AnalystAIPack : 118 compétences d'IA pour analyser les malwares
Pourquoi ça compte pour toi
Les agents IA génériques hallucinent sur l'analyse de malwares : ils inventent des outils, oublient les étapes critiques, ne savent pas quand se taire. AnalystAIPack comble ce fossé en livrant des compétences testées et chaînables — du triage jusqu'à la rédaction d'une détection Sigma. Si tu construis des agents de sécurité ou que tu automatises l'analyse de menaces, c'est du concret à brancher dans Claude Code, GitHub Copilot ou Cursor.
Ce qu'il faut retenir
- 1.118 compétences chaînables : triage → analyse statique → unpacking → extraction C2 → chasse aux IOCs → détection
- 2.Chaque script est testé, en lecture seule, défange les IOCs, zéro exécution réelle de malware
- 3.Mappées à MITRE ATT&CK, D3FEND et CAR : l'agent connaît les limites de chaque technique
- 4.Interface unique : CLI, ou demande à Copilot en langage naturel et il chaîne les compétences
Tu galères avec le jargon ?
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Le problème : les agents hallucinent sur les malwares
Tu demandes à Claude ou GPT-4 d'analyser un .exe suspect. Il te répond avec aplomb : « vérifie le fichier pour du contenu malveillant », suggère un plugin qui n'existe pas, ou saute l'étape qui compte vraiment — comme récupérer le plugin Volatility 3 exact ou atteindre le point d'entrée original d'un packer.
L'IA connaît la théorie. Ce qui lui manque ? Le savoir-faire du terrain : quand utiliser quelle commande, comment chaîner les résultats, quand ne pas faire confiance à un résultat.
Ce qu'AnalystAIPack apporte
C'est une bibliothèque Apache-2.0 de 118 compétences prêtes à l'emploi, organisées autour de la façon dont un analyste réel travaille :
- ▸lab-foundations : mise en place sécurisée, triage, hashing, formats IOC
- ▸malware-analysis : analyse statique, dynamique, mémoire, scripts, familles
- ▸reverse-engineering : désassemblage, unpacking, déobfuscation, défense anti-analyse
- ▸threat-hunting : hypothèses, télémétrie endpoint/réseau, ingénierie détection
Chaque compétence :
- ▸Fournit un script Python testé et exécutable, pas juste une description
- ▸N'exécute jamais le sample (lecture seule)
- ▸Défange les IOCs (
hxxp://,1[.]2[.]3[.]4) - ▸Inclut un contrat explicite : quand l'utiliser, quand ne pas l'utiliser, les pièges
- ▸Produit du JSON structuré pour alimenter l'étape suivante ou une détection
Exemple concret : de suspicious.exe à règle Sigma
Voici le flux complet en 8 étapes chaînées :
1. Triage → 2. Analyse PE statique → 3. Détection de packing via entropie
→ 4. Unpack manuel → 5. Récupère config C2 → 6. Défange IOCs
→ 7. Chasse aux IOCs dans les logs → 8. Génère règle Sigma
Ligne de commande :
python tools/analyst-pack.py run triaging-an-unknown-sample -- triage suspicious.exe
python tools/analyst-pack.py run extracting-cobalt-strike-beacon-config -- parse beacon.bin
python tools/analyst-pack.py run hunting-cobalt-strike-traffic -- hunt http.csv
Chaque sortie alimente la suivante. C'est exactement comme une investigation manuelle, mais l'agent suit les étapes.
Comment l'utiliser
Via ligne de commande :
python tools/analyst-pack.py list --subdomain threat-hunting
python tools/analyst-pack.py search kerberos
python tools/analyst-pack.py run identifying-cryptographic-routines-in-binaries -- scan a.bin
Avec GitHub Copilot : Ouvre le repo dans VS Code. Copilot lit automatiquement les instructions et sait chaîner les compétences. Demande juste : « Hunt for LOLBin abuse in events.csv » et il lance hunting-lolbin-abuse-on-windows.
Sécurité en construction
Pas d'hallucination sur la sécurité : chaque compétence documente la gestion sécurisée, l'isolation du lab, le chiffrement. Zéro sample vivant dans le repo. Les scripts restent statiques, en lecture seule. L'IA apprend aussi quand ne pas faire confiance à un résultat — c'est ça le vrai jugement d'analyste.
Pour qui ?
Tu construis des agents de sécurité, tu automatises l'analyse de menaces, ou tu veux donner à Claude/Copilot le vrai savoir-faire d'un analyste ? C'est pour toi.
Et concrètement pour toi ?
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Pour toi, le point clé c'est que l'IA n'hallucine plus sur les malwares parce qu'elle a des règles explicites et testées — c'est comment on mène l'IA de du 'chatbot' vers du 'outil critique'. Regarde les détections Sigma générées et tu verras comment ça marche.
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