揭秘Anthropic-Cybersecurity-Skills817个AI网络安全技能如何重塑安全分析工作流【免费下载链接】Anthropic-Cybersecurity-Skills817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATTCK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 20 platforms · 29 security domains · Apache 2.0项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-SkillsAnthropic-Cybersecurity-Skills是一个开源的 AI 网络安全技能库包含817 个结构化网络安全技能覆盖29 个安全领域并将每个技能映射到 MITRE ATTCK、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS、MITRE D3FEND、NIST AI RMF 与 MITRE F3 共六大行业框架。它遵循 agentskills.io 开放标准可直接用于 Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI 等 26 个 AI 平台让 AI 智能体像资深安全分析师一样开展威胁狩猎、数字取证和事件响应。 为什么 AI 智能体需要安全技能很多工具仓库提供的是字典、payload 或漏洞利用代码但缺少一位资深分析师的决策工作流什么时候用某个技术、先检查哪些前置条件、如何一步步执行、怎样验证结果。这正是本项目的价值所在。它不是脚本合集而是一个为 AI 原生设计的知识库YAML 前置元数据frontmatter支持秒级发现结构化 Markdown 承载分步执行流程参考文件提供深度技术背景。⚠️ 注意本项目包含红队 C2、钓鱼模拟等攻击性/双用途技术仅限授权的渗透测试、安全研究、防御与教育用途。详见 SECURITY.md。 项目全景817 个技能分布在 29 个安全领域在 skills/ 目录下每个技能都是一个独立文件夹。技能数量最多的几大领域包括安全领域技能数典型能力☁️ 云安全66AWS/Azure/GCP 加固、CSPM、云取证 威胁狩猎58假设驱动狩猎、LOTL 检测、EVTX 狩猎 威胁情报52STIX/TAXII、MISP、OpenCTI、行为体画像️ 网络安全43IDS/IPS、防火墙规则、流量分析 Web 应用安全42OWASP Top 10、SQLi、XSS、SSRF 数字取证41磁盘镜像、内存取证、时间线重建 恶意软件分析39静态/动态分析、逆向工程、沙箱每个技能目录都有统一的结构以内存取证技能为例skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/SKILL.mdskills/performing-memory-forensics-with-volatility3/ ├── SKILL.md ← 技能定义YAML frontmatter Markdown 正文 ├── references/ ← 框架映射 深度技术流程参考 ├── scripts/ ← 可直接运行的辅助脚本 └── LICENSESKILL.md 的正文固定包含四个部分When to Use触发条件、Prerequisites前置要求、Workflow分步执行、Verification结果验证。以 Cuckoo 沙箱分析技能 skills/analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox/SKILL.md 为例它明确告诉智能体静态分诊通过后才做动态分析、提交样本前验证网络隔离、观察进程树时重点关注注入与加密类 API 调用——这些正是资深分析师的经验沉淀。 AI 智能体如何高效调用 817 个技能关键在于渐进式披露架构每个技能仅需约30 tokens扫描 frontmatter完整加载约 500–2000 tokens因此智能体可以一次性检索全部 817 个技能而不撑爆上下文窗口。一次典型的记忆转储分析过程扫描用户输入分析这个内存转储的凭据窃取迹象智能体扫描 817 个技能的前置元数据匹配出 12 个相关技能加载载入 Top 3 匹配项内存取证、LSASS 凭据转储狩猎、Windows 事件日志凭据访问分析执行按 Workflow 分步运行 Volatility3 插件、检查 LSASS 访问模式、关联事件日志证据验证按 Verification 节确认 IOC并将发现映射到 ATTCK T1003凭据转储没有这些技能时智能体只能靠猜命令、漏掉关键步骤有了它们它遵循的正是资深 DFIR 分析师的剧本。 六大框架映射一个技能六重合规这是目前唯一将每个技能统一映射到六大框架的开源技能库。映射统计可见 mappings/README.md框架范围映射内容MITRE ATTCK v19.115 战术 · 286 技术对抗者行为与 TTPs754/754 技能已映射NIST CSF 2.06 职能 · 22 类别组织安全态势MITRE ATLAS v5.416 战术 · 84 技术AI/ML 对抗威胁MITRE D3FEND v1.37 类别 · 267 技术防御性反制措施NIST AI RMF 1.04 职能 · 72 子类AI 风险管理MITRE F3 v1.18 战术 · 123 技术网络金融欺诈 TTPs特别值得一提的是MITRE F3Fight Fraud Framework它补齐了 ATTCK 在入侵如何变成资金损失这一段的空白新增 PositioningFA0001与 MonetizationFA0002两个欺诈专属战术本库已有 94 个欺诈相关技能完成映射映射规范详见 docs/mitre-f3-mapping.md。 仓库还附带 ATTCK Navigator 图层文件 mappings/attack-navigator-layer.json可在 MITRE ATTCK Navigator 中可视化查看技能覆盖矩阵蓝色深浅代表覆盖深度整体覆盖说明见 ATTACK_COVERAGE.md。 快速上手两种安装方式方式一npx 一键添加推荐npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills方式二克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-Skills cd Anthropic-Cybersecurity-Skills安装后无需额外配置任何支持 agentskills.io 标准的平台Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、Devin、LangChain 等都能直接加载这些技能。 想给 AI 智能体验证技能合法性仓库 tools/ 目录提供了校验脚本 tools/validate-skill.py 和 JSON Schema tools/agentskills-skill.schema.json可检查技能是否符合 agentskills.io 标准。全量技能索引见 index.json。️ 适用人群与使用建议安全分析师 / SOC 团队把威胁狩猎、事件响应、取证类技能接入 AI 工作流显著缩短分析时间红队 / 渗透测试人员在授权范围内复用 ADCS 攻击、C2 运营、横向移动等标准化流程合规与安全架构师借助六框架映射一份技能同时满足多个合规检查项新手学习者817 个技能本身就是一份按领域组织的网络安全实战手册 建议从 README.md 的Whats inside章节入手先挑自己最熟悉的领域如数字取证或云安全体验几个技能再逐步扩展到全库。 关键资料导航资料路径项目总览README.md全部技能skills/ATTCK Navigator 图层mappings/attack-navigator-layer.jsonF3 欺诈框架映射规范docs/mitre-f3-mapping.md覆盖率总览ATTACK_COVERAGE.md技能校验工具tools/validate-skill.py贡献指南CONTRIBUTING.mdAnthropic-Cybersecurity-Skills 以 Apache 2.0 协议开源可自由用于个人和商业项目。当 AI 智能体从会写代码进化到会做安全分析这 817 个技能就是它从新手成长为资深分析师的捷径。【免费下载链接】Anthropic-Cybersecurity-Skills817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATTCK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 20 platforms · 29 security domains · Apache 2.0项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-Skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 揭秘Anthropic-Cybersecurity-Skills：817个AI网络安全技能如何重塑安全分析工作流
揭秘Anthropic-Cybersecurity-Skills817个AI网络安全技能如何重塑安全分析工作流【免费下载链接】Anthropic-Cybersecurity-Skills817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATTCK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 20 platforms · 29 security domains · Apache 2.0项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-SkillsAnthropic-Cybersecurity-Skills是一个开源的 AI 网络安全技能库包含817 个结构化网络安全技能覆盖29 个安全领域并将每个技能映射到 MITRE ATTCK、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS、MITRE D3FEND、NIST AI RMF 与 MITRE F3 共六大行业框架。它遵循 agentskills.io 开放标准可直接用于 Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI 等 26 个 AI 平台让 AI 智能体像资深安全分析师一样开展威胁狩猎、数字取证和事件响应。 为什么 AI 智能体需要安全技能很多工具仓库提供的是字典、payload 或漏洞利用代码但缺少一位资深分析师的决策工作流什么时候用某个技术、先检查哪些前置条件、如何一步步执行、怎样验证结果。这正是本项目的价值所在。它不是脚本合集而是一个为 AI 原生设计的知识库YAML 前置元数据frontmatter支持秒级发现结构化 Markdown 承载分步执行流程参考文件提供深度技术背景。⚠️ 注意本项目包含红队 C2、钓鱼模拟等攻击性/双用途技术仅限授权的渗透测试、安全研究、防御与教育用途。详见 SECURITY.md。 项目全景817 个技能分布在 29 个安全领域在 skills/ 目录下每个技能都是一个独立文件夹。技能数量最多的几大领域包括安全领域技能数典型能力☁️ 云安全66AWS/Azure/GCP 加固、CSPM、云取证 威胁狩猎58假设驱动狩猎、LOTL 检测、EVTX 狩猎 威胁情报52STIX/TAXII、MISP、OpenCTI、行为体画像️ 网络安全43IDS/IPS、防火墙规则、流量分析 Web 应用安全42OWASP Top 10、SQLi、XSS、SSRF 数字取证41磁盘镜像、内存取证、时间线重建 恶意软件分析39静态/动态分析、逆向工程、沙箱每个技能目录都有统一的结构以内存取证技能为例skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/SKILL.mdskills/performing-memory-forensics-with-volatility3/ ├── SKILL.md ← 技能定义YAML frontmatter Markdown 正文 ├── references/ ← 框架映射 深度技术流程参考 ├── scripts/ ← 可直接运行的辅助脚本 └── LICENSESKILL.md 的正文固定包含四个部分When to Use触发条件、Prerequisites前置要求、Workflow分步执行、Verification结果验证。以 Cuckoo 沙箱分析技能 skills/analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox/SKILL.md 为例它明确告诉智能体静态分诊通过后才做动态分析、提交样本前验证网络隔离、观察进程树时重点关注注入与加密类 API 调用——这些正是资深分析师的经验沉淀。 AI 智能体如何高效调用 817 个技能关键在于渐进式披露架构每个技能仅需约30 tokens扫描 frontmatter完整加载约 500–2000 tokens因此智能体可以一次性检索全部 817 个技能而不撑爆上下文窗口。一次典型的记忆转储分析过程扫描用户输入分析这个内存转储的凭据窃取迹象智能体扫描 817 个技能的前置元数据匹配出 12 个相关技能加载载入 Top 3 匹配项内存取证、LSASS 凭据转储狩猎、Windows 事件日志凭据访问分析执行按 Workflow 分步运行 Volatility3 插件、检查 LSASS 访问模式、关联事件日志证据验证按 Verification 节确认 IOC并将发现映射到 ATTCK T1003凭据转储没有这些技能时智能体只能靠猜命令、漏掉关键步骤有了它们它遵循的正是资深 DFIR 分析师的剧本。 六大框架映射一个技能六重合规这是目前唯一将每个技能统一映射到六大框架的开源技能库。映射统计可见 mappings/README.md框架范围映射内容MITRE ATTCK v19.115 战术 · 286 技术对抗者行为与 TTPs754/754 技能已映射NIST CSF 2.06 职能 · 22 类别组织安全态势MITRE ATLAS v5.416 战术 · 84 技术AI/ML 对抗威胁MITRE D3FEND v1.37 类别 · 267 技术防御性反制措施NIST AI RMF 1.04 职能 · 72 子类AI 风险管理MITRE F3 v1.18 战术 · 123 技术网络金融欺诈 TTPs特别值得一提的是MITRE F3Fight Fraud Framework它补齐了 ATTCK 在入侵如何变成资金损失这一段的空白新增 PositioningFA0001与 MonetizationFA0002两个欺诈专属战术本库已有 94 个欺诈相关技能完成映射映射规范详见 docs/mitre-f3-mapping.md。 仓库还附带 ATTCK Navigator 图层文件 mappings/attack-navigator-layer.json可在 MITRE ATTCK Navigator 中可视化查看技能覆盖矩阵蓝色深浅代表覆盖深度整体覆盖说明见 ATTACK_COVERAGE.md。 快速上手两种安装方式方式一npx 一键添加推荐npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills方式二克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-Skills cd Anthropic-Cybersecurity-Skills安装后无需额外配置任何支持 agentskills.io 标准的平台Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、Devin、LangChain 等都能直接加载这些技能。 想给 AI 智能体验证技能合法性仓库 tools/ 目录提供了校验脚本 tools/validate-skill.py 和 JSON Schema tools/agentskills-skill.schema.json可检查技能是否符合 agentskills.io 标准。全量技能索引见 index.json。️ 适用人群与使用建议安全分析师 / SOC 团队把威胁狩猎、事件响应、取证类技能接入 AI 工作流显著缩短分析时间红队 / 渗透测试人员在授权范围内复用 ADCS 攻击、C2 运营、横向移动等标准化流程合规与安全架构师借助六框架映射一份技能同时满足多个合规检查项新手学习者817 个技能本身就是一份按领域组织的网络安全实战手册 建议从 README.md 的Whats inside章节入手先挑自己最熟悉的领域如数字取证或云安全体验几个技能再逐步扩展到全库。 关键资料导航资料路径项目总览README.md全部技能skills/ATTCK Navigator 图层mappings/attack-navigator-layer.jsonF3 欺诈框架映射规范docs/mitre-f3-mapping.md覆盖率总览ATTACK_COVERAGE.md技能校验工具tools/validate-skill.py贡献指南CONTRIBUTING.mdAnthropic-Cybersecurity-Skills 以 Apache 2.0 协议开源可自由用于个人和商业项目。当 AI 智能体从会写代码进化到会做安全分析这 817 个技能就是它从新手成长为资深分析师的捷径。【免费下载链接】Anthropic-Cybersecurity-Skills817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATTCK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 20 platforms · 29 security domains · Apache 2.0项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/Anthropic-Cybersecurity-Skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考