Funziona immediatamente con Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex CLI, Cursor, Gemini CLI e qualsiasi piattaforma compatibile con [agentskills.io](https://agentskills.io).

## 🌍 GARS-2026 — Sondaggio globale sulla preparazione all'IA agenziale

Sto conducendo uno studio accademico globale per misurare quanto siano realmente pronti i professionisti della sicurezza, gli sviluppatori e i team aziendali per l'IA agenziale — server MCP, chiamate a strumenti, governance e flussi di lavoro con intervento umano.

**Se utilizzi questo repository, la tua risposta sarebbe un punto dati davvero prezioso.**

📋 **Partecipa al sondaggio (10 min):**
[Link al sondaggio](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_repo&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)

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Il playground ti consente di:
- Eseguire esercizi dal vivo di competenze di cybersicurezza su target reali
- Veder agenti AI eseguire competenze strutturate in tempo reale
- Esplorare flussi di lavoro mappati su MITRE ATT&CK in modo interattivo
- Testare scenari di threat hunting, DFIR e penetration testing

Nessuna installazione. Nessuna configurazione. Basta aprire e iniziare.

## Perché esiste

Il divario di forza lavoro nella cybersicurezza ha raggiunto **4,8 milioni di ruoli non coperti** a livello globale nel 2024 (ISC2). Gli agenti AI possono aiutare a colmare questo divario — ma solo se dispongono di conoscenze strutturate del dominio su cui basarsi. Gli agenti attuali sanno scrivere codice e cercare sul web, ma mancano dei playbook pratici che trasformano un LLM generico in un analista di sicurezza competente.

I repository esistenti di strumenti di sicurezza forniscono wordlist, payload o codice di exploit. Nessuno di essi fornisce a un agente AI il flusso di lavoro decisionale strutturato che segue un analista senior: quando usare ciascuna tecnica, quali prerequisiti verificare, come eseguire passo dopo passo e come verificare i risultati. Questo è il divario che questo progetto colma.

**Anthropic Cybersecurity Skills** non è una raccolta di script o checklist. È una **knowledge base nativa per l'AI** costruita da zero per lo standard agentskills.io — frontmatter YAML per una scoperta in frazioni di secondo, Markdown strutturato per l'esecuzione passo dopo passo e file di riferimento per un contesto tecnico approfondito. Ogni competenza codifica flussi di lavoro reali dei professionisti, non riassunti generati.

## Cosa contiene — 29 domini di sicurezza

| Dominio | Competenze | Capacità chiave |
|---|---|---|
| Sicurezza cloud | 66 | AWS, Azure, GCP hardening · CSPM · emulazione di attacchi cloud · forensics cloud |
| Caccia alle minacce | 58 | Cacce basate su ipotesi · rilevamento LOTL · caccia su EVTX · caccia su flotte |
| Intelligence sulle minacce | 52 | STIX/TAXII · MISP · OpenCTI · integrazione feed · profilazione attori |
| Sicurezza di rete | 43 | IDS/IPS · regole firewall · segmentazione VLAN · analisi del traffico |
| Sicurezza delle applicazioni web | 42 | OWASP Top 10 · SQLi · XSS · SSRF · deserializzazione |
| Forensics digitali | 41 | Imaging del disco · forensics della memoria · timeline Hayabusa/KAPE/Plaso |
| Analisi malware | 39 | Analisi statica/dinamica · reverse engineering · sandboxing |
| Gestione identità e accessi | 37 | Entra ID/ROADtools · phishing con codice dispositivo · PAM · identità zero trust |
| Operazioni SOC | 35 | Playbook · flussi di lavoro di escalation · rilevamento su log Graph · esercizi tabletop |
| Red Teaming | 33 | ADCS/Certipy · BloodHound CE · Sliver/Havoc C2 · inoltro NTLM |
| Sicurezza dei container | 33 | K8s RBAC · scansione immagini · Falco · container escape |
| Operazioni di sicurezza | 28 | Correlazione SIEM · analisi log · triage degli alert |
| Sicurezza OT/ICS | 28 | Modbus · DNP3 · IEC 62443 · difesa historian · SCADA |
| Sicurezza API | 28 | GraphQL · REST · OWASP API Top 10 · bypass WAF |
| Risposta agli incidenti | 26 | Contenimento delle violazioni · risposta ai ransomware · playbook IR |
| Gestione delle vulnerabilità | 25 | Nessus · flussi di lavoro di scansione · prioritizzazione delle patch · CVSS |
| Penetration testing | 21 | Rete · web · cloud · mobile · movimento laterale con NetExec |
| DevSecOps | 18 | Sicurezza CI/CD · scansione IaC/immagini Trivy · firma del codice |
| Architettura Zero Trust | 17 | BeyondCorp · modello di maturità CISA · microsegmentazione |
| Sicurezza degli endpoint | 17 | EDR · rilevamento LOTL · malware fileless · caccia alla persistenza |
| Crittografia | 16 | TLS · Ed25519 · migrazione post-quantum · gestione delle chiavi |
| Difesa dal phishing | 15 | Autenticazione email · rilevamento BEC · risposta agli incidenti di phishing |
| Sicurezza AI | 14 | Red-teaming LLM (garak/PyRIT) · prompt injection · sicurezza MCP/agentica · guardrail |
| Sicurezza mobile | 13 | Analisi Android/iOS · mobile pentesting · forensics MDM |
| Difesa dal ransomware | 13 | Rilevamento precursori · risposta · recupero · analisi della crittografia |
| Conformità e governance | 9 | NIST 800-30/RMF · CMMC · HIPAA · TPRM · benchmark CIS |
| Sicurezza della supply chain | 8 | SBOM · dependency confusion · triage di pacchetti maliziosi · SLSA/Sigstore |
| Tecnologia di inganno | 6 | Honeytoken · canarytoken · rilevamento violazioni |
| Sicurezza hardware e firmware | 4 | Audit CHIPSEC/UEFI · bypass Secure Boot · attestazione TPM · caccia ai bootkit |

## Come gli agenti AI utilizzano queste competenze

Ogni competenza costa **~30 token per la scansione** (solo frontmatter) e **500–2.000 token per il caricamento completo** (flusso di lavoro completo). Questa architettura di divulgazione progressiva consente agli agenti di cercare tutte le 817 competenze in un unico passaggio senza far esplodere le finestre di contesto.```
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)

### YAML frontmatter (esempio reale)```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
---

Campi del frontmatter: `name` (kebab-case, 1–64 caratteri), `description` (ricco di parole chiave per la scoperta da parte degli agenti), `domain`, `subdomain`, `tags`, `atlas_techniques` (ID MITRE ATLAS), `d3fend_techniques` (ID MITRE D3FEND), `nist_ai_rmf` (riferimenti NIST AI RMF), `nist_csf` (categorie NIST CSF 2.0). Le mappature delle tecniche MITRE ATT&CK sono documentate nel file `references/standards.md` di ogni skill e nel layer ATT&CK Navigator incluso nei rilasci.

<details>
<summary><strong>📊 Copertura MITRE ATT&CK Enterprise — tutte le 14 tattiche</strong></summary>

&nbsp;

| Tattica | ID | Copertura | Skill chiave |
|---|---|---|---|
| Ricognizione | TA0043 | Forte | OSINT, enumerazione dei sottodomini, ricognizione DNS |
| Sviluppo di Risorse | TA0042 | Moderata | Infrastruttura di phishing, rilevamento setup C2 |
| Accesso Iniziale | TA0001 | Forte | Simulazione di phishing, rilevamento exploit, navigazione forzata |
| Esecuzione | TA0002 | Forte | Analisi PowerShell, malware fileless, logging dei blocchi di script |
| Persistenza | TA0003 | Forte | Attività pianificate, registro, account di servizio, LOTL |
| Escalation dei Privilegi | TA0004 | Forte | Kerberoasting, attacchi AD, escalation dei privilegi nel cloud |
| Evasione della Difesa | TA0005 | Forte | Offuscamento, analisi rootkit, rilevamento evasion |
| Accesso alle Credenziali | TA0006 | Forte | Rilevamento Mimikatz, pass-the-hash, dumping delle credenziali |
| Scoperta | TA0007 | Moderata | BloodHound, enumerazione AD, scansione di rete |
| Movimento Laterale | TA0008 | Forte | Exploit SMB, rilevamento del movimento laterale con Splunk |
| Raccolta | TA0009 | Moderata | Forensica email, rilevamento dello staging dei dati |
| Comando e Controllo | TA0011 | Forte | Beaconing C2, tunneling DNS, analisi Cobalt Strike |
| Esfiltrazione | TA0010 | Forte | Esfiltrazione DNS, controlli DLP, rilevamento perdita dati |
| Impatto | TA0040 | Forte | Difesa ransomware, analisi crittografia, ripristino |

Un **file layer ATT&CK Navigator** è incluso negli [asset di rilascio v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) per la mappatura visiva della copertura.

> **Nota:** ATT&CK v19 arriva il 28 aprile 2026 — suddivide Defense Evasion (TA0005) in due nuove tattiche: *Stealth* e *Impair Defenses*. Le mappature delle skill verranno aggiornate in un prossimo rilascio.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Allineamento NIST CSF 2.0 — tutte le 6 funzioni</strong></summary>

&nbsp;

| Funzione | Skill | Esempi |
|---|---|---|
| **Govern (GV)** | 30+ | Strategia di rischio, framework di policy, ruoli e responsabilità |
| **Identifica (ID)** | 120+ | Scoperta di asset, valutazione del panorama delle minacce, analisi dei rischi |
| **Proteggi (PR)** | 150+ | Hardening IAM, regole WAF, zero trust, crittografia |
| **Rileva (DE)** | 200+ | Threat hunting, correlazione SIEM, rilevamento anomalie |
| **Rispondi (RS)** | 160+ | Risposta agli incidenti, forense, contenimento delle violazioni |
| **Recupera (RC)** | 40+ | Ripristino ransomware, BCP, disaster recovery |

NIST CSF 2.0 (Febbraio 2024) ha aggiunto la funzione **Govern** e ha esteso il campo d'azione dalle infrastrutture critiche a tutte le organizzazioni. Le mappature delle skill sono allineate a tutte le 22 categorie e fanno riferimento a 106 sottocategorie.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Approfondimento dei framework — ATLAS, D3FEND, AI RMF</strong></summary>

&nbsp;

### MITRE ATLAS v5.4 — Minacce avversarie AI/ML
ATLAS mappa tattiche, tecniche e casi studio avversari specifici per i sistemi AI e machine learning. La versione 5.4 copre **16 tattiche e 84 tecniche** inclusi i vettori d'attacco per agenti AI aggiunti a fine 2025: avvelenamento del contesto degli agenti AI, abuso di invocazione di strumenti, compromissioni di server MCP e distribuzione di agenti malevoli. Le skill mappate su ATLAS aiutano gli agenti a identificare e difendersi dalle minacce verso pipeline ML, pesi dei modelli, API di inferenza e flussi di lavoro autonomi.

### MITRE D3FEND v1.3 — Contromisure difensive
D3FEND è un grafo di conoscenza finanziato dall'NSA di **267 tecniche difensive** organizzate in 7 categorie tattiche: Modellare, Indurire, Rilevare, Isolare, Ingannare, Espellere e Ripristinare. Costruito sull'ontologia OWL 2, utilizza un livello di Artefatto Digitale condiviso per mappare bidirezionalmente le contromisure difensive alle tecniche offensive ATT&CK. Le skill contrassegnate con identificatori D3FEND consentono agli agenti di raccomandare contromisure specifiche per le minacce rilevate.

### NIST AI RMF 1.0 + Profilo GenAI (AI 600-1)
Il Risk Management Framework per l'AI definisce 4 funzioni principali — Govern, Map, Measure, Manage — con **72 sottocategorie** per lo sviluppo di AI affidabile. Il Profilo GenAI (AI 600-1, luglio 2024) aggiunge **12 categorie di rischio** specifiche per l'AI generativa, dalla confabulazione e privacy dei dati all'iniezione di prompt e ai rischi della supply chain. L'AI Act del Colorado (in vigore da febbraio 2026) fornisce un **porto sicuro legale** per le organizzazioni conformi al NIST AI RMF, rendendo queste mappature direttamente rilevanti per la conformità normativa.

</details>

## Piattaforme compatibili

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

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

**Agenti autonomi**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands

**Framework e SDK per agenti**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · Any MCP-compatible agent

Tutte le piattaforme che supportano lo standard [agentskills.io](https://agentskills.io) possono caricare queste skill senza alcuna configurazione.

## Cosa dicono le persone

> *"Un database di vere e organizzate skill di sicurezza che qualsiasi agente AI può integrare e utilizzare. Non tutorial. Non post di blog."*
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**, creatore AI/tech

> *"Non è una raccolta casuale di script di sicurezza. È una base di conoscenza operativa strutturata progettata per flussi di lavoro di sicurezza guidati dall'AI."*
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**, Medium

## Presente in

| Dove | Tipo | Link |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | Awesome List (indice di 1.000+ skill) | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | Awesome List (strumenti di sicurezza AI) | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | Awesome List (risorse Codex CLI) | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | Directorio e marketplace di skill | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | Analisi e monitoraggio dei segnali | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | Indice automatizzato di skill | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## Cronologia stelle

<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>

## Rilasci

| Versione | Data | Punti salienti |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 11 marzo 2026 | 734 skill · 26 domini · Mappatura MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0 · Layer ATT&CK Navigator |

Le skill hanno continuato a crescere su `main` dalla v1.0.0 — la libreria ora contiene **817 skill** con **mappatura su 6 framework** (MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF e il MITRE Fight Fraud Framework aggiunto dopo il rilascio). Consulta [Rilasci](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases) per l'ultima versione taggata.

## Contribuire

Questo progetto cresce grazie ai contributi della comunità. Ecco come partecipare:

**Aggiungi una nuova skill** — I domini come Tecnologia dell'inganno (2 skill) e Conformità e Governance (5 skill) hanno bisogno di maggiore aiuto. Segui il modello in [CONTRIBUTING.md](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) e invia una PR con il titolo `Add skill: nome-della-tua-skill`.

**Migliora le skill esistenti** — Aggiungi mappature di framework, correggi flussi di lavoro, aggiorna riferimenti a strumenti o contribuisci con script e template.

**Segnala problemi** — Hai trovato una procedura inaccurata o uno script rotto? [Apri un issue](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues).

Ogni PR viene revisionata per accuratezza tecnica e conformità allo standard agentskills.io entro 48 ore. Consulta i [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) per un punto di partenza.

Questo progetto segue il [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/). Partecipando, accetti di sostenere questo codice.

## Comunità

💬 [Discussioni](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — Domande, idee e conversazioni sulla tabella di marcia
🐛 [Issue](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — Segnalazioni di bug e richieste di funzionalità
🔒 [Politica di sicurezza](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/SECURITY.md) — Processo di divulgazione responsabile (riconoscimento entro 48 ore)

## Citazione

Se utilizzi questo progetto in ricerche o pubblicazioni:```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}
}