mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

📌 開源網安技能庫：754 項技能

🎣 你以為只有人類分析師才能快速判斷記憶體傾印、套用 Sigma 規則或跨雲端範圍劃分？其實，只要給 AI 代理正確的技能庫，它也能在秒級內獲得專家級指導。

🤔 網安分析師的知識難以複製，AI 代理缺乏實戰技能
資深分析師知道該用哪個 Volatility3 插件檢查可疑記憶體傾印，哪些 Sigma 規則能捕捉 Kerberoasting，以及如何在多雲環境中界定事件範圍。一般的 AI 代理缺乏這些具體操作知識，除非外部提供結構化的技能指引。

🧪 754 項結構化技能、覆蓋 26 個安全域、對應五大框架
該 GitHub 倉庫收錄 754 項 production‑grade 網安技能，橫跨 26 個安全域。每項技能皆遵循 agentskills.io 開放標準，並同時映射至五個業界框架：

• MITRE ATT&CK v18（14 個策略、200+ 技術）
• NIST CSF 2.0（6 個功能、22 個類別）
• MITRE ATLAS
• MITRE D3FEND
• NIST AI RMF

這使得一項技能即可對應五個合規檢查點，成為唯一同時覆蓋所有五大框架的開源技能庫。

🔍 核心發現：一個技能即可對應五個合規框架，提供即時專家指導
將此庫指向你的 AI agent，代理能在調查過程中直接呼叫對應的技能，例如快速選擇正確的 Volatility3 插件或套用適當的 Sigma 規則，從而在秒級內獲得類似資深分析師的決策支援。

💡 深入分析：透過 agentskills.io 標準，技能可直接被各大 AI 平台調用
因為所有技能皆採用統一的開放標準，開發者只需將該庫克隆至專案，然後讓 AI 平台（支援 agentskills.io 的框架或自行封裝的代理）指向技能檔案，即可即時取得對應的操作指引，無需額外的轉換或客製化工作。

⚠️ 研究限制：社群維護項目，非官方 Anthropic 出品，覆蓋深度取決於貢獻
該專案明確標註為「Community Project — 這是獨立的、社群創建的項目，與 Anthropic PBC 無關」。技能庫的內容深度與廣度依賴於社群貢獻，因此可能存在某些 niche 領域的覆蓋不足，且未經正式廠商驗證。

🎯 實務啟示：Clone 後接入你的 AI agent，讓安全調查更快速

1. git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git
2. 指向你的 AI agent 框架（支援 agentskills.io）使用該資料夾作為技能來源
3. 在偵測到可疑行為時，讓代理自動呼叫相關技能（例如記憶體分析、雲端事件範圍劃分、Sigma 規則套用）
   此方式可顯著縮小經驗落差，讓即便是新手的 AI 代理也能在安全調查中提供專家層面的建議。

🔗 論文連結
📂 Repo：Anthropic-Cybersecurity-Skills
👤 作者：mukul975
🔗 連結：https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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