Anthropic网络安全技能库

项目概述

Anthropic Cybersecurity Skills 是面向 AI 代理的网络安全技能知识库，采用 agentskills.io 开放标准封装 817 个生产级技能，覆盖 29 个安全领域，并映射至 6 套主流安全框架。该项目由社区独立维护，并非 Anthropic 官方项目。库内包含红队 C2、钓鱼模拟、漏洞利用等攻防双向技术，仅可用于获得书面授权的渗透测试、安全研究、防御演练和教学场景，使用者须自行承担合规责任。

核心动机

2024 年全球网络安全岗位缺口达 480 万（ISC2 数据）。现有 AI 代理虽能编写代码与检索信息，但缺少资深分析师使用的决策工作流——何时选用何种工具、如何校验前置条件、如何按步骤执行并验证结果。本项目以结构化的分析师实践流程填补这一空白，把零散脚本与负载工具升级为 AI 原生知识库。

六套框架映射

• MITRE ATT&CK v19.1（805/817 技能，跨 15 个战术）
• NIST CSF 2.0（804，含 Govern/Identify/Protect/Detect/Respond/Recover 六大功能）
• MITRE D3FEND v1.4.0（139，覆盖 270 项防御技术）
• MITRE ATLAS 2026.07（93，针对 AI/ML 对抗威胁）
• NIST AI RMF 1.0 + GenAI Profile（97）
• MITRE Fight Fraud Framework F3 v1.1（94，含 Positioning / Monetization 两个欺诈专用战术）

每个技能只映射与主题相关的框架，如 analyzing-network-traffic-of-malware 命中全部六套，而 detecting-business-email-compromise 仅命中 ATT&CK + CSF + F3。

29 个安全领域

云安全（66）、威胁狩猎（58）、威胁情报（52）、网络与 Web 应用安全、数字取证与恶意软件分析、IAM、SOC 运营、红队（33）、容器与 OT/ICS 安全、API 与零信任架构、勒索软件防御、AI 安全（14，含 garak/PyRIT、prompt 注入、MCP 代理安全）、供应链（SBOM/SLSA）、硬件固件审计等。

快速上手

# 推荐方式：通过 npx 一键安装
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

# 或克隆仓库
git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git

兼容 Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex CLI、Cursor、Gemini CLI 以及所有支持 agentskills.io 的平台，覆盖 26 种以上 AI 工具。

技能消费机制

渐进式披露架构：单个技能扫描仅消耗约 30 tokens（全量加载 500–2,000 tokens）。代理先扫描所有 frontmatter 字段，按标签匹配候选技能，再加载 Top 3 命中项，最后按 Workflow 章节逐步执行并以 Verification 章节校验结果。

例如提示「分析此内存转储寻找凭据窃取痕迹」时，代理会定位 performing-memory-forensics-with-volatility3、hunting-for-credential-dumping-lsass、analyzing-windows-event-logs-for-credential-access 三个技能，映射至 ATT&CK T1003。

技能文件结构

skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/
├── SKILL.md              # YAML frontmatter + Markdown 正文
├── references/
│   ├── standards.md      # ATT&CK / ATLAS / D3FEND / NIST 映射
│   └── workflows.md      # 深度技术流程
├── scripts/process.py
└── assets/template.md

frontmatter 字段：name、description、domain、subdomain、tags、atlas_techniques、d3fend_techniques、nist_ai_rmf、nist_csf、version、author、license。Markdown 正文统一分为 When to Use、Prerequisites、Workflow、Verification 四段。

贡献与发布

v1.0.0（2026-03-11）首次发布 734 个技能；主干持续累积至 817 个并引入四套新增框架映射。Deception Technology（仅 2 个技能）与 Compliance & Governance（5 个）最需要社区补充。所有 PR 在 48 小时内完成技术准确性与标准合规审核。项目采用 Apache-2.0 许可证，可用于个人与商业场景。