTP/HTTPS C2 通信
检查基于 Web 的命令与控制流量:
# 提取 HTTP 请求
tshark -r malware.pcap -T fields \
-e frame.time -e ip.src -e ip.dst -e http.host \
-e http.request.method -e http.request.uri -e http.user_agent \
-Y "http.request"
# 提取 HTTP 响应体(潜在的载荷下载)
tshark -r malware.pcap -T fields \
-e http.host -e http.request.uri -e http.content_type -e tcp.len \
-Y "http.response and tcp.len > 1000"
# 提取 POST 数据(潜在的数据泄露)
tshark -r malware.pcap -T fields \
-e http.host -e http.request.uri -e http.file_data \
-Y "http.request.method == POST"
# TLS 分析(SNI、JA3 指纹)
tshark -r malware.pcap -T fields \
-e tls.handshake.extensions_server_name \
-e tls.handshake.ja3 \
-Y "tls.handshake.type == 1"
# 提取 TLS 证书详情
tshark -r malware.pcap -T fields \
-e x509ce.dNSName -e x509af.serialNumber \
-e x509sat.utf8String \
-Y "tls.handshake.type == 11"
# 导出 HTTP 对象(下载的文件)
tshark -r malware.pcap --export-objects http,exported_files/
步骤 4:检测信标模式
识别表明 C2 信标的规律周期性通信:
# 从 PCAP 进行信标检测
from scapy.all import rdpcap, IP, TCP
from collections import defaultdict
import statistics
packets = rdpcap("malware.pcap")
# 按目标 IP:端口分组连接
connections = defaultdict(list)
for pkt in packets:
if IP in pkt and TCP in pkt:
if pkt[TCP].flags & 0x02: # SYN 标志
dst = f"{pkt[IP].dst}:{pkt[TCP].dport}"
connections[dst].append(float(pkt.time))
# 分析时序间隔以检测信标
print("信标分析:")
for dst, times in connections.items():
if len(times) >= 5:
intervals = [times[i+1] - times[i] for i in range(len(times)-1)]
avg = statistics.mean(intervals)
stdev = statistics.stdev(intervals) if len(intervals) > 1 else 0
jitter = (stdev / avg * 100) if avg > 0 else 0
if 10 custom_malware.rules
# 基于观察到的 URI 模式的 C2 信标检测
alert http $HOME_NET any -> $EXTERNAL_NET any (
msg:"MALWARE MalwareX C2 Beacon";
flow:established,to_server;
http.method; content:"POST";
http.uri; content:"/gate.php?id=";
http.user_agent; content:"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0)";
sid:9000001; rev:1;
)
# 已知 C2 域名的 DNS 查询
alert dns $HOME_NET any -> any any (
msg:"MALWARE MalwareX C2 DNS Query";
dns.query; content:"update.malicious.com";
sid:9000002; rev:1;
)
# 恶意软件 TLS 客户端的 JA3 哈希匹配
alert tls $HOME_NET any -> $EXTERNAL_NET any (
msg:"MALWARE MalwareX JA3 Match";
ja3.hash; content:"a0e9f5d64349fb13191bc781f81f42e1";
sid:9000003; rev:1;
)
EOF
步骤 6:从流量中提取文件和工件
恢复传输的文件和嵌入数据:
# 使用 Zeek 提取文件
zeek -r malware.pcap /opt/zeek/share/zeek/policy/frameworks/files/extract-all-files.zeek
ls extract_files/
# 使用 NetworkMiner 提取文件(GUI)
# 或使用 tshark 导出特定协议
tshark -r malware.pcap --export-objects http,http_objects/
tshark -r malware.pcap --export-objects smb,smb_objects/
tshark -r malware.pcap --export-objects tftp,tftp_objects/
# 对所有提取的文件计算哈希值
sha256sum http_objects/* smb_objects/* 2>/dev/null
# 生成 Zeek 日志以获取全面的元数据
zeek -r malware.pcap
# 输出:conn.log, dns.log, http.log, ssl.log, files.log 等
核心概念
| 术语 | 定义 | |------|------------| | 信标(Beaconing) | 恶意软件到 C2 服务器的规律性周期连接,通过一致的时间间隔和数据包大小识别 | | JA3/JA3S | TLS 指纹方法,通过 ClientHello/ServerHello 参数创建哈希值,唯一标识恶意软件 TLS 实现 | | DGA(域名生成算法) | 生成恶意软件查询以定位 C2 服务器的伪随机域名的算法,规避静态域名黑名单 | | DNS 隧道 | 将数据编码在 DNS 查询和响应中,通过 DNS 基础设施建立 C2 信道或泄露数据 | | 快速通量(Fast Flux) | DNS 技术,快速轮换域名的 IP 地址以避免下线,并将 C2 分布到许多被攻陷的主机 | | SNI(服务器名称指示) | TLS 扩展,显示客户端连接的主机名;即使在加密的 HTTPS 连接中也可见 | | 网络签名 | Suricata/Snort 规则,匹配网络流量(头部、载荷、时序)中的特定模式以检测恶意通信 |
工具与系统
- Wireshark:开源数据包分析器,用于在协议级深入交互检查网络流量
- Zeek:网络分析框架,从实时或捕获的流量生成结构化元数据日志(conn、dns、http、ssl)
- Suricata:高性能网络 IDS/IPS,带 Lua 脚本支持签名检测和自定义检测逻辑
- 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
- Scapy:Python 数据包处理库,用于程序化数据包分析、信标检测和协议解码
常见场景
场景:解码自定义二进制 C2 协议
场景背景:恶意软件通过 TCP 端口 8443 使用自定义二进制协议与 C2 服务器通信。标准 HTTP 分析无结果。需要从 PCAP 逆向工程协议结构。
方法:
- 过滤 TCP 端口 8443 的会话并跟踪 TCP 流
- 识别消息框架(长度前缀、分隔符、固定大小头部)
- 比较多条消息以识别静态头部字段与可变数据字段
- 与 Ghidra 的逆向工程结果交叉验证(如果已分析二进制文件)
- 为自定义协议编写 Wireshark 解析器或 Scapy 解析器
- 创建 Suricata 规则,匹配静态头部字节用于网络检测
- 记录完整的协议规范用于威胁情报共享
常见陷阱:
- 只分析最初几个数据包;某些 C2 协议在初始握手后会改变行为
- 当沙箱具有 MITM 能力时未解密 TLS 流量
- 将合法的 CDN 或云流量与 C2 混淆(验证目标 IP)
- 遗漏使用 DNS 或 ICMP 而非 TCP/UDP 的 C2 流量
输出格式
恶意软件网络流量分析
===================================
PCAP 文件: malware_sandbox.pcap
时长: 300 秒
总数据包: 12,847
总字节数: 4.2 MB
DNS 活动
总查询数: 47
检测到 DGA: 是(23 个高熵查询到 .com TLD)
隧道: 否
解析的 C2: update.malicious[.]com -> 185.220.101[.]42
C2 通信
协议: HTTPS(TLS 1.2)
服务器: 185.220.101[.]42:443
SNI: update.malicious[.]com
JA3 哈希: a0e9f5d64349fb13191bc781f81f42e1
信标间隔: 60.2s ± 6.8s(抖动 11.3%)
总会话数: 237
发送数据: 147 MB
接收数据: 2.3 MB
证书: CN=update.malicious[.]com(自签名,已过期)
载荷下载
GET /payload.dll from compromised-site[.]com
大小:98,304 字节
SHA-256:abc123def456...
Content-Type:application/octet-stream
数据泄露
方法: HTTPS POST 到 /gate.php
Content-Type: application/octet-stream
平均大小: 每次请求 15,432 字节
总量: 4 小时内 147 MB
SURICATA 告警
[1:2028401] ET MALWARE Generic C2 Beacon Pattern
[1:2028500] ET POLICY Self-Signed Certificate
生成的签名
SID 9000001:MalwareX HTTP 信标模式
SID 9000002:MalwareX DNS C2 域名
SID 9000003:MalwareX JA3 TLS 指纹
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: killvxk
- Source: killvxk/cybersecurity-skills-zh
- License: Apache-2.0
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