skills/analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts/SKILL.md
解析 Windows LNK 快捷方式文件,提取目标路径、时间戳、卷信息和机器标识符,用于取证时间线重建。
npx skillsauth add killvxk/cybersecurity-skills-zh analyzing-windows-lnk-files-for-artifactsInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
# 以只读方式挂载取证镜像
mount -o ro,loop,offset=$((2048*512)) /cases/case-2024-001/images/evidence.dd /mnt/evidence
mkdir -p /cases/case-2024-001/lnk/{recent,desktop,startup,custom}
# 复制 Recent 目录下的 LNK 文件(主要来源)
cp /mnt/evidence/Users/*/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Recent/*.lnk \
/cases/case-2024-001/lnk/recent/ 2>/dev/null
# 复制自动目标文件(Jump Lists)
cp /mnt/evidence/Users/*/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Recent/AutomaticDestinations/*.automaticDestinations-ms \
/cases/case-2024-001/lnk/recent/ 2>/dev/null
# 复制自定义目标文件(固定的 Jump List 项目)
cp /mnt/evidence/Users/*/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Recent/CustomDestinations/*.customDestinations-ms \
/cases/case-2024-001/lnk/custom/ 2>/dev/null
# 复制桌面快捷方式
cp /mnt/evidence/Users/*/Desktop/*.lnk /cases/case-2024-001/lnk/desktop/ 2>/dev/null
# 复制 Startup 文件夹快捷方式(持久化)
cp /mnt/evidence/Users/*/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Start\ Menu/Programs/Startup/*.lnk \
/cases/case-2024-001/lnk/startup/ 2>/dev/null
cp "/mnt/evidence/ProgramData/Microsoft/Windows/Start Menu/Programs/Startup"/*.lnk \
/cases/case-2024-001/lnk/startup/ 2>/dev/null
# 查找系统中所有 LNK 文件
find /mnt/evidence/ -name "*.lnk" -type f 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/lnk/all_lnk_locations.txt
# 统计并哈希
ls /cases/case-2024-001/lnk/recent/ | wc -l
sha256sum /cases/case-2024-001/lnk/recent/*.lnk > /cases/case-2024-001/lnk/lnk_hashes.txt 2>/dev/null
# 使用 Eric Zimmerman 的 LECmd(Windows 或通过 Mono)
# 处理目录中所有 LNK 文件
LECmd.exe -d "C:\cases\lnk\recent\" --csv "C:\cases\analysis\" --csvf lnk_analysis.csv
# 以详细输出模式处理单个 LNK 文件
LECmd.exe -f "C:\cases\lnk\recent\document.pdf.lnk"
# 处理 Jump List 文件
JLECmd.exe -d "C:\cases\lnk\recent\" --csv "C:\cases\analysis\" --csvf jumplist_analysis.csv
# 输出包含:
# - 源文件路径
# - 目标路径(被访问的文件)
# - 目标创建、修改、访问时间戳
# - LNK 创建和修改时间戳
# - 工作目录
# - 命令行参数
# - 卷序列号和标签
# - 驱动器类型(Fixed、Removable、Network)
# - 机器 ID(NetBIOS 名称)
# - MAC 地址(来自 tracker 数据库)
# - 目标文件大小
pip install LnkParse3
python3 << 'PYEOF'
import LnkParse3
import os, json, csv
from datetime import datetime
lnk_dir = '/cases/case-2024-001/lnk/recent/'
results = []
for filename in sorted(os.listdir(lnk_dir)):
if not filename.lower().endswith('.lnk'):
continue
filepath = os.path.join(lnk_dir, filename)
try:
with open(filepath, 'rb') as f:
lnk = LnkParse3.lnk_file(f)
info = lnk.get_json()
parsed = {
'lnk_file': filename,
'target_path': '',
'working_dir': '',
'arguments': '',
'target_created': '',
'target_modified': '',
'target_accessed': '',
'file_size': '',
'drive_type': '',
'volume_serial': '',
'volume_label': '',
'machine_id': '',
'mac_address': '',
}
# 提取头部时间戳
header = info.get('header', {})
parsed['target_created'] = str(header.get('creation_time', ''))
parsed['target_modified'] = str(header.get('modified_time', ''))
parsed['target_accessed'] = str(header.get('accessed_time', ''))
parsed['file_size'] = str(header.get('file_size', ''))
# 提取链接信息
link_info = info.get('link_info', {})
if link_info:
local_path = link_info.get('local_base_path', '')
network_path = link_info.get('common_network_relative_link', {}).get('net_name', '')
parsed['target_path'] = local_path or network_path
vol_info = link_info.get('volume_id', {})
if vol_info:
parsed['drive_type'] = str(vol_info.get('drive_type', ''))
parsed['volume_serial'] = str(vol_info.get('drive_serial_number', ''))
parsed['volume_label'] = str(vol_info.get('volume_label', ''))
# 提取字符串数据
string_data = info.get('string_data', {})
parsed['working_dir'] = str(string_data.get('working_dir', ''))
parsed['arguments'] = str(string_data.get('command_line_arguments', ''))
# 提取 tracker 数据(机器 ID 和 MAC)
extra = info.get('extra', {})
tracker = extra.get('DISTRIBUTED_LINK_TRACKER_BLOCK', {})
if tracker:
parsed['machine_id'] = str(tracker.get('machine_id', ''))
parsed['mac_address'] = str(tracker.get('mac_address', ''))
results.append(parsed)
# 打印摘要
print(f"\n{filename}")
print(f" Target: {parsed['target_path']}")
print(f" Modified: {parsed['target_modified']}")
print(f" Drive: {parsed['drive_type']} (Serial: {parsed['volume_serial']})")
if parsed['machine_id']:
print(f" Machine: {parsed['machine_id']}")
except Exception as e:
print(f" Error parsing {filename}: {e}")
# 将结果写入 CSV
with open('/cases/case-2024-001/analysis/lnk_analysis.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=results[0].keys() if results else [])
writer.writeheader()
writer.writerows(results)
print(f"\n\nTotal LNK files parsed: {len(results)}")
PYEOF
# 识别从可移动介质访问的文件
python3 << 'PYEOF'
import csv
with open('/cases/case-2024-001/analysis/lnk_analysis.csv') as f:
reader = csv.DictReader(f)
print("=== FILES ACCESSED FROM REMOVABLE MEDIA ===\n")
removable = []
network = []
for row in reader:
if 'DRIVE_REMOVABLE' in row.get('drive_type', '').upper() or \
'removable' in row.get('drive_type', '').lower():
removable.append(row)
print(f" {row['target_modified']} | {row['target_path']} | Vol: {row['volume_serial']}")
if 'network' in row.get('drive_type', '').lower() or \
row.get('target_path', '').startswith('\\\\'):
network.append(row)
print(f"\n=== FILES ACCESSED FROM NETWORK SHARES ===\n")
for row in network:
print(f" {row['target_modified']} | {row['target_path']}")
print(f"\nRemovable media files: {len(removable)}")
print(f"Network share files: {len(network)}")
# 检查唯一机器(tracker 数据)
machines = set()
for row in [*removable, *network]:
if row.get('machine_id'):
machines.add(row['machine_id'])
if machines:
print(f"\nMachine IDs found: {machines}")
PYEOF
# 检查 Startup 文件夹 LNK 文件以发现持久化
echo "=== STARTUP FOLDER SHORTCUTS (PERSISTENCE) ===" > /cases/case-2024-001/analysis/startup_persistence.txt
for lnk in /cases/case-2024-001/lnk/startup/*.lnk; do
python3 -c "
import LnkParse3
with open('$lnk', 'rb') as f:
lnk = LnkParse3.lnk_file(f)
info = lnk.get_json()
target = info.get('link_info', {}).get('local_base_path', 'Unknown')
args = info.get('string_data', {}).get('command_line_arguments', '')
print(f' $(basename $lnk): {target} {args}')
" >> /cases/case-2024-001/analysis/startup_persistence.txt 2>/dev/null
done
| 概念 | 描述 | |---------|-------------| | Shell Link(.lnk) | Windows 快捷方式文件格式,包含目标路径、时间戳和元数据 | | 目标时间戳 | 快捷方式所指文件的创建、修改和访问时间 | | 卷序列号 | 目标文件所在驱动器卷的唯一标识符 | | 机器 ID | 由分布式链接跟踪(Distributed Link Tracking)服务嵌入的 NetBIOS 名称 | | MAC 地址 | 创建 LNK 文件的机器上的网络适配器 MAC | | Jump Lists | 每个应用程序的最近和固定文件列表(包含嵌入的 LNK 数据) | | 自动目标(Automatic Destinations) | 系统管理的最近打开文件 Jump List 条目 | | 自定义目标(Custom Destinations) | 用户固定的 Jump List 项目,手动删除前一直保留 |
| 工具 | 用途 | |------|---------| | LECmd | Eric Zimmerman 命令行 LNK 文件解析器,支持 CSV/JSON 输出 | | JLECmd | Eric Zimmerman Jump List 解析器 | | LnkParse3 | 用于编程化 LNK 文件分析的 Python 库 | | lnk_parser | 备用 Python LNK 解析工具 | | Autopsy | 带 LNK 文件分析模块的取证平台 | | KAPE | 自动化 LNK 和 Jump List 取证痕迹采集 | | Plaso | 带 LNK 文件解析器的时间线工具,用于创建超级时间线 | | LNK Explorer | 用于交互式 LNK 文件检查的 GUI 工具 |
场景 1:通过 USB 驱动器数据外泄(Data Exfiltration) 分析 Recent 文件夹 LNK 文件中指向可移动驱动器的目标,将卷序列号与 USBSTOR 注册表条目关联,建立从 USB 设备访问的文件列表,确认哪些文档是从可移动驱动器打开的,与文件复制时间戳关联。
场景 2:通过 Startup 快捷方式恶意软件持久化 检查 Startup 文件夹 LNK 文件的恶意目标,检查目标路径和参数中是否有编码命令或可疑可执行文件,验证目标文件是否存在并检查它,将创建时间戳与初始入侵时间关联。
场景 3:网络共享访问调查 筛选具有网络路径(UNC 目标)的 LNK 文件,识别哪些网络共享被访问及访问时间,将机器 ID 与已知企业系统关联,检查是否在正常职责范围外访问了敏感文件服务器,为合规调查构建访问时间线。
场景 4:法律诉讼的文档访问时间线 提取所有 Recent 文件夹 LNK 文件,构建用户访问文档的时间顺序列表,识别与案件相关的特定文件,展示目标时间戳说明文件被打开的时间,与邮件和通信时间线关联。
LNK File Analysis Summary:
User Profile: suspect_user
Total LNK Files: 234 (Recent: 198, Desktop: 23, Startup: 5, Other: 8)
File Access Statistics:
Local drive (C:): 156 files
Removable media: 23 files (3 unique volume serials)
Network shares: 15 files (\\server01, \\fileserver)
Other drives: 4 files
Machine IDs Found: DESKTOP-ABC123, LAPTOP-XYZ789
MAC Addresses: AA:BB:CC:DD:EE:FF, 11:22:33:44:55:66
Removable Media Access:
Volume Serial 1234-ABCD:
2024-01-15 14:32 - E:\Confidential\financial_report.xlsx
2024-01-15 14:45 - E:\Confidential\customer_database.csv
2024-01-15 15:00 - E:\Projects\source_code.zip
Startup Persistence:
updater.lnk -> C:\ProgramData\svc\updater.exe (SUSPICIOUS)
OneDrive.lnk -> C:\Users\...\OneDrive.exe (Legitimate)
Timeline: /cases/case-2024-001/analysis/lnk_analysis.csv
testing
设计并执行社会工程学渗透测试,包括钓鱼、语音钓鱼、短信钓鱼和物理借口活动,以衡量人员安全韧性并识别培训差距。
testing
主持结构化的事件后审查,以识别根本原因、记录有效和无效的措施,并提出可操作的改进建议以提升未来的事件响应能力。
testing
通过分析举报的邮件、提取指标、评估凭据受攻陷情况、在全组织范围隔离恶意邮件并修复受影响账号来响应网络钓鱼事件。涵盖邮件头分析、URL/附件沙箱检测和邮箱范围清除操作。适用于网络钓鱼响应、邮件事件、凭据钓鱼、鱼叉式网络钓鱼调查或钓鱼修复相关请求。
tools
票据传递(Pass-the-Ticket,PtT)是一种横向移动技术,使用窃取的 Kerberos 票据(TGT 或 TGS)在不知道用户密码的情况下向服务进行认证。通过从已控制的主机内存中提取 Kerberos 票据,攻击者可以将这些票据注入自己的会话以模拟票据所有者。