memory-forensics-volatility — скилл для Claude Code: что делает
Плейбук по анализу дампов памяти в Volatility 2 и 3: скрытые процессы, инъекции кода, учётные данные, таймлайн инцидента.
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a claude-codeЧто делает memory-forensics-volatility
Скилл подсказывает агенту, какие плагины Volatility запускать и в каком порядке. Он ведёт от определения ОС до списка процессов, сетевых соединений, загруженных DLL и поиска инъекций через malfind. Дальше — извлечение хешей, файлов и разбор реестра.
Внутри есть таблица соответствия команд Volatility 2 и 3: pslist против windows.pslist, netscan против windows.netscan, hashdump против windows.hashdump. Отдельный раздел про Linux: linux.bash, linux.check_afinfo, linux.check_syscall. Рядом лежит VOLATILITY_CHEATSHEET.md с частыми последовательностями плагинов.
Скилл ссылается на соседние: traffic-analysis-pcap для сверки сетевых артефактов, steganography-techniques для спрятанных данных, windows-privilege-escalation для следов постэксплуатации. Volatility 2 ставится через pip2, Volatility 3 — через pip3; сам дамп нужно снять заранее, например LiME на Linux или WinPmem на Windows.
Какие задачи решает
- найти процесс, скрытый через DKOM, сравнив
pslistиpsscan - вытащить хеши и LSA-секреты из дампа памяти
- поймать инъекцию кода по регионам
PAGE_EXECUTE_READWRITE - собрать таймлайн инцидента из артефактов памяти
- проверить Linux-машину на руткит через
check_afinfoиcheck_syscall
Примеры запросов агенту
- проанализируй дамп mem.raw, начни с определения ОС и списка процессов
- сравни pslist и psscan, покажи процессы, которых нет в связанном списке
- достань хеши и LSA-секреты из дампа и собери таймлайн
Как установить memory-forensics-volatility
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/memory-forensics-volatility/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install yaklang/hack-skills memory-forensics-volatility2Вручную: положить файлы
.github/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/yaklang/hack-skills --path skills/memory-forensics-volatilityВручную: положить файлы
.devin/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -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 набора92
Похожие
Вопросы о memory-forensics-volatility
Как установить memory-forensics-volatility в Claude?
Выполните npx skills add yaklang/hack-skills --skill memory-forensics-volatility -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/memory-forensics-volatility/SKILL.md.
Что делает memory-forensics-volatility?
Это плейбук по анализу дампов памяти в Volatility 2 и 3: определение ОС, поиск скрытых процессов, сетевые соединения, инъекции кода, извлечение учётных данных и файлов, разбор реестра и построение таймлайна.
Чем Volatility 2 отличается от Volatility 3 в этом скилле?
У Volatility 2 профиль задаётся вручную через --profile, а Volatility 3 определяет символы сам. Команды тоже разные: pslist против windows.pslist, hashdump против windows.hashdump.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: memory-forensics-volatility
description: >-
Memory forensics playbook using Volatility 2/3. Use when analyzing memory dumps for malware analysis, credential extraction, process investigation, code injection detection, and incident response timeline reconstruction.
---
# SKILL: Memory Forensics — Expert Analysis Playbook
> **AI LOAD INSTRUCTION**: Expert memory forensics techniques using Volatility 2 and 3. Covers memory acquisition, OS identification, process analysis (hidden process detection), network connections, DLL/module analysis, code injection detection (malfind), credential extraction, file carving, registry analysis, and timeline generation. Base models miss the Vol2/Vol3 command differences, malware indicator patterns, and Linux-specific memory analysis.
## 0. RELATED ROUTING
Before going deep, consider loading:
- [traffic-analysis-pcap](../traffic-analysis-pcap/SKILL.md) for correlating network artifacts with memory findings
- [steganography-techniques](../steganography-techniques/SKILL.md) if hidden data suspected in extracted files
- [windows-privilege-escalation](../windows-privilege-escalation/SKILL.md) for understanding post-exploitation artifacts in memory
### Quick Reference
Also load [VOLATILITY_CHEATSHEET.md](./VOLATILITY_CHEATSHEET.md) when you need:
- Vol2 vs Vol3 command comparison table
- Common plugin sequences for specific investigation types
---
## 1. MEMORY ACQUISITION
### Linux
```bash
# LiME (Linux Memory Extractor) — kernel module
insmod lime.ko "path=/tmp/mem.lime format=lime"
# /proc/kcore (if available)
dd if=/proc/kcore of=/tmp/mem.raw bs=1M
# AVML (Microsoft's open-source)
./avml /tmp/mem.lime
```
### Windows
```bash
# WinPmem
winpmem_mini_x64.exe memdump.raw
# FTK Imager (GUI) — capture memory to file
# DumpIt (single-click memory dump)
DumpIt.exe
# Comae (MagnetRAM)
MagnetRAMCapture.exe /output memdump.raw
```
### Virtual Machines
```bash
# VMware: .vmem file in VM directory (suspend VM first)
# VirtualBox: VBoxManage debugvm "VM_NAME" dumpvmcore --filename mem.raw
# KVM/QEMU: virsh dump DOMAIN memdump --memory-only
# Hyper-V: checkpoint VM → inspect .bin files
```
---
## 2. VOLATILITY 2 vs 3
| Concept | Volatility 2 | Volatility 3 |
|---|---|---|
| Profile system | `--profile=Win10x64_19041` | Auto-detected (symbol tables) |
| Image info | `imageinfo` | `windows.info` / `linux.info` |
| Process list | `pslist` | `windows.pslist` |
| Network | `netscan` / `connections` | `windows.netscan` / `windows.netstat` |
| DLLs | `dlllist` | `windows.dlllist` |
| Injection | `malfind` | `windows.malfind` |
| Hashes | `hashdump` | `windows.hashdump` |
| Files | `filescan` | `windows.filescan` |
| Registry | `hivelist` / `printkey` | `windows.registry.hivelist` / `windows.registry.printkey` |
| Install | `pip2 install volatility` | `pip3 install volatility3` |
---
## 3. ANALYSIS METHODOLOGY
### Step 1: Identify OS
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw imageinfo
vol.py -f mem.raw kdbgscan
# Vol3
vol -f mem.raw windows.info
vol -f mem.raw banners.Banners
```
### Step 2: Process Listing — Hidden Process Detection
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE pslist # EPROCESS linked list
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE psscan # pool tag scan (finds unlinked)
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE pstree # parent-child hierarchy
# Vol3
vol -f mem.raw windows.pslist
vol -f mem.raw windows.psscan
vol -f mem.raw windows.pstree
```
**Red flags**: Process in `psscan` but not `pslist` = DKOM (Direct Kernel Object Manipulation) hiding.
### Step 3: Network Connections
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE netscan # TCP/UDP endpoints
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE connections # XP/2003 only
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE connscan # closed connections
# Vol3
vol -f mem.raw windows.netscan
vol -f mem.raw windows.netstat
```
### Step 4: DLL / Module Analysis
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE dlllist -p PID
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE ldrmodules -p PID # find unlinked DLLs
# Vol3
vol -f mem.raw windows.dlllist --pid PID
```
**Red flags**: DLL in `dlllist` but `False` in all three `ldrmodules` columns = reflective DLL injection.
### Step 5: Code Injection Detection (Malfind)
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE malfind -p PID
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE malfind -D /tmp/dump/ # dump injected sections
# Vol3
vol -f mem.raw windows.malfind --pid PID
```
**What malfind detects**: Memory regions with `PAGE_EXECUTE_READWRITE` that don't map to a file on disk — classic shellcode/injection indicator.
### Step 6: Credential Extraction
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE hashdump # SAM hashes
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE lsadump # LSA secrets
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE cachedump # domain cached creds
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE mimikatz # (plugin) plaintext creds
# Vol3
vol -f mem.raw windows.hashdump
vol -f mem.raw windows.lsadump
vol -f mem.raw windows.cachedump
```
### Step 7: File Extraction
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE filescan | grep -i "password\|secret\|flag"
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE dumpfiles -Q OFFSET -D /tmp/dump/
# Vol3
vol -f mem.raw windows.filescan
vol -f mem.raw windows.dumpfiles --virtaddr OFFSET
```
### Step 8: Registry Analysis
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE hivelist
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE printkey -K "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run"
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE userassist # program execution evidence
# Vol3
vol -f mem.raw windows.registry.hivelist
vol -f mem.raw windows.registry.printkey --key "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run"
```
### Step 9: Command History
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE cmdscan # cmd.exe history
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE consoles # full console output
# Vol3
vol -f mem.raw windows.cmdline
```
### Step 10: Timeline Generation
```bash
# Vol2
vol.py -f mem.raw --profile=PROFILE timeliner --output=body --output-file=timeline.body
mactime -b timeline.body -d > timeline.csv
# Vol3
vol -f mem.raw timeliner.Timeliner
```
---
## 4. LINUX MEMORY ANALYSIS
```bash
# Vol2 (requires Linux profile)
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_pslist
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_pstree
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_netstat
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_bash # bash history
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_enumerate_files
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_proc_maps -p PID
vol.py -f mem.lime --profile=LinuxProfile linux_malfind
# Vol3
vol -f mem.lime linux.pslist
vol -f mem.lime linux.pstree
vol -f mem.lime linux.bash
vol -f mem.lime linux.check_afinfo # rootkit detection
vol -f mem.lime linux.check_syscall # syscall hooking
vol -f mem.lime linux.tty_check # TTY hooking
```
### Building Linux Profiles (Vol2)
```bash
cd volatility/tools/linux
make
# Creates module.dwarf + System.map → zip as profile
zip LinuxProfile.zip module.dwarf /boot/System.map-$(uname -r)
# Place in volatility/plugins/overlays/linux/
```
---
## 5. MALWARE INDICATORS IN MEMORY
| Indicator | Detection Method | What It Means |
|---|---|---|
| Process in psscan but not pslist | Compare pslist vs psscan | DKOM — process hiding |
| Unexpected parent-child | pstree analysis | e.g., svchost spawned by cmd.exe |
| MZ header in non-image memory | malfind | Reflective DLL / PE injection |
| RWX memory without backing file | malfind | Shellcode injection |
| DLL unlinked from all PEB lists | ldrmodules (all False) | Stealth DLL loading |
| svchost.exe not child of services.exe | pstree | Fake svchost (malware) |
| Unusual network connections | netscan + PID correlation | C2 communication |
| Hooking in SSDT/IDT | ssdt / idt plugins | Rootkit |
| Modified kernel objects | linux_check_syscall | Linux rootkit |
### Normal Parent-Child Relationships (Windows)
```
System (4)
└── smss.exe
└── csrss.exe
└── wininit.exe
└── services.exe
└── svchost.exe (multiple)
└── spoolsv.exe
└── lsass.exe
└── winlogon.exe
└── explorer.exe
└── user applications
```
---
## 6. DECISION TREE
```
Memory dump acquired — need to analyze
│
├── What OS?
│ ├── Windows → vol imageinfo / windows.info (§3 Step 1)
│ └── Linux → build profile or use Vol3 auto-detect (§4)
│
├── Malware investigation?
│ ├── Check processes: pslist vs psscan (hidden?) (§3 Step 2)
│ ├── Check parent-child: pstree (suspicious spawning?) (§5)
│ ├── Check injections: malfind (RWX memory?) (§3 Step 5)
│ ├── Check DLLs: ldrmodules (unlinked?) (§3 Step 4)
│ ├── Check network: netscan (C2 connections?) (§3 Step 3)
│ └── Extract suspicious files: dumpfiles (§3 Step 7)
│
├── Credential recovery?
│ ├── SAM hashes → hashdump (§3 Step 6)
│ ├── LSA secrets → lsadump (§3 Step 6)
│ ├── Cached domain creds → cachedump (§3 Step 6)
│ └── Plaintext passwords → mimikatz plugin (§3 Step 6)
│
├── Incident timeline?
│ ├── timeliner for comprehensive timeline (§3 Step 10)
│ ├── cmdscan / consoles for command history (§3 Step 9)
│ ├── userassist for program execution (§3 Step 8)
│ └── Cross-reference with PCAP timeline (→ traffic-analysis-pcap)
│
├── CTF / flag hunting?
│ ├── filescan + grep for flag patterns (§3 Step 7)
│ ├── cmdscan for typed flags/passwords (§3 Step 9)
│ ├── Clipboard: clipboard plugin
│ ├── Screenshots: screenshot plugin
│ └── Environment vars: envars plugin
│
└── Linux-specific?
├── linux_bash for shell history (§4)
├── linux_check_syscall for rootkit (§4)
└── linux_netstat for connections (§4)
```
© yaklang · MIT · yaklang/hack-skills