performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail
使用 CloudTrail 日志对 AWS 环境执行取证调查,重建攻击者活动、识别受损凭据并分析 API 调用模式。
Best use case
performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
使用 CloudTrail 日志对 AWS 环境执行取证调查,重建攻击者活动、识别受损凭据并分析 API 调用模式。
Teams using performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail Compares
| Feature / Agent | performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
使用 CloudTrail 日志对 AWS 环境执行取证调查,重建攻击者活动、识别受损凭据并分析 API 调用模式。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 使用 AWS CloudTrail 执行云取证 ## 适用场景 - 调查疑似 AWS 账户入侵时 - 检测到未授权 API 调用或凭据泄露后 - 涉及云基础设施的事件响应(Incident Response)期间 - 分析 S3 数据外泄(Exfiltration)或 IAM 权限提升时 - 事件后的取证时间线重建 ## 前置条件 - 已启用 CloudTrail 的 AWS 账户(管理事件和数据事件) - cloudtrail:LookupEvents、s3:GetObject、athena:StartQueryExecution 的 IAM 权限 - 已安装 boto3 Python SDK - CloudTrail 日志已传输到 S3,并可选配置 Athena 表 - 配置了适当凭据的 AWS CLI ## 工作流程 1. **确定调查范围**:识别时间范围、受影响账户和受损凭据。 2. **查询 CloudTrail**:使用 boto3 lookup_events 或 Athena 检索相关 API 事件。 3. **按指标过滤**:搜索可疑用户代理、源 IP 和事件名称。 4. **重建时间线**:从 API 调用构建攻击者操作的时间顺序序列。 5. **分析访问模式**:识别数据访问、IAM 变更和资源修改。 6. **识别持久化**:检查新建的 IAM 用户、访问密钥、角色或 Lambda 函数。 7. **生成报告**:输出包含发现和修复步骤的取证时间线。 ## 核心概念 | 概念 | 描述 | |---------|-------------| | LookupEvents | CloudTrail API,用于查询管理事件(最近 90 天) | | Athena 查询 | 针对 S3 中 CloudTrail 日志执行 SQL 查询以进行历史分析 | | 用户代理分析 | 识别工具特征(AWS CLI、SDK、控制台、自定义工具) | | AccessKeyId | 通过特定 IAM 访问密钥追踪活动 | | EventName | AWS API 操作名称(如 GetObject、CreateUser、AssumeRole) | | sourceIPAddress | API 调用的源 IP,用于地理位置分析 | ## 工具与系统 | 工具 | 用途 | |------|---------| | boto3 CloudTrail 客户端 | 以编程方式查找 CloudTrail 事件 | | AWS Athena | 基于 SQL 分析 CloudTrail S3 日志 | | AWS CLI | 命令行 CloudTrail 查询 | | jq | 用于 CloudTrail 事件解析的 JSON 处理 | | CloudTrail Lake | 支持 SQL 查询的高级事件数据存储 | ## 输出格式 ``` 取证报告: AWS-IR-[日期]-[序号] 账户: [AWS 账户 ID] 时间范围: [开始] 至 [结束] 受损凭据: [访问密钥 ID] 可疑事件: [数量] 源 IP: [攻击者 IP 列表] 执行操作: [攻击者的 API 调用] 访问数据: [S3 对象、密钥等] 持久化机制: [新建用户、密钥、角色] ```
Related Skills
securing-kubernetes-on-cloud
本技能涵盖通过实施 Pod 安全标准(Pod Security Standards)、网络策略、工作负载身份、RBAC 权限控制、镜像准入控制和运行时安全监控,对 EKS、AKS 和 GKE 上的托管 Kubernetes 集群进行加固。涉及云平台特定安全功能,包括 EKS 的 IRSA、GKE 的工作负载身份(Workload Identity)以及 AKS 的托管身份(Managed Identity)。
performing-yara-rule-development-for-detection
通过识别可执行文件中的唯一字节模式、字符串和行为指标,开发精准的 YARA 恶意软件检测规则,同时将误报率降至最低。
performing-wireless-security-assessment-with-kismet
使用 Kismet 通过被动射频监控进行无线网络安全评估,检测流氓接入点(Rogue AP)、隐藏 SSID、弱加密和未授权客户端。
performing-wireless-network-penetration-test
执行无线网络渗透测试,通过捕获握手包、破解 WPA2/WPA3 密钥、检测流氓接入点以及使用 Aircrack-ng 和相关工具测试无线网络分段,评估 WiFi 安全性。
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
使用 Eric Zimmerman 的开源 EZ Tools 套件(包括 KAPE、MFTECmd、PECmd、LECmd、JLECmd 和 Timeline Explorer)执行全面的 Windows 取证制品分析,解析注册表 hive、预取文件、事件日志和文件系统元数据。
performing-wifi-password-cracking-with-aircrack
在授权无线安全评估中捕获 WPA/WPA2 握手包,并使用 aircrack-ng、hashcat 和字典攻击进行离线密码破解, 以评估密码短语强度和无线网络安全状况。
performing-web-cache-poisoning-attack
在授权安全测试期间,通过未纳入缓存键的头部和参数毒化缓存响应,利用 Web 缓存机制向其他用户投递恶意内容。
performing-web-cache-deception-attack
通过利用 CDN 缓存层与源服务器之间的路径规范化差异,执行 Web 缓存欺骗攻击,从而缓存并获取敏感的已认证内容。
performing-web-application-vulnerability-triage
使用 OWASP 风险评级方法论对 DAST/SAST 扫描器的 Web 应用程序漏洞发现进行分类,区分真阳性和假阳性,并确定修复优先级。
performing-web-application-scanning-with-nikto
Nikto 是一款开源 Web 服务器和 Web 应用程序扫描器,可针对超过 7,000 个潜在危险文件/程序进行测试,检查超过 1,250 个服务器的过期版本,并识别超过 270 个服务器的版本特定问题。
performing-web-application-penetration-test
遵循 OWASP Web 安全测试指南(WSTG)方法论,对 Web 应用程序执行系统化安全测试,识别认证、授权、 输入验证、会话管理和业务逻辑中的漏洞。测试人员以 Burp Suite 作为主要拦截代理,结合手动测试技术 发现自动化扫描器遗漏的缺陷。适用于 Web 应用渗透测试、OWASP 测试、应用安全评估或 Web 漏洞测试等请求场景。
performing-web-application-firewall-bypass
使用编码技术、HTTP 方法操控、参数污染和载荷混淆绕过 Web 应用防火墙保护,将 SQL 注入、XSS 及其他攻击载荷穿透 WAF 检测规则。