| name | investigating-ransomware-attack-artifacts |
| description | 识别、收集和分析勒索软件攻击制品,以确定变种、初始访问向量、加密范围和恢复选项。 |
| domain | cybersecurity |
| subdomain | digital-forensics |
| tags | ["forensics","ransomware","malware-analysis","incident-response","encryption-recovery","evidence-collection"] |
| version | 1.0 |
| author | mahipal |
| license | Apache-2.0 |
调查勒索软件攻击制品
适用场景
- 在系统上发现勒索软件加密后立即响应时
- 进行取证分析以了解勒索软件事件的完整范围时
- 识别勒索软件变种并确定是否可以解密时
- 追踪从初始访问到加密的攻击链时
- 记录证据以支持执法机构和保险索赔时
前置条件
- 受影响系统的取证镜像(在修复前保留)
- 在系统关机前捕获的内存转储(如果可用)
- 勒索软件留言(Ransom notes)和加密文件样本
- 攻击期间的网络流量捕获
- Windows 事件日志、Prefetch 文件和注册表 hive
- 访问勒索软件识别工具(ID Ransomware、No More Ransom)
- 用于恶意软件分析的隔离沙箱环境
工作流程
步骤 1:保存证据并识别勒索软件变种
cp /mnt/evidence/Users/*/Desktop/README*.txt /cases/case-2024-001/ransomware/ransom_notes/
cp /mnt/evidence/Users/*/Desktop/DECRYPT*.txt /cases/case-2024-001/ransomware/ransom_notes/
find /mnt/evidence/ -name "*.hta" -o -name "*DECRYPT*" -o -name "*RANSOM*" \
2>/dev/null | head -20 > /cases/case-2024-001/ransomware/note_locations.txt
find /mnt/evidence/Users/ -name "*.encrypted" -o -name "*.locked" -o -name "*.crypted" \
| head -10 > /cases/case-2024-001/ransomware/encrypted_samples.txt
python3 << 'PYEOF'
import os, hashlib, re
ransomware_indicators = {
'.lockbit': 'LockBit', '.blackcat': 'BlackCat/ALPHV',
'.royal': 'Royal', '.akira': 'Akira', '.clop': 'Cl0p',
'.conti': 'Conti', '.ryuk': 'Ryuk', '.revil': 'REvil/Sodinokibi',
'.hive': 'Hive', '.blackbasta': 'Black Basta', '.play': 'Play',
}
samples_dir = '/cases/case-2024-001/ransomware/samples/'
for f in os.listdir(samples_dir):
ext = os.path.splitext(f)[1].lower()
variant = ransomware_indicators.get(ext, '未知')
sha256 = hashlib.sha256(open(os.path.join(samples_dir, f), ).()).hexdigest()
(f)
note_dir =
note os.listdir(note_dir):
with open(os.path.join(note_dir, note), , errors=) as f:
content = f.read()
btc = re.findall(r, content)
tor = re.findall(r, content)
emails = re.findall(r, content)
(f)
btc: (f)
tor: (f)
emails: (f)
PYEOF
步骤 2:确定攻击时间线
find /mnt/evidence/ -name "*.encrypted" -printf '%T+ %p\n' 2>/dev/null | sort | head -5 \
> /cases/case-2024-001/ransomware/encryption_start.txt
ls /mnt/evidence/Windows/Prefetch/ | grep -iE "(encrypt|ransom|lock|crypt)" \
> /cases/case-2024-001/ransomware/prefetch_hits.txt
python3 << 'PYEOF'
import json
from evtx import PyEvtxParser
parser = PyEvtxParser("/cases/case-2024-001/evtx/Security.evtx")
attack_events = []
for record in parser.records_json():
data = json.loads(record['data'])
event_id = str(data['Event']['System']['EventID'])
timestamp = data['Event']['System']['TimeCreated']['#attributes']['SystemTime']
if event_id in ('4624', '4625', '4648', '4672', '4697', '4698', '4688', '1102'):
event_data = data['Event'].get('EventData', {})
attack_events.append({'time': timestamp, 'event_id': event_id,
'data': json.dumps(event_data, default=str)[:200]})
attack_events.sort(key=lambda x: x['time'])
print("=== 勒索软件攻击时间线 ===\n")
for event in attack_events[-50:]:
(f)
PYEOF
/mnt/evidence/Windows/Prefetch/ | grep -i
步骤 3:追踪初始访问和横向移动
python3 << 'PYEOF'
import json
from evtx import PyEvtxParser
from collections import defaultdict
parser = PyEvtxParser("/cases/case-2024-001/evtx/Security.evtx")
failed_rdp = defaultdict(int)
successful_rdp = []
for record in parser.records_json():
data = json.loads(record['data'])
event_id = str(data['Event']['System']['EventID'])
event_data = data['Event'].get('EventData', {})
timestamp = data['Event']['System']['TimeCreated']['#attributes']['SystemTime']
if event_id == '4625':
if str(event_data.get('LogonType', '')) == '10':
failed_rdp[event_data.get('IpAddress', 'Unknown')] += 1
if event_id == '4624':
if str(event_data.get('LogonType', '')) in ('10', '3'):
successful_rdp.append({
'time': timestamp,
'user': event_data.get('TargetUserName', ''),
'ip': event_data.get('IpAddress', ''),
'type': event_data.get('LogonType', '')
})
print()
ip, count sorted(failed_rdp.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]:
(f)
()
logon successful_rdp[-20:]:
type_name = logon[] ==
(f)
PYEOF
find /mnt/evidence/Users/*/Downloads/ -name -o -name -o -name \
-o -name -o -name 2>/dev/null \
> /cases/case-2024-001/ransomware/suspicious_downloads.txt
步骤 4:评估加密范围和恢复选项
find /mnt/evidence/ -name "*.encrypted" 2>/dev/null | \
awk -F/ '{OFS="/"; NF--; print}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
vssadmin list shadows 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/ransomware/vss_status.txt
echo "检查 https://www.nomoreransom.org/ 获取解密工具" \
> /cases/case-2024-001/ransomware/decryption_options.txt
if [ -f /cases/case-2024-001/memory/memory.raw ]; then
vol -f /cases/case-2024-001/memory/memory.raw yarascan \
--yara-rules 'rule RSA_Key { strings: $rsa = "RSA PRIVATE KEY" condition: $rsa }' \
> /cases/case-2024-001/ransomware/rsa_key_search.txt
fi
关键概念
| 概念 | 描述 |
|---|
| 勒索软件变种识别 | 通过扩展名、留言和行为确定具体的勒索软件家族 |
| 双重勒索 | 将加密与数据窃取相结合并威胁公开发布的攻击方式 |
| 卷影副本 | 经常被勒索软件删除以防止恢复的 Windows 备份机制 |
| 加密范围 | 评估哪些文件、目录和系统被加密 |
| 驻留时间(Dwell time) | 初始访问到部署勒索软件之间的时间段(通常为数天到数周) |
| 留言 IoC | 勒索需求中的比特币地址、Tor 站点和电子邮件地址 |
| 密钥恢复 | 在关机前尝试从内存中提取加密密钥 |
| No More Ransom | 执法机构发起的为某些变种提供免费解密工具的项目 |
工具与系统
| 工具 | 用途 |
|---|
| ID Ransomware | 通过样本在线识别勒索软件变种的服务 |
| No More Ransom | 执法机构合作提供的免费解密工具 |
| Volatility | 用于加密密钥和恶意软件制品恢复的内存取证工具 |
| Chainsaw/Hayabusa | 用于攻击时间线重建的 Windows 事件日志分析工具 |
| PECmd | 确认勒索软件可执行文件执行的 Prefetch 分析工具 |
| YARA | 用于勒索软件变种识别的模式匹配工具 |
| Any.Run/Joe Sandbox | 用于勒索软件行为分析的在线恶意软件沙箱 |
| Capa | 通过静态分析识别恶意软件能力的 Mandiant 工具 |
常见场景
场景 1:通过 RDP 发起的 LockBit 攻击
在事件日志中追踪 RDP 暴力破解的初始访问,识别攻击者 IP 和被盗账户,通过网络登录追踪横向移动,找到通过 PsExec 或 GPO 部署的 LockBit,从文件时间戳记录加密时间线,检查加密前的数据外泄。
场景 2:钓鱼引发的勒索软件
通过浏览器历史和电子邮件制品追踪钓鱼邮件,在 Prefetch 中识别恶意附件执行,在网络日志中追踪 Cobalt Strike 信标通信,追踪权限提升和域名称攻陷,记录勒索软件在网络中的部署。
场景 3:部分加密后的恢复
确定在遏制前哪些系统和文件被加密,检查存活的卷影副本,验证备份完整性和恢复能力,尝试基于内存的密钥恢复,联系执法机构了解潜在解密器的可用性。