К основному содержанию
скилл CX Codex

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia — скилл для Codex

Скилл связывает псевдонимы вредоносных семейств, YARA-правила и группы угроз через Malpedia. Нужен для анализа цепочек загрузчик-нагрузка и атрибуции.

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

Что делает analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia

Скилл обращается к Malpedia API и ищет семейства по имени или псевдониму в формате platform.family_name. Он получает сведения о семействе, альтернативные названия, связи с группами угроз и ссылки на отчёты, а также выгружает правила YARA от сообщества и поставщиков.

Внутри есть Python-клиент MalpediaClient с методами для списка семейств, карточки семейства, YARA-правил, семейств группы угроз и поиска по ключевому слову. MalwareFamilyMapper собирает связи между семействами, включая цепочки загрузчик-нагрузка, повторное использование кода и общую авторскую группу. Для работы нужны Python 3.9+, библиотеки requests, yara-python, stix2 и ключ Malpedia API. Без ключа API запросы к Malpedia не выполнятся.

Какие задачи решает

  • найти псевдонимы и стандартизированное имя семейства
  • получить YARA-правила для детектирования
  • связать семейства с группой угроз
  • проследить цепочку загрузчик-нагрузка
  • сравнить семейства по общей авторской группе

Примеры запросов агенту

  • Проверь псевдонимы и сведения о семействе win.emotet через Malpedia.
  • Найди семейства, связанные с группой угроз Lazarus, и собери карту экосистемы.
  • Получи доступные YARA-правила для семейства win.emotet и объясни, как их проверить.

Как установить analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia/

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

Вопросы о analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia

Как установить analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia в Codex?

Выполните npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia -a codex, затем проверьте файл .agents/skills/analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia/SKILL.md.

Что делает analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia?

Скилл запрашивает Malpedia API, находит названия и псевдонимы семейств, выгружает YARA-правила и связывает семейства с группами угроз. Он также помогает строить карту отношений между семействами.

Что нужно для работы с Malpedia?

Нужны Python 3.9+, requests, yara-python, stix2 и ключ Malpedia API. Доступ к образцам вредоносного ПО указан как необязательный для проверки.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
description: Query the Malpedia API to look up malware family aliases and naming
  (platform.family_name), pull community/vendor YARA rules, link families to threat
  actors, and map family relationships such as loader-payload chains and shared authorship.
  Use when researching a malware family's aliases, lineage, or actor attribution,
  or when sourcing YARA rules for detection.
domain: cybersecurity
subdomain: threat-intelligence
tags:
- malpedia
- malware-family
- yara
- threat-actor
- malware-tracking
- threat-intelligence
- variant-analysis
- malware-intelligence
version: '1.0'
author: mahipal
license: Apache-2.0
nist_csf:
- ID.RA-01
- ID.RA-05
- DE.CM-01
- DE.AE-02
mitre_attack:
- T1587.001
- T1027
- T1071
---
# Analyzing Malware Family Relationships with Malpedia

## Overview

Malpedia is a collaborative platform maintained by Fraunhofer FKIE that catalogs malware families with their aliases, YARA rules, threat actor associations, and reference reports. With over 2,600 malware families documented, it serves as the definitive resource for understanding malware lineages, tracking variant evolution, and linking malware to specific threat groups. This skill covers querying the Malpedia API, mapping malware family relationships, extracting YARA rules for detection, and building intelligence on malware ecosystems used by adversaries.


## When to Use

- When investigating security incidents that require analyzing malware family relationships with malpedia
- 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 `requests`, `yara-python`, `stix2` libraries
- Malpedia API key (register at https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/)
- Understanding of malware classification and naming conventions
- Familiarity with YARA rule syntax for detection
- Access to malware samples for validation (optional)

## Key Concepts

### Malpedia Data Model

Malpedia organizes malware into Families (e.g., "win.cobalt_strike"), each containing: aliases (vendor-specific names like "Beacon", "CobaltStrike"), YARA rules (community and vendor-contributed), actor associations (threat groups using the family), reference reports (CTI reports documenting the family), and sample hashes (representative samples for each variant).

### Malware Family Naming

Malpedia uses the format `platform.family_name` (e.g., `win.emotet`, `elf.mirai`, `apk.flubot`). Platforms include win (Windows), elf (Linux), apk (Android), osx (macOS), and py (Python). This standardized naming resolves the "many names" problem where different vendors assign different names to the same malware.

### Family Relationships

Malware families have relationships including: parent-child (code reuse, forks), loader-payload (Emotet loads TrickBot loads Ryuk), shared authorship (same threat actor develops multiple tools), and infrastructure sharing (common C2 frameworks).

## Workflow

### Step 1: Query Malpedia API for Malware Families

```python
import requests
import json
from collections import defaultdict

class MalpediaClient:
    BASE_URL = "https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/api"

    def __init__(self, api_key):
        self.headers = {"Authorization": f"apitoken {api_key}"}

    def get_family_list(self):
        """Get list of all malware families."""
        resp = requests.get(f"{self.BASE_URL}/list/families",
                           headers=self.headers, timeout=30)
        if resp.status_code == 200:
            families = resp.json()
            print(f"[+] Malpedia: {len(families)} malware families")
            return families
        return {}

    def get_family_info(self, family_name):
        """Get detailed information about a malware family."""
        resp = requests.get(f"{self.BASE_URL}/get/family/{family_name}",
                           headers=self.headers, timeout=30)
        if resp.status_code == 200:
            info = resp.json()
            print(f"[+] Family: {family_name}")
            print(f"    Aliases: {info.get('alt_names', [])}")
            print(f"    Actors: {[a.get('value', '') for a in info.get('attribution', [])]}")
            print(f"    URLs: {len(info.get('urls', []))} references")
            return info
        print(f"[-] Family not found: {family_name}")
        return None

    def get_family_yara(self, family_name):
        """Get YARA rules for a malware family."""
        resp = requests.get(f"{self.BASE_URL}/get/yara/{family_name}",
                           headers=self.headers, timeout=30)
        if resp.status_code == 200:
            rules = resp.json()
            rule_count = sum(len(v) for v in rules.values()) if isinstance(rules, dict) else 0
            print(f"[+] YARA rules for {family_name}: {rule_count} rules")
            return rules
        return {}

    def get_actor_families(self, actor_name):
        """Get malware families associated with a threat actor."""
        resp = requests.get(f"{self.BASE_URL}/get/actor/{actor_name}",
                           headers=self.headers, timeout=30)
        if resp.status_code == 200:
            data = resp.json()
            families = data.get("families", {})
            print(f"[+] {actor_name}: {len(families)} malware families")
            return data
        return {}

    def search_families(self, keyword):
        """Search families by keyword."""
        all_families = self.get_family_list()
        matches = {
            name: info for name, info in all_families.items()
            if keyword.lower() in name.lower()
            or keyword.lower() in str(info.get("alt_names", [])).lower()
        }
        print(f"[+] Search '{keyword}': {len(matches)} matches")
        return matches

client = MalpediaClient("YOUR_MALPEDIA_API_KEY")
families = client.get_family_list()
emotet_info = client.get_family_info("win.emotet")
```

### Step 2: Map Malware Family Relationships

```python
class MalwareFamilyMapper:
    def __init__(self, malpedia_client):
        self.client = malpedia_client
        self.relationship_graph = defaultdict(list)

    def map_actor_ecosystem(self, actor_name):
        """Map the malware ecosystem used by a threat actor."""
        actor_data = self.client.get_actor_families(actor_name)
        families = actor_data.get("families", {})

        ecosystem = {
            "actor": actor_name,
            "families": [],
            "family_count": len(families),
        }

        for family_name in families:
            info = self.client.get_family_info(family_name)
            if info:
                ecosystem["families"].append({
                    "name": family_name,
                    "aliases": info.get("alt_names", []),
                    "description": info.get("description", "")[:200],
                    "shared_actors": [
                        a.get("value", "")
                        for a in info.get("attribution", [])
                    ],
                    "reference_count": len(info.get("urls", [])),
                })

        print(f"\n=== {actor_name} Malware Ecosystem ===")
        for fam in ecosystem["families"]:
            shared = [a for a in fam["shared_actors"] if a != actor_name]
            print(f"  {fam['name']}")
            print(f"    Aliases: {fam['aliases'][:5]}")
            if shared:
                print(f"    Also used by: {shared}")

        return ecosystem

    def find_shared_tooling(self, actor_names):
        """Find malware families shared between threat actors."""
        actor_families = {}
        for actor in actor_names:
            data = self.client.get_actor_families(actor)
            actor_families[actor] = set(data.get("families", {}).keys())

        # Find overlaps
        shared = {}
        for i, actor1 in enumerate(actor_names):
            for actor2 in actor_names[i+1:]:
                common = actor_families[actor1] & actor_families[actor2]
                if common:
                    shared[f"{actor1} <-> {actor2}"] = sorted(common)

        print(f"\n=== Shared Tooling Analysis ===")
        for pair, families in shared.items():
            print(f"  {pair}: {len(families)} shared families")
            for f in families[:5]:
                print(f"    - {f}")

        return shared

    def build_loader_payload_chain(self, family_name):
        """Build the loader-payload delivery chain for a family."""
        info = self.client.get_family_info(family_name)
        if not info:
            return {}

        chain = {
            "family": family_name,
            "description": info.get("description", ""),
            "known_loaders": [],
            "known_payloads": [],
        }

        # Common known delivery chains
        known_chains = {
            "win.emotet": {"loaders": ["email/macro"], "payloads": ["win.trickbot", "win.qakbot", "win.cobalt_strike"]},
            "win.trickbot": {"loaders": ["win.emotet"], "payloads": ["win.ryuk", "win.conti", "win.cobalt_strike"]},
            "win.qakbot": {"loaders": ["email/macro", "win.emotet"], "payloads": ["win.cobalt_strike", "win.blackbasta"]},
            "win.cobalt_strike": {"loaders": ["win.emotet", "win.trickbot", "win.qakbot"], "payloads": ["ransomware"]},
        }

        if family_name in known_chains:
            chain["known_loaders"] = known_chains[family_name]["loaders"]
            chain["known_payloads"] = known_chains[family_name]["payloads"]

        return chain

mapper = MalwareFamilyMapper(client)
ecosystem = mapper.map_actor_ecosystem("Wizard Spider")
shared = mapper.find_shared_tooling(["Wizard Spider", "FIN7", "Lazarus Group"])
chain = mapper.build_loader_payload_chain("win.emotet")
```

### Step 3: Extract and Compile YARA Rules

```python
def compile_yara_ruleset(client, family_names, output_file="malware_yara_rules.yar"):
    """Compile YARA rules for multiple malware families."""
    all_rules = []
    for family in family_names:
        yara_data = client.get_family_yara(family)
        if isinstance(yara_data, dict):
            for source, rules in yara_data.items():
                if isinstance(rules, list):
                    for rule in rules:
                        all_rules.append(f"// Source: {source} - Family: {family}\n{rule}")
                elif isinstance(rules, str):
                    all_rules.append(f"// Source: {source} - Family: {family}\n{rules}")

    with open(output_file, "w") as f:
        f.write(f"// Malpedia YARA Rules - {len(all_rules)} rules\n")
        f.write(f"// Families: {', '.join(family_names)}\n\n")
        for rule in all_rules:
            f.write(rule + "\n\n")

    print(f"[+] Compiled {len(all_rules)} YARA rules to {output_file}")
    return all_rules

compile_yara_ruleset(client, ["win.emotet", "win.trickbot", "win.cobalt_strike"])
```

## Validation Criteria

- Malpedia API queried successfully for malware families
- Family information retrieved with aliases, actors, and references
- Actor-family relationships mapped correctly
- Shared tooling between actors identified
- YARA rules extracted and compiled for detection
- Loader-payload chains documented for threat intelligence

## References

- [Malpedia Platform](https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/)
- [Malpedia API Documentation](https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/usage/api)
- [Malpedia Research Paper](https://www.botconf.eu/wp-content/uploads/formidable/2/2017-DanielPlohmann-Malpedia.pdf)
- [YARA Rules Project](https://github.com/Yara-Rules/rules)
- [malwoverview Multi-Platform Tool](https://github.com/alexandreborges/malwoverview)
- [CyberAtlas: Malpedia Integration](https://www.cyberatlas.io/malpedia)

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

Похожие скиллы

Всё по теме «Безопасность» →
ctf-malware ljagiello Скилл помогает разбирать вредоносные образцы и сетевой трафик в CTF-задачах. Пригодится для PE, .NET, обфусцированных скриптов, PCAP и C2-протоколов. CX Codex +1 8 700установок memory-forensics Dávid Balatoni Скилл помогает собирать и разбирать дампы оперативной памяти, искать процессы, внедрения, сетевые следы и артефакты вредоносного ПО. CX Codex 11 027установок skill-security superagent-ai Проверяет скиллы и плагины для ИИ-агентов на вредоносный код и скрытые инструкции перед установкой в проект. CX Codex +1 8 000установок yara-rule-authoring trailofbits Пишет и разбирает правила YARA-X для поиска малвари: подсказывает, какие строки дают годные атомы, а какие ведут к ложным срабатываниям. CX Codex +1 5 100установок detection-engineering-coverage-evaluation официальный google Скилл проводит цикл проверки покрытия правил Google SecOps: от разбора данных об угрозе до поиска пробелов и создания новых правил. Пригодится для оценки детектирования по синтетическим событиям. CX Codex 6 394установок secops-detection-engineering официальный Google LLC Скилл помогает писать, проверять, тестировать и развёртывать правила YARA-L 2.0 в Google SecOps. Подходит для поиска пробелов в покрытии. CX Codex 1 900установок

Из того же набора89

analyzing-malware-persistence-with-autoruns Скилл ведёт агента по разбору точек автозапуска Windows через Sysinternals Autoruns: реестр, службы, задачи, драйверы. Пригодится при реагировании на инцидент. CX Codex +1 356установок analyzing-memory-dumps-with-volatility Скилл помогает расследовать дампы оперативной памяти через Volatility 3: выявляет скрытые процессы, инъекции кода, открытые сокеты и извлекает пароли из RAM. CX Codex +1 354установок testing-oauth2-implementation-flaws Скилл для проверки OAuth 2.0 и OpenID Connect на перехват кода, подмену redirect URI, CSRF, утечку токенов и обход PKCE. CX Codex +1 350установок implementing-api-rate-limiting-and-throttling Скилл внедряет алгоритмы sliding window и token bucket через Redis, защищая эндпоинты API от перебора паролей и исчерпания ресурсов. CX Codex +1 348установок analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts Разбирает ярлыки Windows и Jump List через LECmd, JLECmd и ручной парсинг Shell Link. Нужен, когда надо доказать доступ к файлу после его удаления. CX Codex +1 348установок analyzing-macro-malware-in-office-documents Разбирает вредоносные VBA-макросы в документах Word, Excel и PowerPoint. Нужен для проверки подозрительных вложений и восстановления цепочки атаки. CX Codex +1 336установок testing-for-business-logic-vulnerabilities Скилл помогает вручную искать ошибки бизнес-логики в веб-приложениях через Burp Suite. Нужен для проверки цен, многошаговых процессов и прав доступа. CX Codex +1 333установок testing-websocket-api-security Проверяет безопасность WebSocket API: аутентификацию при рукопожатии, токены и уязвимость к CSWSH. Пригодится при аудите защищённости сокетов. CX Codex +1 328установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой