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Anthropic-Cybersecurity-Skills

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AI 에이전트를 위한 817개의 구조화된 사이버 보안 스킬 · 6개의 프레임워크 매핑: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF 및 MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io 표준 준수 · Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 및 20개 이상의 플랫폼 지원 · 29개 보안 도메인 · Apache 2.0

// repository documentation

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#  Anthropic Cybersecurity Skills

### AI 에이전트를 위한 가장 방대한 오픈소스 사이버 보안 스킬 라이브러리

[![GARS-2026 Survey](https://img.shields.io/badge/GARS--2026-Take%20the%20Survey-E8B84B?style=for-the-badge&logo=googleforms&logoColor=black)](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_badge&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/LICENSE)
[![Skills](https://img.shields.io/badge/skills-817-brightgreen?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/)
[![Frameworks](https://img.shields.io/badge/frameworks-6-orange?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/)
[![MITRE F3](https://img.shields.io/badge/MITRE-F3_v1.1-blue?style=flat-square)](https://ctid.mitre.org/fraud/)
[![Domains](https://img.shields.io/badge/domains-29-9cf?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/)
[![Platforms](https://img.shields.io/badge/platforms-26%2B-blueviolet?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/)
[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills?style=flat-square)](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/stargazers)
[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills?style=flat-square)](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/network/members)
[![Last Commit](https://img.shields.io/github/last-commit/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills?style=flat-square)](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/commits/main)
[![agentskills.io](https://img.shields.io/badge/standard-agentskills.io-ff6600?style=flat-square)](https://agentskills.io)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/CONTRIBUTING.md)
[![Playground](https://img.shields.io/badge/Playground-Casky.ai-blue)](https://casky.ai/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=cohort_launch#waitlist)
[![Hermes Agent](https://img.shields.io/badge/Hermes_Agent-compatible-blueviolet?style=flat)](https://github.com/NousResearch/hermes-agent)

**817개의 프로덕션 급 사이버 보안 스킬 · 29개 보안 도메인 · 6개 프레임워크 매핑 · 26개 이상의 AI 플랫폼**

[시작하기](#quick-start) · [포함된 내용](#whats-inside--29-security-domains) · [프레임워크](#six-frameworks-one-skill-library) · [플랫폼](#compatible-platforms) · [기여하기](#contributing)

</div>

---

> ⚠️ **커뮤니티 프로젝트** — 본 프로젝트는 독립적으로 생성된 커뮤니티 프로젝트이며, Anthropic PBC와는 관련이 없습니다.
>
> 🔐 **인가 및 적법한 사용 전용.** 이 라이브러리에는 **인가된 모의 해킹, 보안 연구, 방어 및 교육** 목적으로 의도된 공격 및 듀얼 유즈 기술(예: 레드팀 C2, 피싱 시뮬레이션, 익스플로잇)이 포함되어 있습니다. 본인이 소유하거나 테스트에 대한 **명시적인 서면 허가**를 받은 시스템에만 사용해야 하며, 적용되는 모든 법률과 교전 규칙을 준수해야 합니다. 이러한 스킬을 사용하는 것에 대한 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다. [SECURITY.md](SECURITY.md) 및 [CODE_OF_CONDUCT.md](CODE_OF_CONDUCT.md)를 참고하세요.

## 모든 AI 에이전트에게 시니어 분석가 수준의 보안 스킬 부여하기

주니어 분석가는 의심스러운 메모리 덤프에서 실행해야 하는 Volatility3 플러그인이 무엇인지, 어떤 Sigma 룰이 Kerberoasting을 잡아내는지, 그리고 3개의 제공자에 걸쳐 클라우드 침해 범위를 어떻게 설정하는지 알고 있습니다. **이러한 스킬을 부여하지 않는 한, 당신의 AI 에이전트는 이를 알지 못합니다.**

이 저장소는 [agentskills.io](https://agentskills.io) 오픈 표준을 따르는 **29개 보안 도메인**에 걸친 **817개의 구조화된 사이버 보안 스킬**을 포함하고 있습니다. 이 라이브러리는 MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, MITRE D3FEND, NIST AI RMF, 그리고 MITRE 사기 대응 프레임워크(F3)의 **6가지 산업 표준 프레임워크**와 매핑되어 있으며, 각 스킬은 **해당 유형과 관련된** 프레임워크에 매핑됩니다(포렌식 스킬은 ATT&CK + CSF를 포함하고, AI 보안 스킬은 ATLAS 및 AI RMF를 추가함). 클론하고 에이전트에 연결하면, 다음 보안 조사에서 몇 초 만에 전문가 수준의 지침을 얻을 수 있습니다.

## 6개의 프레임워크, 하나의 스킬 라이브러리

각 스킬은 그 주제에 맞는 프레임워크에 매핑됩니다. ATT&CK와 NIST CSF는 거의 보편적으로 적용되며, ATLAS, AI RMF, D3FEND, F3는 관련 있는 곳에 적용됩니다. **817개 스킬 전반의 프레임워크 커버리지:** MITRE ATT&CK **805** · NIST CSF 2.0 **804** · MITRE D3FEND **139** · NIST AI RMF **97** · MITRE F3 **94** · MITRE ATLAS **93**.

| 프레임워크 | 버전 | 프레임워크 범위 | 매핑 대상 |
|---|---|---|---|
| [MITRE ATT&CK](https://attack.mitre.org) | v19.1 | 15개 전술 · 엔터프라이즈/모바일/ICS | 공격자 행위 및 TTP |
| [NIST CSF 2.0](https://www.nist.gov/cyberframework) | 2.0 | 6개 기능 · 22개 범주 · 106개 하위 범주 | 조직의 보안 태세 |
| [MITRE ATLAS](https://atlas.mitre.org) | 2026.07 | 101개 기술 · 77개 하위 기술 | AI/ML 적대적 위협 |
| [MITRE D3FEND](https://d3fend.mitre.org) | v1.4.0 | 270개 기술 | 방어적 대응 조치 |
| [NIST AI RMF](https://airc.nist.gov/AI_RMF) | 1.0 | 4개 기능 (Govern/Map/Measure/Manage) | AI 리스크 관리 |
| [MITRE F3 (Fight Fraud Framework)](https://ctid.mitre.org/fraud/) | v1.1 (2026-04-09) | 8개 전술 · 123개 기술 · 94개 사기 관련 스킬 | 사이버 기반 금융 사기 TTP |

**예시 — 각 스킬은 자신과 관련된 프레임워크에만 매핑됩니다 (6개 모두에 해당할 수도 있고, 일부에만 해당할 수도 있습니다):**

| 스킬 | ATT&CK | NIST CSF | ATLAS | D3FEND | AI RMF | F3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `analyzing-network-traffic-of-malware` | T1071 | DE.CM | AML.T0047 | D3-NTA | MEASURE-2.6 | — |
| `detecting-business-email-compromise` | T1566 | DE.AE | — | — | — | F1005.006 · monetization |

### 🆕 MITRE 사기 대응 프레임워크 (F3) — 94개의 사기 관련 스킬

[![MITRE F3](https://img.shields.io/badge/MITRE-F3_v1.1-blue?style=flat-square)](https://ctid.mitre.org/fraud/)

**[MITRE 사기 대응 프레임워크 (F3)](https://ctid.mitre.org/fraud/)**는 2026년 4월 9일 MITRE의 CTID(Center for Threat-Informed Defense)에서 출시했으며, JPMorganChase, Citigroup, Lloyds Banking Group, Standard Chartered, CrowdStrike, Verizon Business, FS-ISAC 등과 공동 개발했습니다. 이 프레임워크는 초기 침해 이후 ATT&CK가 남겨둔 공백을 메우는, **사이버 기반 금융 사기**를 위한 ATT&CK 호환 TTP 카탈로그입니다.

F3 v1.1은 ATT&CK에 열거되지 않은 **두 가지 사기 전용 전술**을 추가합니다:
- **Positioning (`FA0001`)** — 접근 권한을 획득한 후 데이터를 수집/조작하고 사기를 준비하기 위해 수행하는 행위 (합성 신호 씨앗 심기, 계정 웜잉, 수혜자 설정, 유심 스와프 사전 배치, 뱅킹 세션 하이재킹 등).
- **Monetization (`FA0002`)** — 도난당한 자산을 사용할 수 있는 자금으로 변환하는 행위 (자금 세탁책 계층화, APP 사기, 암호화폐 오프램핑, 카드 현금화, 환불/차지백 악용 등).

사기 전용 기술은 `F1XXX` ID를 사용하며(예: `F1005.003` 수혜자 추가, `F1025.003` 전신 송금, `F1007` 브라우저 내 공격자), 재사용된 ATT&CK 기술은 기존의 `T1XXX` ID를 유지합니다. 매핑은 각 스킬의 `mitre_f3:` 프론트매터 블록에 위치하며, 123개의 F3 v1.1 기술 ID 모두 업스트림 STIX 번들에 대해 검증되었습니다. 스키마에 대해서는 [`docs/mitre-f3-mapping.md`](docs/mitre-f3-mapping.md)를 참고하세요.

### MITRE ATT&CK v19.1 — 805/817개 스킬 매핑됨

모든 스킬은 공식 `mitreattack-python` 라이브러리를 사용하여 **MITRE ATT&CK v19.1**(최신 릴리스)에 대해 검증된 `mitre_attack` 프론트매터 리스트를 담고 있습니다. 이는 엔터프라이즈, ICS, 모바일에 걸쳐 290개의 고유한 기술 및 하위 기술(기본 146개 + 하위 144개)을 포함합니다. 폐기되거나 더 이상 사용되지 않는 ID는 0개입니다. v19.1에서 재구조화된 방어 회피(현재 **스텔스(Stealth)**와 **방어 무력화(Defense Impairment)**로 분리됨)가 아래에 반영되어 있습니다.

| 전술 | ID | 스킬 수 |
|--------|----|--------|
| 정찰 (Reconnaissance) | TA0043 | 103 |
| 자원 개발 (Resource Development) | TA0042 | 22 |
| 초기 침해 (Initial Access) | TA0001 | 467 |
| 실행 (Execution) | TA0002 | 350 |
| 지속성 (Persistence) | TA0003 | 444 |
| 권한 상승 (Privilege Escalation) | TA0004 | 464 |
| 스텔스 (Stealth) | TA0005 | 442 |
| 방어 무력화 (Defense Impairment) | TA0112 | 92 |
| 자격 증명 접근 (Credential Access) | TA0006 | 202 |
| 탐색 (Discovery) | TA0007 | 237 |
| 측면 이동 (Lateral Movement) | TA0008 | 68 |
| 수집 (Collection) | TA0009 | 172 |
| 명령 및 제어 (Command and Control) | TA0011 | 123 |
| 유출 (Exfiltration) | TA0010 | 82 |
| 영향 (Impact) | TA0040 | 50 |

## 빠른 시작

```bash
# 옵션 1: npx (권장)
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

# 옵션 2: Git 클론
git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git
cd Anthropic-Cybersecurity-Skills
```

Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 및 기타 [agentskills.io](https://agentskills.io) 호환 플랫폼과 즉시 연동됩니다.

## 🌍 GARS-2026 — 글로벌 에이전틱 AI 준비도 설문조사

보안 전문가, 개발자, 엔터프라이즈 팀이 MCP 서버, 도구 호출, 거버넌스, 휴먼 인 루프 워크플로우를 포함한 에이전틱 AI에 대해 실제로 얼마나 준비되어 있는지 측정하는 글로벌 학술 연구를 진행하고 있습니다.

**이 저장소를 사용하신다면, 여러분의 응답이 진정으로 가치 있는 데이터 포인트가 될 것입니다.**

📋 **설문조사 참여하기 (10분 소요):**
[설문조사 링크](https://mahipal.engineer/survey?utm_source=github_repo&utm_medium=readme&utm_campaign=gars2026)

- 60개 문항 · 익명 · SRH Berlin 감독하에 진행
- [casky.ai](https://casky.ai) 조기 접속을 위한 **50개의 Casky 토큰** 지급
- 결과는 CC-BY 4.0 라이선스에 따라 오픈 액세스로 발행됨

## 🚀 플레이그라운드에서 체험해보기

설정 없이 Casky.ai를 직접 경험해 보세요.

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

플레이그라운드에서 가능한 작업:
- 실제 타겟을 상대로 실시간 사이버 보안 스킬 연습 실행
- AI 에이전트가 구조화된 스킬을 실시간으로 실행하는 모습 확인
- MITRE ATT&CK 매핑 워크플로우를 대화형으로 탐색
- 위협 헌팅, DFIR, 모의 해킹 시나리오 테스트

설치 불필요. 설정 불필요. 열고 바로 시작하세요.

## 이 프로젝트가 존재하는 이유

2024년 기준 글로벌 사이버 보안 인력 격차는 **480만 명의 미충원 역할**에 달했습니다(ISC2). AI 에이전트는 작업할 수 있는 구조화된 도메인 지식이 제공될 때만 이 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 오늘날의 에이전트는 코드를 작성하고 웹을 검색할 수 있지만, 일반적인 LLM을 유능한 보안 분석가로 변환해 주는 실무자용 플레이북이 부족합니다.

기존의 보안 도구 저장소는 워드리스트, 페이로드, 또는 익스플로잇 코드를 제공합니다. 그중 어떤 것도 AI 에이전트에게 시니어 분석가가 따르는 구조화된 의사결정 워크플로우(각 기술을 언제 사용할지, 어떤 사전 조건을 확인해야 하는지, 단계별로 어떻게 실행할지, 결과를 어떻게 검증할지)를 제공하지 않습니다. 이 프로젝트가 채우는 공백이 바로 그것입니다.

**Anthropic Cybersecurity Skills**는 스크립트나 체크리스트 모음이 아닙니다. 이것은 agentskills.io 표준을 위해 처음부터 새로 구축된 **AI 네이티브 지식 베이스**입니다. 0초 만에 발견할 수 있는 YAML 프론트매터, 단계별 실행을 위한 구조화된 마크다운, 그리고 깊이 있는 기술적 맥락을 위한 참조 파일로 구성되어 있습니다. 모든 스킬은 생성된 요약이 아니라 실제 실무자 워크플로우를 인코딩합니다.

## 포함된 내용 — 29개의 보안 도메인

| 도메인 | 스킬 수 | 주요 기능 |
|---|---|---|
| 클라우드 보안 (Cloud Security) | 66 | AWS, Azure, GCP 하드닝 · CSPM · 클라우드 공격 에뮬레이션 · 클라우드 포렌식 |
| 위협 헌팅 (Threat Hunting) | 58 | 가설 기반 헌팅 · LOTL 탐지 · EVTX 헌팅 · 플릿 헌팅 |
| 위협 인텔리전스 (Threat Intelligence) | 52 | STIX/TAXII · MISP · OpenCTI · 피드 통합 · 공격자 프로파일링 |
| 네트워크 보안 (Network Security) | 43 | IDS/IPS · 방화벽 룰 · VLAN 세분화 · 트래픽 분석 |
| 웹 애플리케이션 보안 (Web Application Security) | 42 | OWASP Top 10 · SQLi · XSS · SSRF · 역직렬화 |
| 디지털 포렌식 (Digital Forensics) | 41 | 디스크 이미징 · 메모리 포렌식 · Hayabusa/KAPE/Plaso 타임라인 |
| 악성코드 분석 (Malware Analysis) | 39 | 정적/동적 분석 · 리버스 엔지니어링 · 샌드박싱 |
| 식별 및 접근 관리 (Identity & Access Management) | 37 | Entra ID/ROADtools · 디바이스 코드 피싱 · PAM · 제로 트러스트 아이덴티티 |
| SOC 운영 (SOC Operations) | 35 | 플레이북 · 에스컬레이션 워크플로우 · 그래프 로그 탐지 · 테이블탑 훈련 |
| 레드 테이밍 (Red Teaming) | 33 | ADCS/Certipy · BloodHound CE · Sliver/Havoc C2 · NTLM 릴레이 |
| 컨테이너 보안 (Container Security) | 33 | K8s RBAC · 이미지 스캐닝 · Falco · 컨테이너 탈출 |
| 보안 운영 (Security Operations) | 28 | SIEM 연계 · 로그 분석 · 경보 트리아지 |
| OT/ICS 보안 (OT/ICS Security) | 28 | Modbus · DNP3 · IEC 62443 · 히스토리안 방어 · SCADA |
| API 보안 (API Security) | 28 | GraphQL · REST · OWASP API Top 10 · WAF 우회 |
| 사고 대응 (Incident Response) | 26 | 침해 봉쇄 · 랜섬웨어 대응 · IR 플레이북 |
| 취약점 관리 (Vulnerability Management) | 25 | Nessus · 스캐닝 워크플로우 · 패치 우선순위 지정 · CVSS |
| 모의 해킹 (Penetration Testing) | 21 | 네트워크 · 웹 · 클라우드 · 모바일 · NetExec 측면 이동 |
| DevSecOps | 18 | CI/CD 보안 · Trivy IaC/이미지 스캐닝 · 코드 서이닝 |
| 제로 트러스트 아키텍처 (Zero Trust Architecture) | 17 | BeyondCorp · CISA 성숙도 모델 · 마이크로세그멘테이션 |
| 엔드포인트 보안 (Endpoint Security) | 17 | EDR · LOTL 탐지 · 파일리스 멀웨어 · 지속성 헌팅 |
| 암호학 (Cryptography) | 16 | TLS · Ed25519 · 포스트 퀀텀 마이그레이션 · 키 관리 |
| 피싱 방어 (Phishing Defense) | 15 | 이메일 인증 · BEC 탐지 · 피싱 IR |
| AI 보안 (AI Security) | 14 | LLM 레드 테이밍(garak/PyRIT) · 프롬프트 인젝션 · MCP/에이전틱 보안 · 가드레일 |
| 모바일 보안 (Mobile Security) | 13 | Android/iOS 분석 · 모바일 모의 해킹 · MDM 포렌식 |
| 랜섬웨어 방어 (Ransomware Defense) | 13 | 전조 탐지 · 대응 · 복구 · 암호화 분석 |
| 컴플라이언스 및 거버넌스 (Compliance & Governance) | 9 | NIST 800-30/RMF · CMMC · HIPAA · TPRM · CIS 벤치마크 |
| 공급망 보안 (Supply Chain Security) | 8 | SBOM · 의존성 혼동 · 악성 패키지 트리아지 · SLSA/Sigstore |
| 기만 기술 (Deception Technology) | 6 | 허니토큰 · 카나리토큰 · 침해 탐지 |
| 하드웨어 및 펌웨어 보안 (Hardware & Firmware Security) | 4 | CHIPSEC/UEFI 감사 · Secure Boot 우회 · TPM 증명 · 부트킷 헌팅 |

## AI 에이전트가 이러한 스킬을 사용하는 방법

각 스킬은 **스캔 시 약 30개의 토큰**(프론트매터만 해당)과 **전체 로드 시 500~2,000개의 토큰**(전체 워크플로우)이 소모됩니다. 이 점진적 공개(progressive disclosure) 아키텍처를 통해 에이전트는 컨텍스트 윈도우를 소모하지 않고 한 번의 패스로 817개의 모든 스킬을 검색할 수 있습니다.

```
사용자 프롬프트: "자격 증명 도용의 흔적을 찾기 위해 이 메모리 덤프를 분석해 줘"

에이전트의 내부 프로세스:

1. 817개 스킬의 프론트매터 스캔 (스킬당 약 30 토큰)
     → 태그, 설명, 도메인을 매칭하여 관련 스킬 12개 식별

2. 상위 3개 매치 로드:
     • performing-memory-forensics-with-volatility3
     • hunting-for-credential-dumping-lsass
     • analyzing-windows-event-logs-for-credential-access

3. 구조화된 Workflow 섹션을 단계별로 실행
     → Volatility3 플러그인 실행, LSASS 접근 패턴 확인,
        이벤트 로그 증거와 상관관계 분석

4. Verification 섹션을 사용하여 결과 검증
     → IOC 확인, 발견 사항을 ATT&CK T1003(Credential Dumping)에 매핑
```

**이러한 스킬이 없으면**, 에이전트는 도구 명령어를 추측하며 중요한 단계를 놓치게 됩니다. **스킬이 있으면**, 시니어 DFIR 분석가가 사용하는 것과 동일한 플레이북을 따릅니다.

## 스킬의 구조 (Anatomy)

모든 스킬은 일관된 디렉터리 구조를 따릅니다:

```
skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/
├── SKILL.md              ← 스킬 정의 (YAML 프론트매터 + 마크다운 본문)
├── references/
│   ├── standards.md      ← MITRE ATT&CK, ATLAS, D3FEND, NIST 매핑
│   └── workflows.md      ← 심층 기술 절차 참조
├── scripts/
│   └── process.py        ← 작동하는 헬퍼 스크립트
└── assets/
    └── template.md       ← 작성된 체크리스트 및 보고서 템플릿
```

### YAML 프론트매터 (실제 예시)

```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
---
```

### 마크다운 본문 섹션

```markdown
## When to Use
트리거 조건 — AI 에이전트가 이 스킬을 언제 활성화해야 하는가?

## Prerequisites
필요한 도구, 접근 권한, 그리고 환경 설정.

## Workflow
특정 명령어와 의사결정 지점이 포함된 단계별 실행 가이드.

## Verification
스킬이 성공적으로 실행되었음을 확인하는 방법.
```

프론트매터 필드: `name`(kebab-case, 1~64자), `description`(에이전트 검색을 위한 키워드가 풍부함), `domain`, `subdomain`, `tags`, `atlas_techniques`(MITRE ATLAS ID), `d3fend_techniques`(MITRE D3FEND ID), `nist_ai_rmf`(NIST AI RMF 참조), `nist_csf`(NIST CSF 2.0 범주). MITRE ATT&CK 기술 매핑은 각 스킬의 `references/standards.md` 파일과 릴리스에 포함된 ATT&CK 내비게이터 레이어에 문서화되어 있습니다.

<details>
<summary><strong>📊 MITRE ATT&CK 엔터프라이즈 커버리지 — 15개 전술 모두 포함</strong></summary>

&nbsp;

| 전술 | ID | 커버리지 | 주요 스킬 |
|---|---|---|---|
| 정찰 (Reconnaissance) | TA0043 | 높음 | OSINT, 서브도메인 열거, DNS 정찰 |
| 자원 개발 (Resource Development) | TA0042 | 보통 | 피싱 인프라, C2 설정 탐지 |
| 초기 침해 (Initial Access) | TA0001 | 높음 | 피싱 시뮬레이션, 익스플로잇 탐지, 강제 브라우징 |
| 실행 (Execution) | TA0002 | 높음 | PowerShell 분석, 파일리스 멀웨어, 스크립트 블록 로깅 |
| 지속성 (Persistence) | TA0003 | 높음 | 예약 작업, 레지스트리, 서비스 계정, LOTL |
| 권한 상승 (Privilege Escalation) | TA0004 | 높음 | Kerberoasting, AD 공격, 클라우드 권한 상승 |
| 스텔스 (Stealth) | TA0005 | 높음 | 난독화, 루트킷 분석, 우회 탐지 |
| 방어 무력화 (Defense Impairment) | TA0112 | 보통 | 방어 무력화 (T1562), 로그/지표 삭제, EDR 변조 |
| 자격 증명 접근 (Credential Access) | TA0006 | 높음 | Mimikatz 탐지, 패스 더 해시, 자격 증명 덤핑 |
| 탐색 (Discovery) | TA0007 | 보통 | BloodHound, AD 열거, 네트워크 스캐닝 |
| 측면 이동 (Lateral Movement) | TA0008 | 높음 | SMB 익스플로잇, Splunk를 이용한 측면 이동 탐지 |
| 수집 (Collection) | TA0009 | 보통 | 이메일 포렌식, 데이터 스테이징 탐지 |
| 명령 및 제어 (Command and Control) | TA0011 | 높음 | C2 비콘팅, DNS 터널링, Cobalt Strike 분석 |
| 유출 (Exfiltration) | TA0010 | 높음 | DNS 유출, DLP 제어, 데이터 손실 탐지 |
| 영향 (Impact) | TA0040 | 높음 | 랜섬웨어 방어, 암호화 분석, 복구 |

시각적 커버리지 매핑을 위한 **ATT&CK 내비게이터 레이어 파일**이 [v1.0.0 릴리스 에셋](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0)에 포함되어 있습니다.

> **참고:** ATT&CK v19가 2026년 4월 28일에 출시되며, 방어 회피(TA0005)가 *스텔스(Stealth)*와 *방어 무력화(Impair Defenses)*라는 두 가지 새로운 전술로 분리됩니다. 스킬 매핑은 향후 릴리스에서 업데이트될 예정입니다.

</details>

&nbsp;

| 기능 | 스킬 수 | 예시 |
|---|---|---|
| **거버넌스 (Govern, GV)** | 30+ | 리스크 전략, 정책 프레임워크, 역할 및 책임 |
| **식별 (Identify, ID)** | 120+ | 자산 발견, 위협 환경 평가, 리스크 분석 |
| **보호 (Protect, PR)** | 150+ | IAM 하드닝, WAF 룰, 제로 트러스트, 암호화 |
| **탐지 (Detect, DE)** | 200+ | 위협 헌팅, SIEM 연계, 이상 탐지 |
| **대응 (Respond, RS)** | 160+ | 사고 대응, 포렌식, 침해 봉쇄 |
| **복구 (Recover, RC)** | 40+ | 랜섬웨어 복구, BCP, 재해 복구 |

NIST CSF 2.0(2024년 2월)은 **거버넌스(Govern)** 기능을 추가하고 범위를 중요 인프라에서 모든 조직으로 확대했습니다. 스킬 매핑은 22개 범주 모두에 정렬되며 106개의 하위 범주를 참조합니다.

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<summary><strong>📊 프레임워크 심층 분석 — ATLAS, D3FEND, AI RMF</strong></summary>

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### MITRE ATLAS 2026.07 — AI/ML 적대적 위협
ATLAS는 AI 및 머신러닝 시스템에 특화된 적대적 전술, 기술, 사례 연구를 매핑합니다. 2026.07 릴리스는 2025년 하반기에 추가된 에이전틱 AI 공격 벡터(AI 에이전트 컨텍스트 오염, 도구 호출 악용, MCP 서버 침해, 악성 에이전트 배포)를 포함하여 **101개의 기술과 77개의 하위 기술**을 다룹니다. ATLAS에 매핑된 스킬은 에이전트가 ML 파이프라인, 모델 가중치, 추론 API, 자율 워크플로우에 대한 위협을 식별하고 방어할 수 있도록 돕습니다.

### MITRE D3FEND v1.4.0 — 방어적 대응 조치
D3FEND는 모델(Model), 하드닝(Harden), 탐지(Detect), 격리(Isolate), 기만(Deceive), 축출(Evict), 복구(Restore)의 7가지 전술 범주로 구성된 **270개 방어 기술**의 NSA 자금 지원 지식 그래프입니다. OWL 2 온톨로지를 기반으로 구축되었으며, 공유 디지털 아티팩트 계층을 사용하여 방어적 대응 조치를 ATT&CK 공격 기술에 양방향으로 매핑합니다. D3FEND 식별자가 태그된 스킬을 통해 에이전트는 탐지된 위협에 대한 특정 방어 조치를 제안할 수 있습니다.

### NIST AI RMF 1.0 + GenAI 프로파일 (AI 600-1)
AI 리스크 관리 프레임워크는 신뢰할 수 있는 AI 개발을 위한 **72개 하위 범주**와 함께 Govern, Map, Measure, Manage의 4가지 핵심 기능을 정의합니다. GenAI 프로파일(AI 600-1, 2024년 7월)은 환각 및 데이터 프라이버시부터 프롬프트 인젝션 및 공급망 리스크에 이르기까지 생성형 AI에 특화된 **12개의 리스크 범주**를 추가합니다. 콜로라도주의 AI 법안(2026년 2월 시행)은 NIST AI RMF를 준수하는 조직에 **법적 세이프 harbor(안전지대)**를 제공하므로, 이러한 매핑은 규제 준수와 직접적으로 관련이 있습니다.

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## 호환 플랫폼

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

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

**자율 에이전트**
Devin · Replit Agent · SWE-agent · OpenHands

**에이전트 프레임워크 및 SDK**
LangChain · CrewAI · AutoGen · Semantic Kernel · Haystack · Vercel AI SDK · 모든 MCP 호환 에이전트

[agentskills.io](https://agentskills.io) 표준을 지원하는 모든 플랫폼은 별도의 설정 없이 이 스킬들을 로드할 수 있습니다.

## 평가 및 반응

> *"어떤 AI 에이전트든 연결하여 사용할 수 있는 실제적이고 체계적인 보안 스킬 데이터베이스. 튜토리얼이 아닙니다. 블로그 포스트도 아닙니다."* 
> — **[Hasan Toor (@hasantoxr)](https://x.com/hasantoxr/status/2033193922349179249)**, AI/기술 크리에이터

> *"이것은 무작위 보안 스크립트 모음이 아닙니다. AI 기반 보안 워크플로우를 위해 설계된 구조화된 운영 지식 베이스입니다."* 
> — **[fazal-sec](https://fazal-sec.medium.com/claude-skills-ai-powered-cybersecurity-the-complete-guide-to-building-intelligent-security-7bb7e9d14c8e)**, Medium

## 소개된 곳

| 플랫폼 | 유형 | 링크 |
|---|---|---|
| **awesome-agent-skills** | 어썸 리스트 (1,000개 이상의 스킬 색인) | [VoltAgent/awesome-agent-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills) |
| **awesome-ai-security** | 어썸 리스트 (AI 보안 도구) | [ottosulin/awesome-ai-security](https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security) |
| **awesome-codex-cli** | 어썸 리스트 (Codex CLI 리소스) | [RoggeOhta/awesome-codex-cli](https://github.com/RoggeOhta/awesome-codex-cli) |
| **SkillsLLM** | 스킬 디렉터리 및 마켓플레이스 | [skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills](https://skillsllm.com/skill/anthropic-cybersecurity-skills) |
| **Openflows** | 신호 분석 및 추적 | [openflows.org](https://openflows.org/currency/currents/anthropic-cybersecurity-skills/) |
| **NeverSight skills_feed** | 자동화된 스킬 색인 | [NeverSight/skills_feed](https://github.com/NeverSight/skills_feed) |

## 스타 히스토리

## 릴리스

| 버전 | 날짜 | 주요 하이라이트 |
|---|---|---|
| [v1.0.0](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases/tag/v1.0.0) | 2026년 3월 11일 | 734개 스킬 · 26개 도메인 · MITRE ATT&CK + NIST CSF 2.0 매핑 · ATT&CK 내비게이터 레이어 |

v1.0.0 이후 스킬들은 `main` 브랜치에서 계속 성장하여, 현재 라이브러리는 **6개 프레임워크 매핑**(출시 후 MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF, MITRE 사기 대응 프레임워크 추가)이 적용된 **817개의 스킬**을 포함하고 있습니다. 최신 태그 버전은 [Releases](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/releases)를 확인하세요.

## 기여하기

이 프로젝트는 커뮤니티 기여를 통해 성장합니다. 참여하는 방법은 다음과 같습니다:

**새로운 스킬 추가** — 기만 기술(2개 스킬) 및 컴플라이언스 및 거버넌스(5개 스킬)와 같은 도메인이 가장 많은 도움이 필요합니다. [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)의 템플릿을 따르고 `Add skill: your-skill-name` 제목으로 PR을 제출하세요.

**기존 스킬 개선** — 프레임워크 매핑 추가, 워크플로우 수정, 도구 참조 업데이트, 또는 스크립트 및 템플릿 기여.

**이슈 신고** — 부정확한 절차나 깨진 스크립트를 발견하셨나요? [이슈를 열어주세요](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues).

모든 PR은 기술적 정확성과 agentskills.io 표준 준수 여부에 대해 48시간 내에 검토됩니다. 시작하려면 [good first issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22)를 확인하세요.

이 프로젝트는 [Contributor Covenant](https://www.contributor-covenant.org/)를 따릅니다. 참여함으로써 본 코드를 준수할 것을 동의하게 됩니다.

## 🙏 기여자분들께 감사드립니다

이 라이브러리는 커뮤니티에 의해 만들어졌습니다. 기여해 주신 모든 분께 감사드립니다:

## 커뮤니티

💬 [Discussions](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/discussions) — 질문, 아이디어 및 로드맵 대화
🐛 [Issues](https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/issues) — 버그 신고 및 기능 요청
🔒 [Security Policy](SECURITY.md) — 책임 있는 공개 프로세스 (48시간 내 확인)

## 인용 (Citation)

연구나 출판물에서 이 프로젝트를 사용하는 경우:

```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}
}
```

## 라이선스

이 프로젝트는 [Apache License 2.0](LICENSE)에 따라 라이선스가 부여됩니다. 개인 및 상업용 프로젝트 모두에서 이 스킬들을 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

---

**이 프로젝트가 보안 작업에 도움이 된다면 ⭐를 눌러주세요**

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[@mukul975](https://github.com/mukul975)의 커뮤니티 프로젝트입니다. Anthropic PBC와는 관련이 없습니다.

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Anthropic-Cybersecurity-Skills

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