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

## 🌍 GARS-2026 — Глобальное исследование готовности к агентному ИИ

Я провожу глобальное академическое исследование, измеряющее, насколько специалисты по безопасности, разработчики и корпоративные команды на самом деле готовы к агентному ИИ — MCP-серверам, вызову инструментов, управлению и рабочим процессам с участием человека.

**Если вы используете этот репозиторий, ваш ответ станет действительно ценным вкладом.**

📋 **Пройдите опрос (10 мин):**
[Survey Link](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_repo&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)

- 60 вопросов · Анонимно · Под контролем SRH Berlin
- Вы получаете **50 токенов Casky** для раннего доступа к [casky.ai](https://casky.ai)
- Результаты публикуются в открытом доступе под лицензией CC-BY 4.0

## 🚀 Попробуйте на Playground

Попробуйте Casky.ai в деле — без настройки.

**[→ Запустить Playground на Casky.ai](https://casky.ai/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=cohort_launch#waitlist)**

Playground позволяет:
- Выполняйте живые упражнения по кибербезопасности против реальных целей
- Наблюдайте, как AI-агенты выполняют структурированные навыки в реальном времени
- Исследуйте workflows, сопоставленные с MITRE ATT&CK, интерактивно
- Тестируйте сценарии threat hunting, DFIR и пентестинга

Без установки. Без настройки. Просто откройте и начинайте.

## Зачем это существует

Дефицит кадров в кибербезопасности достиг **4,8 миллиона незаполненных вакансий** по всему миру в 2024 году (ISC2). AI-агенты могут помочь закрыть этот разрыв — но только если у них есть структурированные предметные знания, на которые можно опираться. Сегодняшние агенты могут писать код и искать в интернете, но им не хватает практических пособий (playbooks), которые превращают обычную LLM в квалифицированного аналитика безопасности.

Существующие репозитории инструментов безопасности предоставляют wordlists, payloads или код эксплойтов. Ни один из них не дает AI-агенту структурированный рабочий процесс принятия решений, которому следует старший аналитик: когда использовать каждый метод, какие предварительные условия проверить, как выполнять пошагово и как проверять результаты. Именно этот разрыв заполняет данный проект.

**Anthropic Cybersecurity Skills** — это не набор скриптов или чеклистов. Это **AI-ориентированная база знаний**, созданная с нуля под стандарт agentskills.io — YAML-фронтматер для поиска за доли секунды, структурированный Markdown для пошагового выполнения и справочные файлы для глубокого технического контекста. Каждый навык кодирует реальные рабочие процессы практикующих специалистов, а не сгенерированные резюме.

## Что внутри — 29 доменов безопасности

| Домен | Навыков | Ключевые возможности |
|---|---|---|
| Облачная безопасность | 66 | Укрепление AWS, Azure, GCP · CSPM · эмуляция облачных атак · облачная криминалистика |
| Охота за угрозами | 58 | Охота на основе гипотез · обнаружение LOTL · охота по EVTX · охота в парке |
| Аналитика угроз | 52 | STIX/TAXII · MISP · OpenCTI · интеграция фидов · профилирование акторов |
| Сетевая безопасность | 43 | IDS/IPS · правила брандмауэра · сегментация VLAN · анализ трафика |
| Безопасность веб-приложений | 42 | OWASP Top 10 · SQLi · XSS · SSRF · десериализация |
| Цифровая криминалистика | 41 | Создание образов дисков · криминалистика памяти · временные линии Hayabusa/KAPE/Plaso |
| Анализ вредоносного ПО | 39 | Статический/динамический анализ · реверс-инжиниринг · песочница |
| Управление идентификацией и доступом | 37 | Entra ID/ROADtools · фишинг кода устройства · PAM · идентичность Zero Trust |
| Операции SOC | 35 | Playbooks · рабочие процессы эскалации · обнаружение Graph-log · настольные упражнения |
| Red Teaming | 33 | ADCS/Certipy · BloodHound CE · Sliver/Havoc C2 · NTLM relay |
| Безопасность контейнеров | 33 | K8s RBAC · сканирование образов · Falco · выход из контейнера |
| Операции безопасности | 28 | Корреляция SIEM · анализ логов · триаж событий |
| Безопасность OT/ICS | 28 | Modbus · DNP3 · IEC 62443 · защита historian · SCADA |
| Безопасность API | 28 | GraphQL · REST · OWASP API Top 10 · обход WAF |
| Реагирование на инциденты | 26 | Сдерживание утечек · реагирование на программы-вымогатели · IR playbooks |
| Управление уязвимостями | 25 | Nessus · рабочие процессы сканирования · приоритизация патчей · CVSS |
| Пентестинг | 21 | Сеть · веб · облако · мобильные · боковое перемещение NetExec |
| DevSecOps | 18 | Безопасность CI/CD · сканирование IaC/образов Trivy · подпись кода |
| Архитектура Zero Trust | 17 | BeyondCorp · модель зрелости CISA · микросегментация |
| Безопасность конечных точек | 17 | EDR · обнаружение LOTL · бесфайловое ВПО · охота за персистентностью |
| Криптография | 16 | TLS · Ed25519 · миграция на постквантовую криптографию · управление ключами |
| Защита от фишинга | 15 | Аутентификация email · обнаружение BEC · реагирование на фишинг |
| Безопасность ИИ | 14 | Red-teaming LLM (garak/PyRIT) · инъекция промптов · безопасность MCP/агентов · защитные ограждения |
| Безопасность мобильных устройств | 13 | Анализ Android/iOS · мобильный пентестинг · криминалистика MDM |
| Защита от программ-вымогателей | 13 | Обнаружение предшественников · реагирование · восстановление · анализ шифрования |
| Соответствие и управление | 9 | NIST 800-30/RMF · CMMC · HIPAA · TPRM · бенчмарки CIS |
| Безопасность цепочек поставок | 8 | SBOMs · путаница зависимостей · триаж вредоносных пакетов · SLSA/Sigstore |
| Технологии обмана | 6 | Honeytokens · canarytokens · обнаружение утечек |
| Безопасность аппаратного обеспечения и прошивок | 4 | Аудит CHIPSEC/UEFI · обход Secure Boot · аттестация TPM · охота за bootkit |

## Как AI-агенты используют эти навыки

Каждый навык требует **~30 токенов для сканирования** (только фронтматер) и **500–2000 токенов для полной загрузки** (полный рабочий процесс). Эта архитектура постепенного раскрытия позволяет агентам искать все 817 навыков за один проход, не перегружая контекстные окна.```
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-фронтматер (реальный пример)```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
---

Поля frontmatter: `name` (kebab-case, 1–64 символов), `description` (с ключевыми словами для обнаружения агентом), `domain`, `subdomain`, `tags`, `atlas_techniques` (идентификаторы MITRE ATLAS), `d3fend_techniques` (идентификаторы MITRE D3FEND), `nist_ai_rmf` (ссылки NIST AI RMF), `nist_csf` (категории NIST CSF 2.0). Сопоставления техник MITRE ATT&CK задокументированы в файле `references/standards.md` каждого навыка и в слое ATT&CK Navigator, включённом в релизы.

<details>
<summary><strong>📊 Покрытие MITRE ATT&CK Enterprise — все 14 тактик</strong></summary>

&nbsp;

| Тактика | ID | Покрытие | Ключевые навыки |
|---|---|---|---|
| Разведка | TA0043 | Высокое | OSINT, перебор поддоменов, DNS-разведка |
| Разработка ресурсов | TA0042 | Среднее | Инфраструктура фишинга, обнаружение C2-инфраструктуры |
| Начальный доступ | TA0001 | Высокое | Симуляция фишинга, обнаружение эксплойтов, принудительный перебор |
| Выполнение | TA0002 | Высокое | Анализ PowerShell, бесфайловые вредоносные программы, журналирование блоков скриптов |
| Постоянство | TA0003 | Высокое | Планировщик задач, реестр, учётные записи служб, LOTL |
| Повышение привилегий | TA0004 | Высокое | Kerberoasting, атаки на AD, повышение привилегий в облаке |
| Обход защиты | TA0005 | Высокое | Обфускация, анализ руткитов, обнаружение обхода |
| Доступ к учётным данным | TA0006 | Высокое | Обнаружение Mimikatz, pass-the-hash, дамп учётных данных |
| Обнаружение | TA0007 | Среднее | BloodHound, перебор AD, сканирование сети |
| Боковое перемещение | TA0008 | Высокое | Эксплойты SMB, обнаружение бокового перемещения с помощью Splunk |
| Сбор | TA0009 | Среднее | Криминалистика электронной почты, обнаружение складирования данных |
| Командование и управление | TA0011 | Высокое | Сигнализация C2, DNS-туннелирование, анализ Cobalt Strike |
| Экспорт | TA0010 | Высокое | DNS-экспорт, DLP-контроль, обнаружение утечки данных |
| Воздействие | TA0040 | Высокое | Защита программ-вымогателей, анализ шифрования, восстановление |

Файл **слоя ATT&CK Navigator** включён в [активы релиза v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) для визуального отображения покрытия.

> **Примечание:** ATT&CK v19 выходит 28 апреля 2026 года — разделяет Defense Evasion (TA0005) на две новые тактики: *Stealth* и *Impair Defenses*. Сопоставления навыков будут обновлены в будущем релизе.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Соответствие NIST CSF 2.0 — все 6 функций</strong></summary>

&nbsp;

| Функция | Навыки | Примеры |
|---|---|---|
| **Управление (GV)** | 30+ | Стратегия риска, основы политики, роли и обязанности |
| **Идентификация (ID)** | 120+ | Обнаружение активов, оценка угрозной среды, анализ рисков |
| **Защита (PR)** | 150+ | Укрепление IAM, правила WAF, нулевое доверие, шифрование |
| **Обнаружение (DE)** | 200+ | Охота за угрозами, корреляция SIEM, обнаружение аномалий |
| **Реагирование (RS)** | 160+ | Реагирование на инциденты, криминалистика, сдерживание утечки |
| **Восстановление (RC)** | 40+ | Восстановление после программ-вымогателей, BCP, аварийное восстановление |

NIST CSF 2.0 (февраль 2024) добавил функцию **Управление** и расширил охват с критической инфраструктуры на все организации. Сопоставления навыков согласованы со всеми 22 категориями и ссылаются на 106 подкатегорий.

</details>

<details>
<summary><strong>📊 Глубокое погружение в фреймворки — ATLAS, D3FEND, AI RMF</strong></summary>

&nbsp;

### MITRE ATLAS v5.4 — Угрозы ИИ/МО со стороны злоумышленников
ATLAS отображает тактики, техники и тематические исследования угроз, специфичных для систем ИИ и машинного обучения. Версия 5.4 охватывает **16 тактик и 84 техники**, включая векторы атак на агентный ИИ, добавленные в конце 2025 года: отравление контекста ИИ-агента, неправомерное использование вызовов инструментов, компрометация MCP-серверов и развёртывание вредоносных агентов. Навыки, сопоставленные с ATLAS, помогают агентам выявлять и защищать от угроз для конвейеров машинного обучения, весов моделей, API логического вывода и автономных рабочих процессов.

### MITRE D3FEND v1.3 — Оборонительные контрмеры
D3FEND — это финансируемый NSA граф знаний, содержащий **267 оборонительных техник**, сгруппированных по 7 тактическим категориям: Model, Harden, Detect, Isolate, Deceive, Evict и Restore. Построенный на онтологии OWL 2, он использует общий слой цифровых артефактов для двунаправленного сопоставления оборонительных контрмер с наступательными техниками ATT&CK. Навыки с тегами D3FEND позволяют агентам рекомендовать конкретные контрмеры для обнаруженных угроз.

### NIST AI RMF 1.0 + Профиль GenAI (AI 600-1)
Структура управления рисками ИИ определяет 4 основные функции — Govern, Map, Measure, Manage — с **72 подкатегориями** для создания надёжного ИИ. Профиль GenAI (AI 600-1, июль 2024) добавляет **12 категорий рисков**, специфичных для генеративного ИИ, от конфабуляции и конфиденциальности данных до внедрения промптов и рисков цепочки поставок. Закон штата Колорадо об ИИ (вступает в силу в феврале 2026) предоставляет **юридическую защиту** для организаций, соблюдающих NIST AI RMF, что делает эти сопоставления напрямую актуальными для соблюдения нормативных требований.

</details>

## Совместимые платформы

**Помощники для написания кода на ИИ**
Claude Code (Anthropic) · GitHub Copilot (Microsoft) · Cursor · Windsurf · Cline · Aider · Continue · Roo Code · Amazon Q Developer · Tabnine · Sourcegraph Cody · JetBrains AI 

**CLI-агенты**
OpenAI Codex CLI · Gemini CLI (Google) 

**Автономные агенты**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands 

**Фреймворки и SDK для агентов**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · Любой MCP-совместимый агент 

Все платформы, поддерживающие стандарт [agentskills.io](https://agentskills.io), могут загружать эти навыки без настройки.

## Что говорят люди

> *«База данных реальных, организованных навыков безопасности, которую любой ИИ-агент может подключить и использовать. Не туториалы. Не посты в блогах.»*
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**, создатель контента по ИИ/технологиям

> *«Это не случайный набор скриптов безопасности. Это структурированная операционная база знаний, предназначенная для рабочих процессов безопасности на основе ИИ.»*
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**, Medium

## Отмечено в

| Где | Тип | Ссылка |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | Awesome-список (индекс из 1000+ навыков) | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | Awesome-список (инструменты ИИ-безопасности) | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | Awesome-список (ресурсы Codex CLI) | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | Каталог и торговый площадка навыков | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | Анализ и отслеживание сигналов | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | Автоматизированный индекс навыков | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## История звёзд

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

## Релизы

| Версия | Дата | Ключевые моменты |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 11 марта 2026 | 734 навыка · 26 доменов · Сопоставление MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0 · Слой ATT&CK Navigator |

Навыки продолжали расти в ветке `main` с момента v1.0.0 — библиотека теперь содержит **817 навыков** с **6-фреймворковым сопоставлением** (MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF и MITRE Fight Fraud Framework добавлены после релиза). Проверьте [Релизы](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases) для последней версии с тегом.

## Вклад в проект

Этот проект развивается благодаря вкладу сообщества. Вот как вы можете участвовать:

**Добавить новый навык** — Домены, такие как Deception Technology (2 навыка) и Compliance & Governance (5 навыков), больше всего нуждаются в помощи. Следуйте шаблону в [CONTRIBUTING.md](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) и отправьте PR с заголовком `Add skill: your-skill-name`.

**Улучшить существующие навыки** — Добавьте сопоставления фреймворков, исправьте рабочие процессы, обновите ссылки на инструменты или внесите скрипты и шаблоны.

**Сообщить о проблемах** — Нашли неточную процедуру или сломанный скрипт? [Откройте issue](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues).

Каждый PR проверяется на техническую точность и соответствие стандарту agentskills.io в течение 48 часов. Проверьте [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) для отправной точки.

Этот проект следует [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/). Участвуя, вы соглашаетесь соблюдать этот кодекс.

## Сообщество

💬 [Обсуждения](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — Вопросы, идеи и разговоры о дорожной карте
🐛 [Issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — Отчёты об ошибках и запросы функций
🔒 [Политика безопасности](https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills/blob/HEAD/SECURITY.md) — Процесс ответственного раскрытия (подтверждение в течение 48 часов)

## Цитирование

Если вы используете этот проект в исследованиях или публикациях:```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}
}