К основному содержанию
скилл CX Codex

analyzing-disk-image-with-autopsy — скилл для Claude Code

Помогает исследовать дампы дисков в форматах raw, E01 или AFF через Autopsy и The Sleuth Kit. Пригодится для восстановления удалённых файлов и подготовки таймлайна инцидента.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-disk-image-with-autopsy -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает analyzing-disk-image-with-autopsy

Скилл задаёт сценарий криминалистического исследования дампов дисков в форматах raw (dd), E01 или AFF. Он сочетает работу в графическом интерфейсе Autopsy и запуск утилит The Sleuth Kit в терминале.

С помощью команд mmls, fls и icat агент помогает разобрать структуру разделов, просмотреть метаданные через istat и восстановить удалённые файлы по номерам inode. Модули Ingest в Autopsy автоматизируют поиск по хэш-базам NSRL, извлечение истории браузеров и поиск по регулярным выражениям.

База данных кейса требует в два-три раза больше места, чем сам исследуемый образ. Готовьте свободный диск заранее. Для работы также понадобятся среда JRE 8+ и от 8 ГБ оперативной памяти.

Какие задачи решает

  • восстановить удалённые файлы через icat и tsk_recover
  • разобрать разметку разделов диска с помощью mmls
  • отсеять известные файлы ОС по хэш-базам NSRL
  • сформировать хронологию событий файловой системы для отчёта

Примеры запросов агенту

  • Проверь таблицу разделов в образе evidence.dd и покажи удалённые файлы
  • Помоги восстановить файл по номеру inode 14523 через icat
  • Настрой модули ingest в Autopsy для фильтрации по хэшам NSRL

Как установить analyzing-disk-image-with-autopsy

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-disk-image-with-autopsy -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/analyzing-disk-image-with-autopsy/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/analyzing-disk-image-with-autopsy/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора89

analyzing-campaign-attribution-evidence Скилл для разбора киберкампаний: раскладывает улики по гипотезам и выдаёт уровень уверенности в атрибуции. Нужен, когда по инциденту надо защитить вывод о заказчике. CX Codex +1 464установок testing-cors-misconfiguration Скилл помогает проверять настройки CORS в API и веб-приложениях во время авторизованных тестов на проникновение. Он выявляет некорректную валидацию заголовка Origin и утечки данных между доменами. CX Codex +1 463установок analyzing-linux-system-artifacts Разбирает артефакты Linux-системы после взлома: логи аутентификации, cron, systemd, историю shell, SSH-ключи. Нужен при реагировании на инцидент. CX Codex +1 461установок analyzing-linux-elf-malware Скилл для разбора подозрительных Linux-бинарников: статика, трассировка, дизассемблирование. Пригодится при разборе взломанного сервера или контейнера. CX Codex +1 457установок analyzing-kubernetes-audit-logs Разбирает audit-логи kube-apiserver в формате JSON lines и находит exec в под, чтение секретов, правки RBAC и анонимный доступ. CX Codex +1 450установок analyzing-sbom-for-supply-chain-vulnerabilities Разбирает SBOM в форматах CycloneDX и SPDX, сверяет компоненты с базой CVE через NVD 2.0 API и строит граф зависимостей. Пригодится, когда нужно оценить риски сторонних библиотек. CX Codex +1 444установок abusing-dpapi-for-credential-access Руководство по извлечению секретов Windows DPAPI: сохранённых паролей Credential Manager, кук браузеров и ключей. Пригодится на пентестах после получения доступа к хосту. CX Codex +1 442установок analyzing-linux-kernel-rootkits Скилл ищет признаки руткитов уровня ядра в дампах памяти Linux и на работающей системе. Пригодится для расследований и форензики. CX Codex +1 442установок

Похожие

disk-forensics briiirussell Скилл для разбора дисковых образов, файловых систем и дампов памяти: восстановление удалённых файлов, таймлайн событий, поиск артефактов. Пригодится в расследованиях и на CTF. CX Codex +1 357установок is-this-photo-real UseOSINT Скилл проверяет, настоящее ли фото или видео: ищет первоисточник, читает метаданные, смотрит свет и тени. Пригодится при фактчекинге и разборе подделок. CX Codex +1 58 300установок ctf-forensics ljagiello Набор техник цифровой криминалистики и анализа сигналов для CTF: образы дисков, дампы памяти, PCAP, стеганография, Windows-артефакты и side-channel атаки. CX Codex +1 9 100установок traffic-analysis-pcap yaklang Плейбук по анализу сетевых дампов: фильтры Wireshark, разбор протоколов, поиск скрытых каналов и расшифровка TLS. CX Codex +1 3 700установок memory-forensics-volatility yaklang Плейбук по анализу дампов памяти в Volatility 2 и 3: скрытые процессы, инъекции кода, учётные данные, таймлайн инцидента. CX Codex +1 3 600установок secrets-in-file-metadata UseOSINT Достаёт EXIF, XMP, IPTC и свойства Office и PDF через exiftool: GPS, серийник камеры, авторы, даты. Пригодится, когда надо понять, откуда файл и кто его правил. CX Codex +1 1 800установок

Рядом в теме «Безопасность»

Всё по теме «Безопасность» →

Вопросы о analyzing-disk-image-with-autopsy

Как установить analyzing-disk-image-with-autopsy в Claude Code?

Выполните команду npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-disk-image-with-autopsy -a claude-code в терминале.

Какие форматы дампов поддерживает скилл?

Сценарий рассчитан на образы дисков в форматах raw (dd), EnCase (E01) и AFF.

Что нужно подготовить перед запуском анализа?

Потребуются установленные Autopsy 4.x, The Sleuth Kit и Java Runtime Environment 8+. Системе нужно минимум 8 ГБ оперативной памяти и свободное место на диске под базу данных в 2–3 раза больше объёма самого образа.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: analyzing-disk-image-with-autopsy
description: Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.
domain: cybersecurity
subdomain: digital-forensics
tags:
- forensics
- autopsy
- disk-analysis
- sleuth-kit
- file-recovery
- artifact-analysis
version: '1.0'
author: mahipal
license: Apache-2.0
nist_csf:
- RS.AN-03
- DE.AE-02
- RS.MA-01
mitre_attack:
- T1005
- T1074.001
- T1070.004
- T1083
---

# Analyzing Disk Image with Autopsy

## When to Use
- When you have a forensic disk image and need structured analysis of its contents
- During investigations requiring file recovery, keyword searching, and timeline analysis
- When non-technical stakeholders need visual reports from forensic evidence
- For examining file system metadata, deleted files, and embedded artifacts
- When building a comprehensive case from multiple disk images

## Prerequisites
- Autopsy 4.x installed (Windows) or Autopsy 4.x with The Sleuth Kit (Linux)
- Forensic disk image in raw (dd), E01 (EnCase), or AFF format
- Minimum 8GB RAM (16GB recommended for large images)
- Java Runtime Environment (JRE) 8+ for Autopsy
- Sufficient disk space for the Autopsy case database (2-3x image size)
- Hash databases (NSRL, known-bad hashes) for file identification

## Workflow

### Step 1: Install Autopsy and Configure Environment

```bash
# On Linux, install Sleuth Kit and Autopsy
sudo apt-get install autopsy sleuthkit

# Download Autopsy 4.x (GUI version) from official source
wget https://github.com/sleuthkit/autopsy/releases/download/autopsy-4.21.0/autopsy-4.21.0.zip
unzip autopsy-4.21.0.zip -d /opt/autopsy

# On Windows, run the MSI installer from sleuthkit.org
# Launch Autopsy
/opt/autopsy/bin/autopsy --nosplash

# For Sleuth Kit command-line analysis alongside Autopsy
sudo apt-get install sleuthkit
```

### Step 2: Create a New Case and Add the Disk Image

```
1. Launch Autopsy > "New Case"
2. Enter Case Name: "CASE-2024-001-Workstation"
3. Set Base Directory: /cases/case-2024-001/autopsy/
4. Enter Case Number, Examiner Name
5. Click "Add Data Source"
6. Select "Disk Image or VM File"
7. Browse to: /cases/case-2024-001/images/evidence.dd
8. Select Time Zone of the original system
9. Configure Ingest Modules (see Step 3)
```

```bash
# Alternatively, use Sleuth Kit CLI to verify the image first
img_stat /cases/case-2024-001/images/evidence.dd

# List partitions in the image
mmls /cases/case-2024-001/images/evidence.dd

# Output example:
# DOS Partition Table
# Offset Sector: 0
# Units are in 512-byte sectors
#      Slot    Start        End          Length       Description
#      00:  -----   0000000000   0000002047   0000002048   Primary Table (#0)
#      01:  00:00   0000002048   0001026047   0001024000   NTFS (0x07)
#      02:  00:01   0001026048   0976771071   0975745024   NTFS (0x07)

# List files in a partition (offset 2048 sectors)
fls -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd
```

### Step 3: Configure and Run Ingest Modules

```
Enable the following Autopsy Ingest Modules:
- Recent Activity: Extracts browser history, downloads, cookies, bookmarks
- Hash Lookup: Compares files against NSRL and known-bad hash sets
- File Type Identification: Identifies files by signature, not extension
- Keyword Search: Indexes content for full-text searching
- Email Parser: Extracts emails from PST, MBOX, EML files
- Extension Mismatch Detector: Finds files with wrong extensions
- Exif Parser: Extracts metadata from images (GPS, camera, timestamps)
- Encryption Detection: Identifies encrypted files and containers
- Interesting Files Identifier: Flags files matching custom rule sets
- Embedded File Extractor: Extracts files from ZIP, Office docs, PDFs
- Picture Analyzer: Categorizes images using PhotoDNA or hash matching
- Data Source Integrity: Verifies image hash during ingest
```

```bash
# Configure NSRL hash set for known-good filtering
# Download NSRL from https://www.nist.gov/itl/ssd/software-quality-group/national-software-reference-library-nsrl
wget https://s3.amazonaws.com/rds.nsrl.nist.gov/RDS/current/rds_modernm.zip
unzip rds_modernm.zip -d /opt/autopsy/hashsets/

# Import into Autopsy:
# Tools > Options > Hash Sets > Import > Select NSRLFile.txt
# Mark as "Known" (to filter out known-good files)
```

### Step 4: Analyze File System and Recover Deleted Files

```bash
# In Autopsy GUI: Navigate tree structure
# - Data Sources > evidence.dd > vol2 (NTFS)
# - Examine directory tree, note deleted files (marked with X)

# Using Sleuth Kit CLI for targeted recovery
# List deleted files
fls -rd -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd

# Recover a specific deleted file by inode
icat -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 14523 > /cases/case-2024-001/recovered/deleted_document.docx

# Extract all files from a directory
tsk_recover -o 2048 -d /Users/suspect/Documents \
   /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   /cases/case-2024-001/recovered/documents/

# Get detailed file metadata
istat -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 14523
# Shows: creation, modification, access, MFT change timestamps, size, data runs
```

### Step 5: Perform Keyword Searches and Tag Evidence

```
In Autopsy:
1. Keyword Search panel > "Ad Hoc Keyword Search"
2. Search terms: credit card patterns, SSN regex, email addresses
3. Example regex for credit cards: \b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14})\b
4. Example regex for SSN: \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b
5. Review results > Right-click items > "Add Tag"
6. Create tags: "Evidence-Critical", "Evidence-Supporting", "Requires-Review"
7. Add comments to tagged items documenting relevance
```

```bash
# Using Sleuth Kit for CLI keyword search
srch_strings -a -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd | \
   grep -iE '(password|secret|confidential)' > /cases/case-2024-001/keyword_hits.txt

# Search for specific file signatures
sigfind -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 25504446
# 25504446 = %PDF header signature
```

### Step 6: Build Timeline and Generate Reports

```
In Autopsy:
1. Timeline viewer: Tools > Timeline
2. Select date range of interest (incident window)
3. Filter by event type: File Created, Modified, Accessed, Web Activity
4. Zoom into suspicious time periods
5. Export timeline events as CSV for external analysis

Generate Report:
1. Generate Report > HTML Report
2. Select tagged items and data sources to include
3. Configure report sections: file listings, keyword hits, timeline
4. Export to /cases/case-2024-001/reports/
```

```bash
# Using Sleuth Kit mactime for CLI timeline
fls -r -m "/" -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd > /cases/case-2024-001/bodyfile.txt

# Generate timeline from bodyfile
mactime -b /cases/case-2024-001/bodyfile.txt -d > /cases/case-2024-001/timeline.csv

# Filter timeline to specific date range
mactime -b /cases/case-2024-001/bodyfile.txt \
   -d 2024-01-15..2024-01-20 > /cases/case-2024-001/incident_timeline.csv
```

## Key Concepts

| Concept | Description |
|---------|-------------|
| Ingest Modules | Automated analysis plugins that process data sources upon import |
| MFT (Master File Table) | NTFS metadata structure recording all file entries and attributes |
| File carving | Recovering files from unallocated space using file signatures |
| Hash filtering | Using NSRL or custom hash sets to exclude known-good or flag known-bad files |
| Timeline analysis | Chronological reconstruction of file system and user activity events |
| Deleted file recovery | Restoring files whose directory entries are removed but data remains |
| Keyword indexing | Full-text search index built from all file content including slack space |
| Artifact extraction | Automated parsing of browser, email, registry, and OS-specific artifacts |

## Tools & Systems

| Tool | Purpose |
|------|---------|
| Autopsy | Open-source GUI forensic platform for disk image analysis |
| The Sleuth Kit (TSK) | Command-line forensic toolkit underlying Autopsy |
| fls | List files and directories in a disk image including deleted entries |
| icat | Extract file content by inode number from a disk image |
| mactime | Generate timeline from TSK bodyfile format |
| mmls | Display partition layout of a disk image |
| NSRL | NIST hash database for identifying known software files |
| sigfind | Search for file signatures at the sector level |

## Common Scenarios

**Scenario 1: Employee Data Theft Investigation**
Import the employee workstation image, run all ingest modules, search for company-confidential file names and keywords, examine USB connection artifacts in Recent Activity, check for cloud storage client artifacts, review deleted files for evidence of data staging, generate HTML report for legal team.

**Scenario 2: Malware Infection Forensics**
Add the compromised system image, enable Extension Mismatch and Encryption Detection modules, examine the prefetch directory for execution evidence, search for known malware hashes, build timeline around the infection window, extract suspicious executables for further analysis in a sandbox.

**Scenario 3: Child Exploitation Material (CSAM) Investigation**
Import image with PhotoDNA and Project VIC hash sets enabled, run Picture Analyzer module, hash all image files against known-bad databases, tag and categorize matches by severity, generate law enforcement report with chain of custody documentation.

**Scenario 4: Intellectual Property Dispute**
Import multiple employee disk images as separate data sources in one case, perform keyword searches for proprietary terms and project names, compare file hashes between sources, build timeline showing file access and transfer patterns, export evidence for legal review.

## Output Format

```
Autopsy Case Analysis Summary:
  Case:           CASE-2024-001-Workstation
  Image:          evidence.dd (500GB NTFS)
  Partitions:     2 (System Reserved + Primary)
  Total Files:    245,832
  Deleted Files:  12,456 (recoverable: 8,234)

  Ingest Results:
    Hash Matches (Known Bad):  3 files
    Extension Mismatches:      17 files
    Keyword Hits:              234 across 45 files
    Encrypted Files:           5 containers detected
    EXIF Data Extracted:       1,245 images with metadata

  Tagged Evidence:
    Critical:     12 items
    Supporting:   34 items
    Review:       67 items

  Timeline Events:  1,234,567 entries (filtered to incident window: 892)
  Report:          /cases/case-2024-001/reports/autopsy_report.html
```

© mahipal · Apache-2.0 · mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой