Anthropic Cybersecurity Skills

AI एजेंटों के लिए सबसे बड़ी ओपन-सोर्स साइबर सुरक्षा कौशल लाइब्रेरी

817 प्रोडक्शन-ग्रेड साइबर सुरक्षा कौशल · 29 सुरक्षा डोमेन · 6 फ्रेमवर्क मैपिंग · 26+ AI प्लेटफ़ॉर्म

आरंभ करें · अंदर क्या है · फ्रेमवर्क · प्लेटफ़ॉर्म · योगदान

⚠️ सामुदायिक प्रोजेक्ट — यह एक स्वतंत्र, सामुदायिक-निर्मित प्रोजेक्ट है। Anthropic PBC से संबद्ध नहीं।

🔐 केवल अधिकृत एवं कानूनी उपयोग। इस लाइब्रेरी में आक्रामक और द्वि-उपयोग वाली तकनीकें (जैसे रेड-टीम C2, फ़िशिंग सिमुलेशन, एक्सप्लॉइटेशन) शामिल हैं, जो अधिकृत पेनेट्रेशन टेस्टिंग, सुरक्षा अनुसंधान, रक्षा और शिक्षा के लिए हैं। इन्हें केवल उन्हीं सिस्टमों पर उपयोग करें जिनके आप मालिक हैं या जिनके परीक्षण के लिए आपके पास स्पष्ट लिखित अनुमति है, और सभी लागू कानूनों तथा जुड़ाव नियमों का पालन करें। इन कौशलों का उपयोग कैसे करते हैं, इसकी पूरी ज़िम्मेदारी आप पर है। देखें SECURITY.md और CODE_OF_CONDUCT.md।

किसी भी AI एजेंट को वरिष्ठ विश्लेषक के सुरक्षा कौशल दें

एक जूनियर विश्लेषक जानता है कि संदिग्ध मेमोरी डंप पर कौन सा Volatility3 प्लगइन चलाना है, कौन से Sigma नियम Kerberoasting को पकड़ते हैं, और तीन प्रदाताओं में क्लाउड उल्लंघन का दायरा कैसे तय करना है। आपका AI एजेंट यह नहीं जानता — जब तक आप उसे ये कौशल नहीं देते।

इस रिपॉज़िटरी में 29 सुरक्षा डोमेन में फैले 817 संरचित साइबर सुरक्षा कौशल हैं, जिनमें से प्रत्येक agentskills.io ओपन स्टैंडर्ड का पालन करता है। हर कौशल छह उद्योग फ्रेमवर्क — MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, MITRE D3FEND, NIST AI RMF, और MITRE Fight Fraud Framework (F3) — से मैप किया गया है, जिससे यह एकीकृत क्रॉस-फ्रेमवर्क कवरेज वाली एकमात्र ओपन-सोर्स कौशल लाइब्रेरी बन जाती है। इसे क्लोन करें, अपने एजेंट को इसकी ओर इंगित करें, और आपकी अगली सुरक्षा जांच को सेकंडों में विशेषज्ञ-स्तर का मार्गदर्शन मिलेगा।

छह फ्रेमवर्क, एक कौशल लाइब्रेरी

कोई अन्य ओपन-सोर्स कौशल लाइब्रेरी हर कौशल को इन सभी फ्रेमवर्क से मैप नहीं करती। एक कौशल, छह अनुपालन चेकबॉक्स।

उदाहरण — एक एकल कौशल सभी छह में मैप होता है:

🆕 MITRE Fight Fraud Framework (F3) — 94 धोखाधड़ी-संबंधित कौशल

MITRE Fight Fraud Framework (F3) को MITRE के Center for Threat-Informed Defense (CTID) द्वारा 9 अप्रैल 2026 को जारी किया गया था, जिसे JPMorganChase, Citigroup, Lloyds Banking Group, Standard Chartered, CrowdStrike, Verizon Business, FS-ISAC और अन्य के साथ सह-विकसित किया गया। यह साइबर-सक्षम वित्तीय धोखाधड़ी के लिए ATT&CK-संगत TTP कैटलॉग है — जो ATT&CK द्वारा प्रारंभिक समझौते के बाद छोड़े गए अंतर को भरता है।

F3 v1.1 दो धोखाधड़ी-विशिष्ट टैक्टिक्स जोड़ता है जिन्हें ATT&CK सूचीबद्ध नहीं करता:

Positioning (FA0001) — एक्सेस के बाद डेटा एकत्र/हेरफेर करने और धोखाधड़ी तैयार करने के लिए की गई कार्रवाइयाँ (सिंथेटिक-आइडेंटिटी सीडिंग, अकाउंट वार्मिंग, लाभार्थी सेटअप, SIM-स्वैप प्री-पोज़िशनिंग, बैंकिंग-सेशन हाईजैक)।
Monetization (FA0002) — चुराई गई संपत्तियों को उपयोग योग्य धन में बदलना (मनी-म्यूल लेयरिंग, APP धोखाधड़ी, क्रिप्टो ऑफ-रैंपिंग, कार्ड कैश-आउट, रिफंड/चार्जबैक दुरुपयोग)।

धोखाधड़ी-विशिष्ट तकनीकें F1XXX IDs का उपयोग करती हैं (जैसे F1005.003 Add Beneficiary, F1025.003 Wire Transfer, F1007 Adversary-in-the-Browser); पुनः उपयोग की गई ATT&CK तकनीकें अपने T1XXX IDs रखती हैं। मैपिंग प्रत्येक कौशल के mitre_f3: frontmatter ब्लॉक में रहती हैं — सभी 123 F3 v1.1 तकनीक IDs को अपस्ट्रीम STIX बंडल के विरुद्ध सत्यापित किया गया। स्कीमा के लिए docs/mitre-f3-mapping.md देखें।

MITRE ATT&CK v19.1 — 754/754 कौशल मैप किए गए

प्रत्येक कौशल में एक mitre_attack frontmatter सूची होती है, जिसे आधिकारिक mitreattack-python लाइब्रेरी का उपयोग करके MITRE ATT&CK v19.1 (नवीनतम रिलीज़) के विरुद्ध सत्यापित किया गया है — सभी 15 Enterprise टैक्टिक्स में 286 अलग-अलग तकनीकें, साथ ही जहाँ प्रासंगिक हो वहाँ ICS और Mobile तकनीकें। शून्य रिवोक्ड या deprecated IDs। v19.1 की पुनर्संरचित Defense Evasion (अब Stealth और Defense Impairment में विभाजित) नीचे परिलक्षित होती है।

त्वरित आरंभ```bash

Option 1: npx (recommended)

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Option 2: Git clone

git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git cd Anthropic-Cybersecurity-Skills

Works immediately with Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex CLI, Cursor, Gemini CLI, and any [agentskills.io](https://agentskills.io)-compatible platform. 

## 🌍 GARS-2026 — वैश्विक एजेंटिक AI तैयारी सर्वेक्षण

मैं एक वैश्विक शैक्षणिक अध्ययन चला रहा हूँ जो मापता है कि सुरक्षा पेशेवर,
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- वास्तविक लक्ष्यों के विरुद्ध लाइव साइबर सुरक्षा कौशल अभ्यास चलाएं
- AI एजेंटों को वास्तविक समय में संरचित कौशल निष्पादित करते देखें
- MITRE ATT&CK मैप किए गए वर्कफ़्लो को इंटरैक्टिव रूप से एक्सप्लोर करें
- थ्रेट हंटिंग, DFIR और पेनेट्रेशन टेस्टिंग परिदृश्यों का परीक्षण करें

कोई इंस्टॉलेशन नहीं। कोई कॉन्फ़िगरेशन नहीं। बस खोलें और शुरू करें।
## यह क्यों मौजूद है

साइबर सुरक्षा कार्यबल की कमी 2024 में वैश्विक स्तर पर **4.8 मिलियन खाली भूमिकाओं** तक पहुँच गई (ISC2)। AI एजेंट इस कमी को पाटने में मदद कर सकते हैं — लेकिन केवल तभी जब उनके पास काम करने के लिए संरचित डोमेन ज्ञान हो। आज के एजेंट कोड लिख सकते हैं और वेब खोज सकते हैं, लेकिन उनके पास वे प्रैक्टिशनर प्लेबुक नहीं हैं जो एक सामान्य LLM को एक सक्षम सुरक्षा विश्लेषक में बदल देती हैं।

मौजूदा सुरक्षा टूल रिपॉजिटरी आपको wordlists, payloads, या exploit कोड देती हैं। उनमें से कोई भी AI एजेंट को वह संरचित निर्णय-निर्माण वर्कफ़्लो नहीं देता जिसका एक वरिष्ठ विश्लेषक पालन करता है: प्रत्येक तकनीक का उपयोग कब करना है, कौन-सी पूर्वापेक्षाएँ जाँचनी हैं, चरण-दर-चरण कैसे निष्पादित करना है, और परिणामों को कैसे सत्यापित करना है। यही वह अंतर है जिसे यह परियोजना भरती है।

**Anthropic Cybersecurity Skills** स्क्रिप्ट या चेकलिस्ट का संग्रह नहीं है। यह agentskills.io मानक के लिए शुरू से बनाया गया एक **AI-नेटिव ज्ञान आधार** है  — सब-सेकंड डिस्कवरी के लिए YAML फ्रंटमैटर, चरण-दर-चरण निष्पादन के लिए संरचित Markdown, और गहन तकनीकी संदर्भ के लिए संदर्भ फ़ाइलें।  हर कौशल वास्तविक प्रैक्टिशनर वर्कफ़्लो को एनकोड करता है, जेनरेट किए गए सारांशों को नहीं।

## अंदर क्या है — 29 सुरक्षा डोमेन

| डोमेन | कौशल | मुख्य क्षमताएँ |
|---|---|---|
| क्लाउड सुरक्षा | 66 | AWS, Azure, GCP हार्डनिंग · CSPM · क्लाउड अटैक इमुलेशन · क्लाउड फोरेंसिक्स |
| थ्रेट हंटिंग | 58 | परिकल्पना-आधारित खोज · LOTL पता लगाना · EVTX हंटिंग · फ्लीट हंटिंग |
| थ्रेट इंटेलिजेंस | 52 | STIX/TAXII · MISP · OpenCTI · फ़ीड एकीकरण · एक्टर प्रोफाइलिंग |
| नेटवर्क सुरक्षा | 43 | IDS/IPS · फ़ायरवॉल नियम · VLAN विभाजन · ट्रैफ़िक विश्लेषण |
| वेब एप्लिकेशन सुरक्षा | 42 | OWASP Top 10 · SQLi · XSS · SSRF · डिसीरियलाइज़ेशन |
| डिजिटल फोरेंसिक्स | 41 | डिस्क इमेजिंग · मेमोरी फोरेंसिक्स · Hayabusa/KAPE/Plaso टाइमलाइन |
| मैलवेयर विश्लेषण | 39 | स्टैटिक/डायनामिक विश्लेषण · रिवर्स इंजीनियरिंग · सैंडबॉक्सिंग |
| पहचान और एक्सेस प्रबंधन | 37 | Entra ID/ROADtools · डिवाइस-कोड फ़िशिंग · PAM · ज़ीरो ट्रस्ट पहचान |
| SOC संचालन | 35 | प्लेबुक · एस्केलेशन वर्कफ़्लो · Graph-लॉग पता लगाना · टेबलटॉप अभ्यास |
| रेड टीमिंग | 33 | ADCS/Certipy · BloodHound CE · Sliver/Havoc C2 · NTLM रिले |
| कंटेनर सुरक्षा | 33 | K8s RBAC · इमेज स्कैनिंग · Falco · कंटेनर एस्केप |
| सुरक्षा संचालन | 28 | SIEM सहसंबंध · लॉग विश्लेषण · अलर्ट ट्रायेज |
| OT/ICS सुरक्षा | 28 | Modbus · DNP3 · IEC 62443 · हिस्टोरियन डिफेंस · SCADA |
| API सुरक्षा | 28 | GraphQL · REST · OWASP API Top 10 · WAF बायपास |
| घटना प्रतिक्रिया | 26 | उल्लंघन नियंत्रण · रैंसमवेयर प्रतिक्रिया · IR प्लेबुक |
| भेद्यता प्रबंधन | 25 | Nessus · स्कैनिंग वर्कफ़्लो · पैच प्राथमिकता · CVSS |
| पेनेट्रेशन टेस्टिंग | 21 | नेटवर्क · वेब · क्लाउड · मोबाइल · NetExec लेटरल मूवमेंट |
| DevSecOps | 18 | CI/CD सुरक्षा · Trivy IaC/इमेज स्कैनिंग · कोड साइनिंग |
| ज़ीरो ट्रस्ट आर्किटेक्चर | 17 | BeyondCorp · CISA परिपक्वता मॉडल · माइक्रोसेगमेंटेशन |
| एंडपॉइंट सुरक्षा | 17 | EDR · LOTL पता लगाना · फ़ाइललेस मैलवेयर · पर्सिस्टेंस हंटिंग |
| क्रिप्टोग्राफी | 16 | TLS · Ed25519 · पोस्ट-क्वांटम माइग्रेशन · कुंजी प्रबंधन |
| फ़िशिंग रक्षा | 15 | ईमेल प्रमाणीकरण · BEC पता लगाना · फ़िशिंग IR |
| AI सुरक्षा | 14 | LLM रेड-टीमिंग (garak/PyRIT) · प्रॉम्प्ट इंजेक्शन · MCP/एजेंटिक सुरक्षा · गार्डरेल |
| मोबाइल सुरक्षा | 13 | Android/iOS विश्लेषण · मोबाइल पेंटेस्टिंग · MDM फोरेंसिक्स |
| रैंसमवेयर रक्षा | 13 | पूर्ववर्ती डिटेक्शन · प्रतिक्रिया · पुनर्प्राप्ति · एन्क्रिप्शन विश्लेषण |
| अनुपालन और शासन | 9 | NIST 800-30/RMF · CMMC · HIPAA · TPRM · CIS बेंचमार्क |
| सप्लाई चेन सुरक्षा | 8 | SBOMs · डिपेंडेंसी कन्फ्यूज़न · दुर्भावनापूर्ण-पैकेज ट्रायेज · SLSA/Sigstore |
| डिसेप्शन टेक्नोलॉजी | 6 | होनीटोकन · कैनरीटोकन · ब्रीच पता लगाना |
| हार्डवेयर और फर्मवेयर सुरक्षा | 4 | CHIPSEC/UEFI ऑडिट · Secure Boot बायपास · TPM अटेस्टेशन · बूटकिट हंटिंग |

## AI एजेंट इन कौशलों का उपयोग कैसे करते हैं

प्रत्येक कौशल को स्कैन करने में **~30 टोकन** लगते हैं (केवल फ्रंटमैटर)  और पूरी तरह लोड करने में **500–2,000 टोकन** (संपूर्ण वर्कफ़्लो)। यह प्रगतिशील प्रकटीकरण आर्किटेक्चर एजेंटों को संदर्भ विंडो को तोड़े बिना एक ही पास में सभी 817 कौशल खोजने देता है।```
User prompt: "Analyze this memory dump for signs of credential theft"

Agent's internal process:

  1. Scans 817 skill frontmatters (~30 tokens each)
     → identifies 12 relevant skills by matching tags, description, domain

  2. Loads top 3 matches:
     • performing-memory-forensics-with-volatility3
     • hunting-for-credential-dumping-lsass
     • analyzing-windows-event-logs-for-credential-access

  3. Executes the structured Workflow section step-by-step
     → runs Volatility3 plugins, checks LSASS access patterns,
        correlates with event log evidence

  4. Validates results using the Verification section
     → confirms IOCs, maps findings to ATT&CK T1003 (Credential Dumping)

इन कौशलों के बिना, एजेंट टूल कमांड का अनुमान लगाता है और महत्वपूर्ण चरणों से चूक जाता है। इनके साथ, यह उसी प्लेबुक का पालन करता है जिसका उपयोग एक वरिष्ठ DFIR विश्लेषक करेगा।

कौशल संरचना

हर कौशल एक सुसंगत निर्देशिका संरचना का पालन करता है:``` skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/ ├── SKILL.md ← Skill definition (YAML frontmatter + Markdown body) ├── references/ │ ├── standards.md ← MITRE ATT&CK, ATLAS, D3FEND, NIST mappings │ └── workflows.md ← Deep technical procedure reference ├── scripts/ │ └── process.py ← Working helper scripts └── assets/ └── template.md ← Filled-in checklists and report templates

### YAML फ्रंटमैटर (वास्तविक उदाहरण)```yaml
---
name: performing-memory-forensics-with-volatility3
description: >-
  Analyze memory dumps to extract running processes, network connections,
  injected code, and malware artifacts using the Volatility3 framework.
domain: cybersecurity
subdomain: digital-forensics
tags: [forensics, memory-analysis, volatility3, incident-response, dfir]
atlas_techniques: [AML.T0047]
d3fend_techniques: [D3-MA, D3-PSMD]
nist_ai_rmf: [MEASURE-2.6]
nist_csf: [DE.CM-01, RS.AN-03]
version: "1.2"
author: mukul975
license: Apache-2.0
---

Markdown बॉडी अनुभाग```markdown

When to Use

Trigger conditions — when should an AI agent activate this skill?

Prerequisites

Required tools, access levels, and environment setup.

Workflow

Step-by-step execution guide with specific commands and decision points.

Verification

How to confirm the skill was executed successfully.

फ्रंटमैटर फ़ील्ड: `name` (kebab-case, 1–64 अक्षर), `description` (एजेंट डिस्कवरी के लिए कीवर्ड-समृद्ध), `domain`, `subdomain`, `tags`,  `atlas_techniques` (MITRE ATLAS IDs), `d3fend_techniques` (MITRE D3FEND IDs), `nist_ai_rmf` (NIST AI RMF संदर्भ), `nist_csf` (NIST CSF 2.0 श्रेणियाँ)।  MITRE ATT&CK तकनीक मैपिंग प्रत्येक स्किल की `references/standards.md` फ़ाइल और रिलीज़ के साथ शामिल ATT&CK Navigator लेयर में प्रलेखित हैं। 

<details>
<summary><strong>📊 MITRE ATT&CK Enterprise कवरेज — सभी 14 रणनीतियाँ</strong></summary>

&nbsp;

| रणनीति | ID | कवरेज | मुख्य स्किल्स |
|---|---|---|---|
| Reconnaissance | TA0043 | मजबूत | OSINT, सबडोमेन एन्यूमरेशन, DNS रिकॉन |
| Resource Development | TA0042 | मध्यम | फ़िशिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर, C2 सेटअप डिटेक्शन |
| Initial Access | TA0001 | मजबूत | फ़िशिंग सिमुलेशन, एक्सप्लॉइट डिटेक्शन, फ़ोर्स्ड ब्राउज़िंग |
| Execution | TA0002 | मजबूत | PowerShell विश्लेषण, फ़ाइललेस मैलवेयर, स्क्रिप्ट ब्लॉक लॉगिंग |
| Persistence | TA0003 | मजबूत | शेड्यूल्ड टास्क, रजिस्ट्री, सर्विस अकाउंट, LOTL |
| Privilege Escalation | TA0004 | मजबूत | Kerberoasting, AD हमले, क्लाउड प्रिविलेज एस्केलेशन |
| Defense Evasion | TA0005 | मजबूत | ऑबफस्केशन, रूटकिट विश्लेषण, इवेज़न डिटेक्शन |
| Credential Access | TA0006 | मजबूत | Mimikatz डिटेक्शन, pass-the-hash, क्रेडेंशियल डंपिंग |
| Discovery | TA0007 | मध्यम | BloodHound, AD एन्यूमरेशन, नेटवर्क स्कैनिंग |
| Lateral Movement | TA0008 | मजबूत | SMB एक्सप्लॉइट, Splunk के साथ लेटरल मूवमेंट डिटेक्शन |
| Collection | TA0009 | मध्यम | ईमेल फोरेंसिक, डेटा स्टेजिंग डिटेक्शन |
| Command and Control | TA0011 | मजबूत | C2 बीकनिंग, DNS टनलिंग, Cobalt Strike विश्लेषण |
| Exfiltration | TA0010 | मजबूत | DNS एक्सफ़िलट्रेशन, DLP नियंत्रण, डेटा लॉस डिटेक्शन |
| Impact | TA0040 | मजबूत | रैंसमवेयर रक्षा, एन्क्रिप्शन विश्लेषण, रिकवरी |

विज़ुअल कवरेज मैपिंग के लिए एक **ATT&CK Navigator लेयर फ़ाइल** [v1.0.0 रिलीज़ एसेट्स](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) में शामिल है। 

> **नोट:** ATT&CK v19 28 अप्रैल 2026 को आ रहा है — Defense Evasion (TA0005) को दो नई रणनीतियों में विभाजित करते हुए: *Stealth* और *Impair Defenses*।  स्किल मैपिंग आगामी रिलीज़ में अपडेट की जाएगी।

</details>

<details>
<summary><strong>📊 NIST CSF 2.0 संरेखण — सभी 6 फ़ंक्शन</strong></summary>

&nbsp;

| फ़ंक्शन | स्किल्स | उदाहरण |
|---|---|---|
| **Govern (GV)** | 30+ | जोखिम रणनीति, नीति ढाँचे, भूमिकाएँ और ज़िम्मेदारियाँ |
| **Identify (ID)** | 120+ | एसेट डिस्कवरी, थ्रेट लैंडस्केप आकलन, जोखिम विश्लेषण |
| **Protect (PR)** | 150+ | IAM हार्डनिंग, WAF नियम, ज़ीरो ट्रस्ट, एन्क्रिप्शन |
| **Detect (DE)** | 200+ | थ्रेट हंटिंग, SIEM सहसंबंध, एनॉमली डिटेक्शन |
| **Respond (RS)** | 160+ | इंसिडेंट रिस्पॉन्स, फोरेंसिक, ब्रीच कंटेनमेंट |
| **Recover (RC)** | 40+ | रैंसमवेयर रिकवरी, BCP, डिज़ास्टर रिकवरी |

NIST CSF 2.0 (फ़रवरी 2024) ने **Govern** फ़ंक्शन जोड़ा  और दायरा महत्वपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर से बढ़ाकर सभी संगठनों तक विस्तारित किया।  स्किल मैपिंग सभी 22 श्रेणियों के अनुरूप हैं और 106 उपश्रेणियों का संदर्भ देती हैं। 

</details>

<details>
<summary><strong>📊 फ्रेमवर्क गहन विश्लेषण — ATLAS, D3FEND, AI RMF</strong></summary>

&nbsp;

### MITRE ATLAS v5.4 — AI/ML विरोधी खतरे
ATLAS AI और मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए विशिष्ट विरोधी रणनीतियों, तकनीकों और केस स्टडीज़ का मानचित्रण करता है। संस्करण 5.4 **16 रणनीतियों और 84 तकनीकों** को कवर करता है, जिसमें 2025 के अंत में जोड़े गए एजेंटिक AI हमले वेक्टर शामिल हैं: AI एजेंट कॉन्टेक्स्ट पॉइज़निंग, टूल इनवोकेशन दुरुपयोग, MCP सर्वर समझौते, और दुर्भावनापूर्ण एजेंट तैनाती।  ATLAS से मैप की गई स्किल्स एजेंटों को ML पाइपलाइनों, मॉडल वेट्स, इन्फ़रेंस APIs और स्वायत्त वर्कफ़्लो के लिए खतरों की पहचान करने और उनसे बचाव करने में मदद करती हैं। 

### MITRE D3FEND v1.3 — रक्षात्मक प्रतिउपाय
D3FEND NSA-वित्तपोषित **267 रक्षात्मक तकनीकों** का ज्ञान ग्राफ है, जो 7 सामरिक श्रेणियों में व्यवस्थित है: Model, Harden, Detect, Isolate, Deceive, Evict, और Restore।  OWL 2 ऑन्टोलॉजी पर निर्मित, यह एक साझा Digital Artifact लेयर का उपयोग करके रक्षात्मक प्रतिउपायों को ATT&CK आक्रामक तकनीकों से द्विदिश रूप से मैप करता है।  D3FEND पहचानकर्ताओं के साथ टैग की गई स्किल्स एजेंटों को पहचाने गए खतरों के लिए विशिष्ट प्रतिउपाय सुझाने देती हैं।

### NIST AI RMF 1.0 + GenAI Profile (AI 600-1)
AI Risk Management Framework भरोसेमंद AI विकास के लिए 4 मुख्य फ़ंक्शन — Govern, Map, Measure, Manage — को **72 उपश्रेणियों** के साथ परिभाषित करता है।  GenAI Profile (AI 600-1, जुलाई 2024) जनरेटिव AI के लिए विशिष्ट **12 जोखिम श्रेणियाँ** जोड़ता है, कन्फैब्यूलेशन और डेटा गोपनीयता से लेकर प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और सप्लाई चेन जोखिमों तक।  कोलोराडो का AI Act (फ़रवरी 2026 से प्रभावी) NIST AI RMF का अनुपालन करने वाले संगठनों के लिए एक **कानूनी सेफ हार्बर** प्रदान करता है, जिससे ये मैपिंग नियामक अनुपालन के लिए सीधे प्रासंगिक हो जाती हैं।

</details>

## संगत प्लेटफ़ॉर्म

**AI कोड असिस्टेंट**
Claude Code (Anthropic) · GitHub Copilot (Microsoft) · Cursor · Windsurf · Cline · Aider · Continue · Roo Code · Amazon Q Developer · Tabnine · Sourcegraph Cody · JetBrains AI 

**CLI एजेंट**
OpenAI Codex CLI · Gemini CLI (Google) 

**स्वायत्त एजेंट**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands 

**एजेंट फ्रेमवर्क और SDKs**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · Any MCP-compatible agent 

वे सभी प्लेटफ़ॉर्म जो [agentskills.io](https://agentskills.io) मानक का समर्थन करते हैं, इन स्किल्स को शून्य कॉन्फ़िगरेशन के साथ लोड कर सकते हैं। 

## लोग क्या कह रहे हैं

> *"वास्तविक, संगठित सुरक्षा स्किल्स का एक डेटाबेस जिसे कोई भी AI एजेंट प्लग इन करके उपयोग कर सकता है। ट्यूटोरियल नहीं। ब्लॉग पोस्ट नहीं।"* 
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**, AI/टेक क्रिएटर

> *"यह सुरक्षा स्क्रिप्ट्स का बेतरतीब संग्रह नहीं है। यह AI-संचालित सुरक्षा वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया एक संरचित परिचालन ज्ञान आधार है।"* 
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**,  Medium

## इनमें फ़ीचर्ड

| कहाँ | प्रकार | लिंक |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | Awesome List (1,000+ स्किल्स इंडेक्स) | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | Awesome List (AI सुरक्षा उपकरण) | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | Awesome List (Codex CLI संसाधन) | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | स्किल्स निर्देशिका और मार्केटप्लेस | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | सिग्नल विश्लेषण और ट्रैकिंग | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | स्वचालित स्किल्स इंडेक्स | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## स्टार इतिहास

<a href="https://star-history.com/#mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&Date">
 <picture>
   <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&type=Date&theme=dark" />
   <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&type=Date" />
   <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&amp;type=Date" width="100%" />
 </picture>
</a>

## रिलीज़

| संस्करण | दिनांक | मुख्य विशेषताएँ |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 11 मार्च 2026 | 734 स्किल्स · 26 डोमेन · MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0 मैपिंग · ATT&CK Navigator लेयर |

v1.0.0 के बाद से स्किल्स `main` पर बढ़ती रही हैं — लाइब्रेरी में अब **817 स्किल्स** हैं, जिनमें **6-फ्रेमवर्क मैपिंग**  (MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF, और रिलीज़ के बाद जोड़ा गया MITRE Fight Fraud Framework) शामिल है।  नवीनतम टैग किए गए संस्करण के लिए [Releases](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases) देखें।

## योगदान

यह प्रोजेक्ट समुदाय के योगदानों से बढ़ता है। शामिल होने का तरीका यहाँ है:

**नई स्किल जोड़ें** — Deception Technology (2 स्किल्स) और Compliance & Governance (5 स्किल्स) जैसे डोमेन को सबसे अधिक मदद की आवश्यकता है। [CONTRIBUTING.md](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/main/CONTRIBUTING.md) में टेम्पलेट का पालन करें और `Add skill: your-skill-name` शीर्षक के साथ एक PR सबमिट करें।

**मौजूदा स्किल्स सुधारें** — फ्रेमवर्क मैपिंग जोड़ें, वर्कफ़्लो ठीक करें, टूल संदर्भ अपडेट करें, या स्क्रिप्ट और टेम्पलेट योगदान करें।

**समस्याएँ रिपोर्ट करें** — कोई गलत प्रक्रिया या टूटी हुई स्क्रिप्ट मिली? [एक issue खोलें](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues)।

प्रत्येक PR की तकनीकी सटीकता और agentskills.io मानक अनुपालन के लिए 48 घंटों के भीतर समीक्षा की जाती है।  शुरुआती बिंदु के लिए [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) देखें।

यह प्रोजेक्ट [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/) का पालन करता है। भाग लेकर, आप इस आचार संहिता को बनाए रखने के लिए सहमत होते हैं। 

## समुदाय

💬 [Discussions](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — प्रश्न, विचार, और रोडमैप चर्चाएँ
🐛 [Issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — बग रिपोर्ट और फ़ीचर अनुरोध
🔒 [Security Policy](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/main/SECURITY.md) — ज़िम्मेदार प्रकटीकरण प्रक्रिया (48-घंटे की स्वीकृति) 

## उद्धरण

यदि आप इस प्रोजेक्ट का उपयोग शोध या प्रकाशनों में करते हैं:```bibtex
@software{anthropic_cybersecurity_skills,
  author       = {Jangra, Mahipal},
  title        = {Anthropic Cybersecurity Skills},
  year         = {2026},
  url          = {https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills},
  license      = {Apache-2.0},
  note         = {817 structured cybersecurity skills for AI agents,
                  mapped to MITRE ATT\&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS,
                  MITRE D3FEND, and NIST AI RMF}
}

लाइसेंस

यह प्रोजेक्ट Apache License 2.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त है। आप इन स्किल्स का उपयोग, संशोधन और वितरण व्यक्तिगत और व्यावसायिक दोनों प्रोजेक्ट्स में स्वतंत्र रूप से कर सकते हैं।

यदि यह प्रोजेक्ट आपके सुरक्षा कार्य में सहायक है, तो इसे एक ⭐ देने पर विचार करें

⭐ स्टार · 🍴 फ़ोर्क · 💬 चर्चा करें · 📝 योगदान करें

यह @mukul975 द्वारा निर्मित सामुदायिक प्रोजेक्ट है। इसका Anthropic PBC से कोई संबंध नहीं है।

सबसे लोकप्रिय

विवरण

Anthropic-Cybersecurity-Skills

MITRE ATT&CK	v19.1	15 टैक्टिक्स · 286 तकनीकें	विरोधी व्यवहार और TTPs
NIST CSF 2.0	2.0	6 फ़ंक्शन · 22 श्रेणियाँ	संगठनात्मक सुरक्षा स्थिति
MITRE ATLAS	v5.4	16 टैक्टिक्स · 84 तकनीकें	AI/ML विरोधी खतरे
MITRE D3FEND	v1.3	7 श्रेणियाँ · 267 तकनीकें	रक्षात्मक प्रतिउपाय
NIST AI RMF	1.0	4 फ़ंक्शन · 72 उपश्रेणियाँ	AI जोखिम प्रबंधन
MITRE F3 (Fight Fraud Framework)	v1.1 (2026-04-09)	8 टैक्टिक्स · 123 तकनीकें · 94 धोखाधड़ी-संबंधित कौशल	साइबर-सक्षम वित्तीय धोखाधड़ी TTPs

`analyzing-network-traffic-of-malware`	T1071	DE.CM	AML.T0047	D3-NTA	MEASURE-2.6	—
`detecting-business-email-compromise`	T1566	DE.AE	—	—	—	F1005.006 · monetization

Reconnaissance	TA0043	103
Resource Development	TA0042	22
Initial Access	TA0001	467
Execution	TA0002	350
Persistence	TA0003	444
Privilege Escalation	TA0004	464
Stealth	TA0005	442
Defense Impairment	TA0112	92
Credential Access	TA0006	202
Discovery	TA0007	237
Lateral Movement	TA0008	68
Collection	TA0009	172
Command and Control	TA0011	123
Exfiltration	TA0010	82
Impact	TA0040	50