Create forensically sound bit-for-bit disk images using dd and dcfldd while preserving evidence integrity through hash verification.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트
무료GitHub에 공개
analyzing-threat-landscape-with-misp
Analyze the threat landscape using MISP (Malware Information Sharing Platform) by querying event statistics, attribute distributions, threat actor galaxy clusters, and tag trends over time. Uses PyMISP to pull event data, compute IOC type breakdowns, identify top threat actors and malware families, and generate threat landscape reports with temporal trends.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
설치 방법 보기포함된 파일(4)
- SKILL.md2.2 KB
- LICENSE11.0 KB
- references/api-reference.md1.7 KB
- scripts/agent.py6.6 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Analyzing Threat Landscape with MISP
When to Use
- When investigating security incidents that require analyzing threat landscape with misp
- When building detection rules or threat hunting queries for this domain
- When SOC analysts need structured procedures for this analysis type
- When validating security monitoring coverage for related attack techniques
Prerequisites
- Familiarity with threat intelligence concepts and tools
- Access to a test or lab environment for safe execution
- Python 3.8+ with required dependencies installed
- Appropriate authorization for any testing activities
Instructions
- Install dependencies:
pip install pymisp - Configure MISP URL and API key.
- Run the agent to generate threat landscape analysis:
- Pull event statistics by threat level and date range
- Analyze attribute type distributions (IP, domain, hash, URL)
- Identify top MITRE ATT&CK techniques from event tags
- Track threat actor activity via galaxy clusters
- Generate temporal trend analysis of IOC submissions
python scripts/agent.py --misp-url https://misp.local --api-key YOUR_KEY --days 90 --output landscape_report.json
Examples
Threat Landscape Summary
Period: Last 90 days
Events analyzed: 1,247
Top threat level: High (43%)
Top attribute type: ip-dst (31%), domain (22%), sha256 (18%)
Top MITRE technique: T1566 Phishing (89 events)
Top threat actor: APT28 (34 events)
리뷰
아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
댓글
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
같은 저장소의 스킬
Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3 to identify GenericAll, WriteDACL, and WriteOwner abuse paths
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트
Perform static analysis of Android APK malware samples using apktool for decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for permission analysis, manifest inspection, and suspicious API call detection.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트
Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect BOLA/IDOR attacks, rate limit bypass, credential scanning, and injection attempts. Uses pandas for statistical analysis of request patterns and anomaly detection. Use when investigating API abuse or building API-specific threat detection rules.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트
Analyze advanced persistent threat (APT) group techniques using MITRE ATT&CK Navigator to create layered heatmaps of adversary TTPs for detection gap analysis and threat-informed defense.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트
Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query to detect suspicious administrative operations, impossible travel, privilege escalation, and resource modifications. Builds KQL queries for threat hunting in Azure environments. Use when investigating suspicious Azure tenant activity or building cloud SIEM detections.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
aniket2348823/Vul-Agent22026년 6월 9일 업데이트