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

## 🌍 GARS-2026 — Global Agentic AI Readiness Survey

私は、セキュリティ専門家、開発者、エンタープライズチームがエージェンティックAI（MCPサーバー、ツール呼び出し、ガバナンス、ヒューマンインザループワークフロー）に対してどの程度準備ができているかを測定する国際的な学術研究を実施しています。

**このリポジトリを使用している場合、あなたの回答は非常に貴重なデータポイントになります。**

📋 **アンケートにご回答ください（約10分）：**
[Survey Link](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_repo&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)

- 60問・匿名・SRHベルリン大学の監督下
- [casky.ai](https://casky.ai)への早期アクセス用**Casky Token 50**を進呈
- 結果はCC-BY 4.0の下でオープンアクセス公開

## 🚀 プレイグラウンドで試す

Casky.aiを実際に体験してください。セットアップは不要です。

**[→ Casky.aiでプレイグラウンドを起動](https://casky.ai/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=cohort_launch#waitlist)**

プレイグラウンドでは以下のことが可能です：
- 実際のターゲットに対してライブのサイバーセキュリティスキル演習を実行
- AIエージェントが構造化されたスキルをリアルタイムで実行するのを確認
- MITRE ATT&CKにマッピングされたワークフローをインタラクティブに探索
- 脅威ハンティング、DFIR、ペネトレーションテストシナリオをテスト

インストール不要。設定不要。開くだけですぐに始められます。
## これが存在する理由

2024年のサイバーセキュリティ人材不足は世界で**480万人の未充足ポジション**に達しています（ISC2）。AIエージェントはそのギャップを埋めるのに役立ちますが、それには構造化されたドメイン知識が不可欠です。今日のエージェントはコードを書いたりウェブ検索はできても、汎用的なLLMを有能なセキュリティアナリストに変える実践的なプレイブックが不足しています。

既存のセキュリティツールリポジトリは、ワードリスト、ペイロード、エクスプロイトコードを提供します。しかし、それらのどれも、AIエージェントに上級アナリストが従う構造化された意思決定ワークフロー（各手法をいつ使用するか、どのような前提条件を確認するか、ステップバイステップでの実行方法、結果の検証方法）を提供しません。このプロジェクトがそのギャップを埋めます。

**Anthropic Cybersecurity Skills** は、スクリプトやチェックリストの集まりではありません。これは、agentskills.io標準のためにゼロから構築された**AIネイティブの知識ベース**です。サブ秒での発見のためのYAMLフロントマター、ステップバイステップの実行のための構造化Markdown、深い技術的コンテキストのためのリファレンスファイル。すべてのスキルは、生成された要約ではなく、実際の実務者のワークフローをエンコードしています。

## 中身 — 29のセキュリティドメイン

| ドメイン | スキル数 | 主な機能 |
|---|---|---|
| クラウドセキュリティ | 66 | AWS, Azure, GCPの堅牢化・CSPM・クラウド攻撃エミュレーション・クラウドフォレンジックス |
| 脅威ハンティング | 58 | 仮説駆動型ハント・LOTL検出・EVTXハンティング・フリートハンティング |
| 脅威インテリジェンス | 52 | STIX/TAXII・MISP・OpenCTI・フィード統合・アクター分析 |
| ネットワークセキュリティ | 43 | IDS/IPS・ファイアウォールルール・VLANセグメンテーション・トラフィック分析 |
| Webアプリケーションセキュリティ | 42 | OWASP Top 10・SQLi・XSS・SSRF・デシリアライゼーション |
| デジタルフォレンジックス | 41 | ディスクイメージング・メモリフォレンジックス・Hayabusa/KAPE/Plasoタイムライン |
| マルウェア解析 | 39 | 静的/動的解析・リバースエンジニアリング・サンドボックス |
| アイデンティティおよびアクセス管理 | 37 | Entra ID/ROADtools・デバイスコードフィッシング・PAM・ゼロトラストアイデンティティ |
| SOC運用 | 35 | プレイブック・エスカレーションワークフロー・Graphログ検出・机上訓練 |
| レッドチーミング | 33 | ADCS/Certipy・BloodHound CE・Sliver/Havoc C2・NTLMリレー |
| コンテナセキュリティ | 33 | K8s RBAC・イメージスキャン・Falco・コンテナエスケープ |
| セキュリティ運用 | 28 | SIEM相関・ログ分析・アラートトリアージ |
| OT/ICSセキュリティ | 28 | Modbus・DNP3・IEC 62443・ヒストリアン防御・SCADA |
| APIセキュリティ | 28 | GraphQL・REST・OWASP API Top 10・WAFバイパス |
| インシデント対応 | 26 | 侵害封じ込め・ランサムウェア対応・IRプレイブック |
| 脆弱性管理 | 25 | Nessus・スキャンワークフロー・パッチ優先順位付け・CVSS |
| ペネトレーションテスト | 21 | ネットワーク・Web・クラウド・モバイル・NetExecを利用した水平移動 |
| DevSecOps | 18 | CI/CDセキュリティ・Trivy IaC/イメージスキャン・コード署名 |
| ゼロトラストアーキテクチャ | 17 | BeyondCorp・CISA成熟度モデル・マイクロセグメンテーション |
| エンドポイントセキュリティ | 17 | EDR・LOTL検出・ファイルレスマルウェア・永続化ハンティング |
| 暗号 | 16 | TLS・Ed25519・ポスト量子移行・鍵管理 |
| フィッシング防御 | 15 | メール認証・BEC検出・フィッシングIR |
| AIセキュリティ | 14 | LLMレッドチーミング（garak/PyRIT）・プロンプトインジェクション・MCP/エージェンティックセキュリティ・ガードレール |
| モバイルセキュリティ | 13 | Android/iOS解析・モバイルペネトレーションテスト・MDMフォレンジックス |
| ランサムウェア防御 | 13 | 前兆検出・対応・復旧・暗号化解析 |
| コンプライアンスおよびガバナンス | 9 | NIST 800-30/RMF・CMMC・HIPAA・TPRM・CISベンチマーク |
| サプライチェーンセキュリティ | 8 | SBOM・依存関係混乱・悪意パッケージトリアージ・SLSA/Sigstore |
| デセプションテクノロジー | 6 | ハニートークン・カナリートークン・侵害検出 |
| ハードウェアおよびファームウェアセキュリティ | 4 | CHIPSEC/UEFI監査・Secure Bootバイパス・TPMアテステーション・ブートキットハンティング |

## AIエージェントがこれらのスキルをどのように使用するか

各スキルのスキャン（フロントマターのみ）には**約30トークン**、完全読み込み（ワークフロー全体）には**500～2,000トークン**かかります。この段階的開示アーキテクチャにより、エージェントはコンテキストウィンドウを圧迫することなく、817すべてのスキルを1回のパスで検索できます。```
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フロントマター (実際の例)```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
---

フロントマターのフィールド: `name` (ケバブケース、1～64文字)、`description` (エージェント発見のためのキーワード豊富)、`domain`、`subdomain`、`tags`、`atlas_techniques` (MITRE ATLAS ID)、`d3fend_techniques` (MITRE D3FEND ID)、`nist_ai_rmf` (NIST AI RMF 参照)、`nist_csf` (NIST CSF 2.0 カテゴリ)。  MITRE ATT&CK のテクニックマッピングは、各スキルの `references/standards.md` ファイルと、リリースに含まれる ATT&CK Navigator レイヤーに文書化されています。

<details>
<summary><strong>📊 MITRE ATT&CK エンタープライズカバレッジ — 全14の戦術</strong></summary>

&nbsp;

| 戦術 | ID | カバレッジ | 主要スキル |
|---|---|---|---|
| 偵察 | TA0043 | Strong | OSINT、サブドメイン列挙、DNS偵察 |
| リソース開発 | TA0042 | Moderate | フィッシングインフラ、C2セットアップ検出 |
| 初期アクセス | TA0001 | Strong | フィッシングシミュレーション、エクスプロイト検出、強制ブラウジング |
| 実行 | TA0002 | Strong | PowerShell分析、ファイルレスマルウェア、スクリプトブロックログ |
| 永続化 | TA0003 | Strong | スケジュールタスク、レジストリ、サービスアカウント、LOTL |
| 権限昇格 | TA0004 | Strong | Kerberoasting、AD攻撃、クラウド権限昇格 |
| 防御回避 | TA0005 | Strong | 難読化、ルートキット分析、回避検出 |
| 認証情報アクセス | TA0006 | Strong | Mimikatz検出、パスザハッシュ、認証情報ダンプ |
| 探索 | TA0007 | Moderate | BloodHound、AD列挙、ネットワークスキャン |
| 横方向移動 | TA0008 | Strong | SMBエクスプロイト、Splunkによる横方向移動検出 |
| 収集 | TA0009 | Moderate | メールフォレンジック、データステージング検出 |
| 指揮統制 | TA0011 | Strong | C2ビーコン、DNSトンネリング、Cobalt Strike分析 |
| 漏洩 | TA0010 | Strong | DNS漏洩、DLP制御、データ損失検出 |
| 影響 | TA0040 | Strong | ランサムウェア防御、暗号化分析、復旧 |

**ATT&CK Navigator レイヤーファイル** は、[v1.0.0 リリースアセット](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) に視覚的なカバレッジマッピング用に含まれています。

> **注:** ATT&CK v19 は2026年4月28日にリリース予定 — Defense Evasion (TA0005) を2つの新しい戦術 *Stealth* と *Impair Defenses* に分割します。スキルマッピングは今後のリリースで更新されます。

</details>

<details>
<summary><strong>📊 NIST CSF 2.0 アライメント — 全6機能</strong></summary>

&nbsp;

| 機能 | スキル数 | 例 |
|---|---|---|
| **ガバナンス (GV)** | 30+ | リスク戦略、ポリシーフレームワーク、役割と責任 |
| **識別 (ID)** | 120+ | 資産発見、脅威環境評価、リスク分析 |
| **保護 (PR)** | 150+ | IAM強化、WAFルール、ゼロトラスト、暗号化 |
| **検知 (DE)** | 200+ | 脅威ハンティング、SIEM相関、異常検知 |
| **対応 (RS)** | 160+ | インシデント対応、フォレンジック、侵害封じ込め |
| **復旧 (RC)** | 40+ | ランサムウェア復旧、BCP、災害復旧 |

NIST CSF 2.0（2024年2月）は **Govern** 機能を追加し、対象範囲を重要インフラから全組織に拡大しました。スキルマッピングは全22カテゴリに対応し、106のサブカテゴリを参照しています。

</details>

<details>
<summary><strong>📊 フレームワーク詳細解説 — ATLAS、D3FEND、AI RMF</strong></summary>

&nbsp;

### MITRE ATLAS v5.4 — AI/ML 敵対的脅威
ATLAS は AI および機械学習システムに特化した敵対的戦術、テクニック、ケーススタディをマッピングします。バージョン 5.4 は **16 の戦術と 84 のテクニック** をカバーし、2025 年後半に追加されたエージェンティック AI 攻撃ベクトル（AI エージェントコンテキストポイズニング、ツール呼び出し悪用、MCP サーバー侵害、悪意のあるエージェント展開）を含みます。ATLAS にマッピングされたスキルは、エージェントが ML パイプライン、モデルウェイト、推論 API、自律ワークフローに対する脅威を特定し防御するのに役立ちます。

### MITRE D3FEND v1.3 — 防御的対策
D3FEND は NSA が資金提供した知識グラフで、**267 の防御テクニック** を 7 つの戦術カテゴリ（Model、Harden、Detect、Isolate、Deceive、Evict、Restore）に整理しています。OWL 2 オントロジー上に構築され、共有の Digital Artifact レイヤーを使用して防御対策と ATT&CK の攻撃テクニックを双方向にマッピングします。D3FEND 識別子でタグ付けされたスキルにより、エージェントは検出された脅威に対して特定の対策を推奨できます。

### NIST AI RMF 1.0 + GenAI プロファイル (AI 600-1)
AI リスク管理フレームワークは、4 つのコア機能（Govern、Map、Measure、Manage）と、信頼できる AI 開発のための **72 のサブカテゴリ** を定義します。GenAI プロファイル（AI 600-1、2024 年 7 月）は、捏造、データプライバシーからプロンプトインジェクション、サプライチェーンリスクに至るまで、生成 AI に固有の **12 のリスクカテゴリ** を追加します。コロラド州の AI 法（2026 年 2 月施行）は、NIST AI RMF に準拠する組織に **法的セーフハーバー** を提供し、これらのマッピングは規制コンプライアンスに直接関連します。

</details>

## 互換性のあるプラットフォーム

**AI コードアシスタント**
Claude Code (Anthropic) · GitHub Copilot (Microsoft) · Cursor · Windsurf · Cline · Aider · Continue · Roo Code · Amazon Q Developer · Tabnine · Sourcegraph Cody · JetBrains AI 

**CLI エージェント**
OpenAI Codex CLI · Gemini CLI (Google) 

**自律エージェント**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands 

**エージェントフレームワーク & SDK**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · Any MCP-compatible agent 

すべてのプラットフォームが [agentskills.io](https://agentskills.io) 標準をサポートしており、これらのスキルを設定なしで読み込むことができます。

## 人々の声

> *"実際に整理されたセキュリティスキルのデータベースで、どのAIエージェントでもプラグインして使用できます。チュートリアルでもブログ記事でもありません。"*
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**、AI/テッククリエイター

> *"これはセキュリティスクリプトのランダムなコレクションではありません。AI主導のセキュリティワークフロー向けに設計された、構造化された運用知識ベースです。"*
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**、Medium

## 掲載先

| 場所 | 種類 | リンク |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | Awesome List（1,000以上のスキルインデックス） | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | Awesome List（AIセキュリティツール） | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | Awesome List（Codex CLIリソース） | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | スキルディレクトリ & マーケットプレイス | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | シグナル分析 & トラッキング | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | 自動スキルインデックス | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## スター履歴

<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="スター履歴チャート" src="https://api.star-history.com/svg?repos=mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&amp;type=Date" width="100%" />
 </picture>
</a>

## リリース

| バージョン | 日付 | ハイライト |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 2026年3月11日 | 734スキル · 26ドメイン · MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0マッピング · ATT&CK Navigatorレイヤー |

スキルは v1.0.0 以降 `main` で増え続けており、ライブラリは現在 **817 スキル** を **6フレームワークマッピング** とともに含んでいます（MITRE ATLAS、D3FEND、NIST AI RMF、およびリリース後に追加された MITRE Fight Fraud Framework）。最新のタグ付きバージョンについては [Releases](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases) を確認してください。

## 貢献

このプロジェクトはコミュニティの貢献によって成長しています。参加方法は以下の通りです：

**新しいスキルを追加** — 特に Deception Technology（2スキル）や Compliance & Governance（5スキル）などのドメインは最も支援が必要です。[CONTRIBUTING.md](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) のテンプレートに従い、タイトルを `Add skill: your-skill-name` として PR を送信してください。

**既存のスキルを改善** — フレームワークマッピングの追加、ワークフローの修正、ツールリファレンスの更新、スクリプトやテンプレートの提供を行ってください。

**問題を報告** — 不正確な手順や壊れたスクリプトを発見しましたか？ [Issueを開いてください](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues)。

すべての PR は、技術的正確性と agentskills.io 標準準拠について48時間以内にレビューされます。出発点として [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) を確認してください。

このプロジェクトは [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/) に従います。参加することにより、あなたはこの規範を遵守することに同意したものとみなされます。

## コミュニティ

💬 [Discussions](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — 質問、アイデア、ロードマップに関する会話
🐛 [Issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — バグ報告と機能リクエスト
🔒 [Security Policy](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/SECURITY.md) — 責任ある開示プロセス（48時間以内の確認）

## 引用

このプロジェクトを研究や出版物で使用する場合:```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}
}