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研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

extracting-memory-artifacts-with-rekall使用 rekall 提取记忆伪影

Agent Skill

extracting-memory-artifacts-with-rekall 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

220

周安装

9

GitHub Stars

5,920

下载量

71
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:extracting-memory-artifacts-with-rekall(使用 rekall 提取记忆伪影)
来源仓库:https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
仓库路径:skills/extracting-memory-artifacts-with-rekall
安装命令:
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill extracting-memory-artifacts-with-rekall
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill extracting-memory-artifacts-with-rekall

简介

用于使用 rekall 工具从内存镜像中提取进程、网络连接和注册表项等伪影。

  • 支持 Windows/Linux 平台分析,适用于红队演练和检测能力建设。
  • 需熟悉安全运维概念,并在受控环境中执行以防数据损坏。
  • 安装前建议确认权限范围,注意仅限授权测试活动使用。
  • extracting-memory-artifacts-with-rekall 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Extracting Memory Artifacts with Rekall

When to Use

  • When performing authorized security testing that involves extracting memory artifacts with rekall
  • When analyzing malware samples or attack artifacts in a controlled environment
  • When conducting red team exercises or penetration testing engagements
  • When building detection capabilities based on offensive technique understanding

Prerequisites

  • Familiarity with security operations concepts and tools
  • Access to a test or lab environment for safe execution
  • Python 3.8+ with required dependencies installed
  • Appropriate authorization for any testing activities

Instructions

Use Rekall to analyze memory dumps for signs of compromise including process injection, hidden processes, and suspicious network connections.

from rekall import session
from rekall import plugins

# Create a Rekall session with a memory image
s = session.Session(
    filename="/path/to/memory.raw",
    autodetect=["rsds"],
    profile_path=["https://github.com/google/rekall-profiles/raw/master"]
)

# List processes
for proc in s.plugins.pslist():
    print(proc)

# Detect injected code
for result in s.plugins.malfind():
    print(result)

Key analysis steps:

  1. Load memory image and auto-detect profile
  2. Run pslist and psscan to find hidden processes
  3. Use malfind to detect injected/hollowed code in process VADs
  4. Examine network connections with netscan
  5. Extract suspicious DLLs and drivers with dlllist/modules

Examples

from rekall import session
s = session.Session(filename="memory.raw")
# Compare pslist vs psscan for hidden processes
pslist_pids = set(p.pid for p in s.plugins.pslist())
psscan_pids = set(p.pid for p in s.plugins.psscan())
hidden = psscan_pids - pslist_pids
print(f"Hidden PIDs: {hidden}")

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.71%
按下载量换算24

Claude

31.48%
按下载量换算22

Cursor

18.45%
按下载量换算13

Gemini CLI

9.86%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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