Funciona imediatamente com Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex CLI, Cursor, Gemini CLI e qualquer plataforma compatível com [agentskills.io](https://agentskills.io).

## 🌍 GARS-2026 — Pesquisa Global de Prontidão para IA Agêntica

Estou conduzindo um estudo acadêmico global medindo o quão preparados profissionais de segurança,
desenvolvedores e equipes empresariais realmente estão para IA agêntica — servidores MCP,
chamadas de ferramentas, governança e fluxos de trabalho com supervisão humana.

**Se você usa este repositório, sua resposta seria um ponto de dados genuinamente valioso.**

📋 **Responda à pesquisa (10 min):**
[Link da Pesquisa](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_repo&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)

- 60 perguntas · Anônima · Supervisionada pela SRH Berlin
- Você ganha **50 Tokens Casky** para acesso antecipado ao [casky.ai](https://casky.ai)
- Resultados publicados em acesso aberto sob CC-BY 4.0

## 🚀 Experimente no Playground

Experimente o Casky.ai na prática — sem necessidade de configuração.

**[→ Iniciar Playground no Casky.ai](https://casky.ai/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=cohort_launch#waitlist)**

O playground permite que você:
- Execute exercícios ao vivo de habilidades de cibersegurança contra alvos reais
- Veja agentes de IA executarem habilidades estruturadas em tempo real
- Explore fluxos de trabalho mapeados pelo MITRE ATT&CK de forma interativa
- Teste cenários de caça a ameaças, DFIR e teste de penetração

Sem instalação. Sem configuração. Apenas abra e comece.

## Por que isso existe

A lacuna de força de trabalho em cibersegurança atingiu **4,8 milhões de vagas não preenchidas** globalmente em 2024 (ISC2). Agentes de IA podem ajudar a fechar essa lacuna — mas apenas se tiverem conhecimento de domínio estruturado para trabalhar. Os agentes de hoje podem escrever código e pesquisar na web, mas carecem dos manuais práticos que transformam um LLM genérico em um analista de segurança competente.

Repositórios de ferramentas de segurança existentes oferecem wordlists, payloads ou código de exploração. Nenhum deles fornece a um agente de IA o fluxo de trabalho estruturado de tomada de decisão que um analista sênior segue: quando usar cada técnica, quais pré-requisitos verificar, como executar passo a passo e como verificar resultados. Essa é a lacuna que este projeto preenche.

**Anthropic Cybersecurity Skills** não é uma coleção de scripts ou listas de verificação. É uma **base de conhecimento nativa de IA** construída do zero para o padrão agentskills.io — frontmatter YAML para descoberta em submilissegundos, Markdown estruturado para execução passo a passo e arquivos de referência para contexto técnico profundo. Cada habilidade codifica fluxos de trabalho reais de profissionais, não resumos gerados.

## O que há dentro — 29 domínios de segurança

| Domínio | Habilidades | Capacidades principais |
|---|---|---|
| Segurança em Nuvem | 66 | Reforço AWS, Azure, GCP · CSPM · Emulação de ataques em nuvem · Forense em nuvem |
| Caça a Ameaças | 58 | Buscas orientadas por hipóteses · Detecção LOTL · Caça EVTX · Caça em frotas |
| Inteligência de Ameaças | 52 | STIX/TAXII · MISP · OpenCTI · Integração de feeds · Perfil de atores |
| Segurança de Rede | 43 | IDS/IPS · Regras de firewall · Segmentação VLAN · Análise de tráfego |
| Segurança de Aplicações Web | 42 | Top 10 OWASP · SQLi · XSS · SSRF · Desserialização |
| Forense Digital | 41 | Imagem de disco · Forense de memória · Linhas do tempo Hayabusa/KAPE/Plaso |
| Análise de Malware | 39 | Análise estática/dinâmica · Engenharia reversa · Sandboxing |
| Gerenciamento de Identidade e Acesso | 37 | Entra ID/ROADtools · Phishing de código de dispositivo · PAM · Identidade de confiança zero |
| Operações de SOC | 35 | Playbooks · Fluxos de escalonamento · Detecção Graph-log · Exercícios de mesa |
| Red Team | 33 | ADCS/Certipy · BloodHound CE · C2 Sliver/Havoc · Relay NTLM |
| Segurança de Contêineres | 33 | RBAC K8s · Varredura de imagens · Falco · Fuga de contêiner |
| Operações de Segurança | 28 | Correlação SIEM · Análise de logs · Triagem de alertas |
| Segurança OT/ICS | 28 | Modbus · DNP3 · IEC 62443 · Defesa de historiadores · SCADA |
| Segurança de API | 28 | GraphQL · REST · Top 10 OWASP API · Bypass de WAF |
| Resposta a Incidentes | 26 | Contenção de violações · Resposta a ransomware · Playbooks de RI |
| Gerenciamento de Vulnerabilidades | 25 | Nessus · Fluxos de varredura · Priorização de patches · CVSS |
| Teste de Penetração | 21 | Rede · Web · Nuvem · Móvel · Movimentação lateral NetExec |
| DevSecOps | 18 | Segurança CI/CD · Varredura Trivy IaC/imagem · Assinatura de código |
| Arquitetura de Confiança Zero | 17 | BeyondCorp · Modelo de maturidade CISA · Microssegmentação |
| Segurança de Endpoints | 17 | EDR · Detecção LOTL · Malware sem arquivo · Caça a persistência |
| Criptografia | 16 | TLS · Ed25519 · Migração pós-quântica · Gerenciamento de chaves |
| Defesa contra Phishing | 15 | Autenticação de e-mail · Detecção de BEC · RI de phishing |
| Segurança de IA | 14 | Red teaming de LLM (garak/PyRIT) · Injeção de prompt · Segurança MCP/agêntica · Guardrails |
| Segurança Móvel | 13 | Análise Android/iOS · Teste de penetração móvel · Forense MDM |
| Defesa contra Ransomware | 13 | Detecção precursora · Resposta · Recuperação · Análise de criptografia |
| Conformidade e Governança | 9 | NIST 800-30/RMF · CMMC · HIPAA · TPRM · Benchmarks CIS |
| Segurança da Cadeia de Suprimentos | 8 | SBOMs · Confusão de dependências · Triagem de pacotes maliciosos · SLSA/Sigstore |
| Tecnologia de Decepção | 6 | Honeytokens · Canarytokens · Detecção de violações |
| Segurança de Hardware e Firmware | 4 | Auditoria CHIPSEC/UEFI · Bypass de Secure Boot · Atestação TPM · Caça a bootkits |

## Como os agentes de IA usam essas habilidades

Cada habilidade custa **~30 tokens para escanear** (apenas frontmatter) e **500–2.000 tokens para carregar completamente** (fluxo de trabalho completo). Essa arquitetura de divulgação progressiva permite que os agentes pesquisem todas as 817 habilidades em uma única passagem sem estourar as janelas de contexto.```
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 (exemplo real)```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
---

Campos `frontmatter`: `name` (kebab-case, 1–64 caracteres), `description` (rico em palavras-chave para descoberta de agentes), `domain`, `subdomain`, `tags`, `atlas_techniques` (IDs MITRE ATLAS), `d3fend_techniques` (IDs MITRE D3FEND), `nist_ai_rmf` (referências NIST AI RMF), `nist_csf` (categorias NIST CSF 2.0). Os mapeamentos de técnicas MITRE ATT&CK estão documentados no arquivo `references/standards.md` de cada habilidade e na camada ATT&CK Navigator incluída nos lançamentos.

<details>
<summary><strong>📊 Cobertura do MITRE ATT&CK Enterprise — todas as 14 táticas</strong></summary>

&nbsp;

| Tática | ID | Cobertura | Habilidades-chave |
|---|---|---|---|
| Reconnaissance | TA0043 | Forte | OSINT, enumeração de subdomínios, recon DNS |
| Resource Development | TA0042 | Moderada | Infraestrutura de phishing, detecção de setup C2 |
| Initial Access | TA0001 | Forte | Simulação de phishing, detecção de exploits, forced browsing |
| Execution | TA0002 | Forte | Análise de PowerShell, malware sem arquivo, log de blocos de script |
| Persistence | TA0003 | Forte | Tarefas agendadas, registro, contas de serviço, LOTL |
| Privilege Escalation | TA0004 | Forte | Kerberoasting, ataques AD, escalonamento de privilégios em nuvem |
| Defense Evasion | TA0005 | Forte | Ofuscação, análise de rootkit, detecção de evasão |
| Credential Access | TA0006 | Forte | Detecção de Mimikatz, pass-the-hash, roubo de credenciais |
| Discovery | TA0007 | Moderada | BloodHound, enumeração AD, varredura de rede |
| Lateral Movement | TA0008 | Forte | Exploração SMB, detecção de movimento lateral com Splunk |
| Collection | TA0009 | Moderada | Forense de e-mail, detecção de preparação de dados |
| Command and Control | TA0011 | Forte | Beaconing C2, tunelamento DNS, análise de Cobalt Strike |
| Exfiltration | TA0010 | Forte | Exfiltração DNS, controles DLP, detecção de perda de dados |
| Impact | TA0040 | Forte | Defesa contra ransomware, análise de criptografia, recuperação |

Um **arquivo ATT&CK Navigator layer** está incluído nos [ativos de lançamento v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) para mapeamento visual de cobertura.

> **Nota:** ATT&CK v19 chega em 28 de abril de 2026 — dividindo Defense Evasion (TA0005) em duas novas táticas: *Stealth* e *Impair Defenses*. Os mapeamentos de habilidades serão atualizados em um próximo lançamento.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Alinhamento NIST CSF 2.0 — todas as 6 funções</strong></summary>

&nbsp;

| Função | Habilidades | Exemplos |
|---|---|---|
| **Govern (GV)** | 30+ | Estratégia de risco, frameworks de política, papéis e responsabilidades |
| **Identify (ID)** | 120+ | Descoberta de ativos, avaliação do cenário de ameaças, análise de risco |
| **Protect (PR)** | 150+ | Hardering IAM, regras WAF, confiança zero, criptografia |
| **Detect (DE)** | 200+ | Caça a ameaças, correlação SIEM, detecção de anomalias |
| **Respond (RS)** | 160+ | Resposta a incidentes, forense, contenção de violações |
| **Recover (RC)** | 40+ | Recuperação de ransomware, BCP, recuperação de desastres |

O NIST CSF 2.0 (fevereiro de 2024) adicionou a função **Govern** e expandiu o escopo de infraestrutura crítica para todas as organizações. Os mapeamentos de habilidades se alinham a todas as 22 categorias e referenciam 106 subcategorias.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Mergulho profundo nos frameworks — ATLAS, D3FEND, AI RMF</strong></summary>

&nbsp;

### MITRE ATLAS v5.4 — Ameaças adversariais de IA/ML
O ATLAS mapeia táticas, técnicas e estudos de caso adversariais específicos para sistemas de IA e aprendizado de máquina. A versão 5.4 cobre **16 táticas e 84 técnicas** incluindo vetores de ataque de IA agentiva adicionados no final de 2025: envenenamento de contexto de agente de IA, abuso de invocação de ferramentas, comprometimento de servidores MCP e implantação maliciosa de agentes. Habilidades mapeadas para ATLAS ajudam agentes a identificar e defender contra ameaças a pipelines de ML, pesos de modelos, APIs de inferência e fluxos de trabalho autônomos.

### MITRE D3FEND v1.3 — Contramedidas defensivas
O D3FEND é um grafo de conhecimento financiado pela NSA de **267 técnicas defensivas** organizadas em 7 categorias táticas: Model, Harden, Detect, Isolate, Deceive, Evict e Restore. Construído sobre ontologia OWL 2, ele usa uma camada compartilhada de Digital Artifact para mapear bidirecionalmente contramedidas defensivas para técnicas ofensivas do ATT&CK. Habilidades marcadas com identificadores D3FEND permitem que agentes recomendem contramedidas específicas para ameaças detectadas.

### NIST AI RMF 1.0 + Perfil GenAI (AI 600-1)
O AI Risk Management Framework define 4 funções principais — Govern, Map, Measure, Manage — com **72 subcategorias** para desenvolvimento confiável de IA. O Perfil GenAI (AI 600-1, julho de 2024) adiciona **12 categorias de risco** específicas para IA generativa, desde confabulação e privacidade de dados até injeção de prompt e riscos de cadeia de suprimentos. A Lei de IA do Colorado (vigente a partir de fevereiro de 2026) fornece um **porto seguro legal** para organizações em conformidade com o NIST AI RMF, tornando esses mapeamentos diretamente relevantes para conformidade regulatória.

</details>

## Plataformas compatíveis

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

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

**Agentes autônomos**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands

**Frameworks e SDKs de agentes**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · Qualquer agente compatível com MCP

Todas as plataformas que suportam o padrão [agentskills.io](https://agentskills.io) podem carregar essas habilidades com configuração zero.

## O que estão dizendo

> *"Um banco de dados de habilidades de segurança reais e organizadas que qualquer agente de IA pode conectar e usar. Não tutoriais. Não postagens de blog."*
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**, criador de conteúdo de IA/tecnologia

> *"Isto não é uma coleção aleatória de scripts de segurança. É uma base de conhecimento operacional estruturada projetada para fluxos de trabalho de segurança orientados por IA."*
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**, Medium

## Apresentado em

| Onde | Tipo | Link |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | Awesome List (índice de 1.000+ habilidades) | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | Awesome List (ferramentas de segurança de IA) | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | Awesome List (recursos Codex CLI) | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | Diretório e mercado de habilidades | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | Análise e rastreamento de sinais | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | Índice automatizado de habilidades | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## Histórico de estrelas

<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="Gráfico de Histórico de Estrelas" src="https://api.star-history.com/svg?repos=mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills&amp;type=Date" width="100%" />
 </picture>
</a>

## Lançamentos

| Versão | Data | Destaques |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 11 de março de 2026 | 734 habilidades · 26 domínios · Mapeamento MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0 · Camada ATT&CK Navigator |

As habilidades continuaram a crescer no `main` desde v1.0.0 — a biblioteca agora contém **817 habilidades** com **mapeamento de 6 frameworks** (MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF e o MITRE Fight Fraud Framework adicionado pós-lançamento). Consulte [Releases](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases) para a versão marcada mais recente.

## Contribuindo

Este projeto cresce através de contribuições da comunidade. Veja como se envolver:

**Adicione uma nova habilidade** — Domínios como Deception Technology (2 habilidades) e Compliance & Governance (5 habilidades) precisam de mais ajuda. Siga o modelo em [CONTRIBUTING.md](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/main/CONTRIBUTING.md) e envie um PR com o título `Add skill: your-skill-name`.

**Melhore habilidades existentes** — Adicione mapeamentos de frameworks, corrija workflows, atualize referências de ferramentas ou contribua com scripts e modelos.

**Reporte problemas** — Encontrou um procedimento impreciso ou script quebrado? [Abra uma issue](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues).

Cada PR é revisado quanto à precisão técnica e conformidade com o padrão agentskills.io em até 48 horas. Verifique [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) para um ponto de partida.

Este projeto segue o [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/). Ao participar, você concorda em cumprir este código.

## Comunidade

💬 [Discussions](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — Perguntas, ideias e conversas sobre o roteiro
🐛 [Issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — Relatórios de bugs e solicitações de funcionalidades
🔒 [Security Policy](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/main/SECURITY.md) — Processo de divulgação responsável (reconhecimento em 48 horas)

## Citação

Se você usar este projeto em pesquisa ou publicações:```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}
}