analyzing-heap-spray-exploitation — скилл для Claude Code: разбор
Скилл для анализа дампов памяти: ищет следы heap spray, NOP-следы и внедрённый шелл-код через плагины Volatility3.
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a claude-codeЧто делает analyzing-heap-spray-exploitation
Heap spray забивает кучу процесса данными атакующего — обычно NOP-следом и шелл-кодом, — чтобы эксплойт сработал надёжнее. Скилл разбирает дамп памяти и показывает, где именно это произошло.
Работа идёт по шагам: сначала windows.malfind ищет процессы с исполняемыми внедрёнными регионами, затем windows.vadinfo разбирает дерево VAD на предмет крупных непрерывных выделений с правами RWX. Дальше скилл сканирует подозрительные области на сигнатуры NOP-следа (0x90, 0x0c0c0c0c), выгружает найденные регионы и разбирает байтовые шаблоны шелл-кода. На выходе — JSON-отчёт: подозрительные процессы, индикаторы spray, адреса NOP-следов, размеры регионов и хеши извлечённого шелл-кода.
Заранее понадобится Python 3.9+ с установленным volatility3 и сам дамп памяти в формате .raw, .vmem или .dmp. Ещё нужно понимать раскладку виртуальной памяти и деревья VAD — без этого шаги по vadinfo читаются тяжело.
Какие задачи решает
- найти процессы с исполняемыми внедрёнными регионами в дампе памяти
- отделить крупные RWX-выделения от обычной кучи процесса
- найти NOP-следы по сигнатурам
0x90и0x0c0c0c0c - выгрузить подозрительный регион и посчитать хеш шелл-кода
- собрать JSON-отчёт по инциденту для разбора в SOC
Примеры запросов агенту
- разбери дамп памяти на предмет heap spray, начни с malfind
- проверь дерево VAD на крупные RWX-выделения в этом дампе
- найди NOP-следы в подозрительных регионах и выгрузи шелл-код
Как установить analyzing-heap-spray-exploitation
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills analyzing-heap-spray-exploitation2Вручную: положить файлы
.github/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --path skills/analyzing-heap-spray-exploitationВручную: положить файлы
.devin/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора89
Похожие
Рядом в теме «Безопасность»
Всё по теме «Безопасность» →Вопросы о analyzing-heap-spray-exploitation
Как установить analyzing-heap-spray-exploitation в Claude?
Выполните npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-heap-spray-exploitation -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/analyzing-heap-spray-exploitation/SKILL.md.
Что делает analyzing-heap-spray-exploitation?
Ищет в дампе памяти следы heap spray: исполняемые внедрённые регионы, крупные RWX-выделения, NOP-следы и встроенный шелл-код. Результат — JSON-отчёт с адресами, размерами регионов и хешами.
Что нужно для работы скилла?
Python 3.9+ с установленным volatility3 и дамп памяти в формате .raw, .vmem или .dmp. Также пригодится понимание раскладки виртуальной памяти и деревьев VAD.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: analyzing-heap-spray-exploitation description: Detect and analyze heap spray attacks in memory dumps using Volatility3 plugins to identify NOP sled patterns, shellcode landing zones, and suspicious large allocations in process virtual address space. domain: cybersecurity subdomain: malware-analysis tags: - malware-analysis - memory-forensics - heap-spray - volatility3 - exploit-analysis version: '1.0' author: mahipal license: Apache-2.0 nist_csf: - DE.AE-02 - RS.AN-03 - ID.RA-01 - DE.CM-01 mitre_attack: - T1203 - T1059.007 - T1106 --- # Analyzing Heap Spray Exploitation ## Overview Heap spraying is an exploitation technique that fills large regions of a process's heap with attacker-controlled data (typically NOP sleds followed by shellcode) to increase the reliability of code execution exploits. This skill covers detecting heap spray artifacts in memory dumps using Volatility3's malfind, vadinfo, and memmap plugins, identifying suspicious contiguous memory allocations, scanning for NOP sled patterns (0x90, 0x0c0c0c0c), and extracting embedded shellcode for analysis. ## When to Use - When investigating security incidents that require analyzing heap spray exploitation - 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 - Python 3.9+ with `volatility3` framework installed - Memory dump file (.raw, .vmem, .dmp format) - Understanding of virtual memory layout and VAD (Virtual Address Descriptor) trees - Familiarity with common shellcode patterns and NOP sled encodings ## Steps ### Step 1: Identify Suspicious Processes Use Volatility3 windows.malfind to scan for processes with executable injected memory regions. ### Step 2: Analyze VAD Entries Examine VAD tree entries using windows.vadinfo for large contiguous allocations with RWX permissions. ### Step 3: Scan for NOP Sled Patterns Search suspicious memory regions for NOP sled signatures (0x90 sequences, 0x0c0c0c0c patterns). ### Step 4: Extract and Analyze Shellcode Dump suspicious memory regions and identify shellcode using byte pattern analysis. ## Expected Output JSON report with suspicious processes, heap spray indicators, NOP sled locations, memory region sizes, and extracted shellcode hashes.
© mahipal · Apache-2.0 · mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills