# Нейросеть не знает, как искать вирусы. А вот этот репозиторий — знает

- Site: VeraPoint News
- Section: Инструменты
- Date: 2026-05-23
- Canonical: https://verapointmedia.com/tools/mukul975-anthropic-cybersecurity-skills/
- Markdown: https://verapointmedia.com/tools/mukul975-anthropic-cybersecurity-skills.md
- Summary: 754 структурированных скилла по кибербезопасности, чтобы наделить ИИ-агента знаниями старшего аналитика. Стандарт agentskills.io, 5 фреймворков и готовые рабочие процессы.
- SEO title: mukul975 anthropic cybersecurity skills: рабочий процесс для AI-агентов и разработки
- SEO description: 754 структурированных скилла по кибербезопасности, чтобы наделить ИИ-агента знаниями старшего аналитика. Стандарт agentskills.io, 5 фреймворков и готовые р
- Target queries: mukul975 anthropic cybersecurity skills; mukul975 anthropic cybersecurity skills github; что такое mukul975 anthropic cybersecurity skills; как использовать mukul975 anthropic cybersecurity skills
- Tags: #ai-agents #cybersecurity #infosec #llm #devsecops #opensource
- Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/tools/mukul975-anthropic-cybersecurity-skills/cover.webp

## Sources

- https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
- https://mahipal.engineer/Anthropic-Cybersecurity-Skills/
- https://agentskills.io
- https://attack.mitre.org

---

**Anthropic Cybersecurity Skills** — это не набор скриптов, а готовая библиотека экспертных знаний в формате, который понимают ИИ-агенты. 754 скилла по 26 направлениям безопасности, от расследования инцидентов до пентеста облаков. Положи её в свой ИИ-агент — и он начнёт работать по инструкциям, как живой старший аналитик SOC. Ссылка: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Обратите внимание, что это независимый проект сообщества, не связанный с компанией Anthropic.

## Если просто

Я прочла всё это описание и первая мысль была: «Так, а мой Claude Code вот прямо сейчас сможет этим пользоваться?». Оказалось, что да. Это похоже на огромную, идеально структурированную базу знаний, но сделанную не для людей, а для машин.

ИИ-агенты отлично умеют писать код по запросу и искать в интернете. Но они не знают сотен нюансов настоящей работы. Какой именно плагин Volatility3 запустить для анализа дампа памяти? Какие Sigma-правила помогут поймать Kerberoasting-атаку? Как провести расследование утечки в облаке, если там сразу три провайдера? Младший аналитик на третий месяц стажировки это уже знает. А ИИ-агент — нет. Пока вы не дадите ему эти знания в понятной форме.

Вот этот репозиторий и есть такая форма. Каждый из 754 «скиллов» — это структурированный рабочий процесс (workflow) с метаданными, шагами, скриптами и привязкой к отраслевым стандартам.

## Что это решает

Представьте, что вы — единственный специалист по безопасности в небольшой компании, и у вас случился инцидент. Нужно быстро понять, что произошло. Вы можете попросить ИИ-агента в Cursor или Claude Code помочь. Но без этих скиллов он будет действовать наугад: предложит общие команды, может упустить критически важные шаги или неверно интерпретировать данные.

Этот проект решает конкретную боль: он превращает абстрактно умного, но неопытного в кибербезопасности ИИ в наставника, который ведёт вас по проверенным методичкам. Он не просто даёт ответ, а предлагает целый путь: «Сначала проверь это, для этого используй такую-то команду, затем сопоставь результат с этим индикатором, а вывод оформи в соответствии с техникой MITRE ATT&CK T1059».

Главная фишка — привязка к пяти основным фреймворкам индустрии. Я проверила, что это значит на практике:
*   **MITRE ATT&CK:** Таксономия тактик и техник злоумышленников. Если агент нашел следы атаки, он сразу скажет: «Это похоже на технику T1486 (Data Encrypted for Impact)».
*   **NIST CSF 2.0:** Фреймворк кибербезопасности для организаций. Помогает понять, какую функцию безопасности вы сейчас укрепляете (например, «Защита» или «Обнаружение»).
*   **MITRE ATLAS & D3FEND:** Фреймворки для атак на ИИ-системы и контрмер защиты. Актуально, если вы работаете с машинным обучением.
*   **NIST AI RMF:** Фреймворк управления рисками ИИ.

Один скилл автоматически покрывает все пять «чекбоксов». Это мощно для отчётности и построения процессов.

## Как попробовать

Самый быстрый способ — через `npx`. Откройте терминал в папке вашего проекта и введите:
```bash
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
```
Эта команда добавит библиотеку скиллов в ваше локальное окружение, совместимое со стандартом agentskills.io.

Если вы хотите просто посмотреть, что внутри, клонируйте репозиторий:
```bash
git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git
cd Anthropic-Cybersecurity-Skills
```
Внутри вы найдёте папку `skills/` с сотнями подпапок. Каждая — отдельный скилл со своей структурой: основной файл `SKILL.md` с инструкцией, папки `references/` (ссылки на стандарты) и `scripts/` (вспомогательные скрипты на Python).

Чтобы это заработало, ваш ИИ-агент или платформа (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot и ещё 20+ вариантов) должны поддерживать стандарт **agentskills.io** или уметь читать эти структурированные файлы. В противном случае, это будет просто папка с текстовыми файлами. Обязательно проверьте совместимость вашего инструмента.

## 3 сценария с примерами

Чтобы было совсем понятно, как это работает в жизни, вот три конкретные ситуации.

**Сценарий 1: Подозрительный процесс на сервере.** Вы получили алерт от EDR-системы о странном процессе. Что делать?
*   **Задача:** Быстро провести триаж и понять, это ложное срабатывание или реальная угроза.
*   **Как применить:** Агент, используя скилл `analyzing-suspicious-processes-with-pspy`, предложит пошаговый план.
*   **Что получится:** Он попросит вас собрать данные: список процессов, сетевые соединения, загруженные модули. Затем подскажет, как их проанализировать, на что обратить внимание (например, на процесс с именем, похожим на легитимный), и как сверить хэши с VirusTotal. В итоге вы получите структурированный вывод с рекомендацией: изолировать машину или закрыть инцидент.

**Сценарий 2: Аудит конфигурации AWS S3.** Вы знаете, что корзины S3 часто становятся источником утечек.
*   **Задача:** Проверить все корзины в аккаунте на публичный доступ и включённое логирование.
*   **Как применить:** Агент загрузит скилл `auditing-aws-s3-buckets-for-misconfigurations`.
*   **Что получится:** Он не просто скажет «используйте AWS CLI». Он даст конкретную последовательность команд для: 1) листинга всех корзин, 2) проверки политик доступа каждой, 3) проверки настроек логирования (S3 Access Logs). Даже предложит готовый bash-скрипт из папки `scripts/` репозитория для автоматизации.

**Сценарий 3: Расследование фишинговой атаки.** В компанию пришло подозрительное письмо, кто-то кликнул на ссылку.
*   **Задача:** Определить масштаб, найти скомпрометированные учётные записи и артефакты на машине.
*   **Как применить:** Агент будет использовать цепочку скиллов: сначала `analyzing-phishing-email-headers`, затем `hunting-for-malicious-powershell-execution`, и, возможно, `containing-a-compromised-user-account`.
*   **Что получится:** Вы получите не разрозненные советы, а связный план расследования. «Извлеките заголовки письма, вот какие поля искать. Проверьте логи PowerShell на машине потерпевшего на предмет запуска скриптов. Если найдёте компрометацию, вот инструкция по сбросу пароля и отзыву сессий для этого пользователя во всех системах».

## Где можно застрять

Мне, как человеку, который любит разбираться в деталях, сразу бросились в глаза несколько моментов, где можно споткнуться.

1.  **Зависимость от совместимости.** Вся магия работает, только если ваш ИИ-агент умеет читать этот формат. Claude Code и Cursor, судя по всему, умеют. А вот встроится ли это в вашу кастомную систему на основе OpenAI API — вопрос. Придётся разбираться с интеграцией agentskills.io.
2.  **Это знания, а не волшебная палочка.** Репозиторий даёт инструкции, но не отменяет необходимости в базовом понимании предмета. Если вы не знаете, что такое Volatility3 или как запустить AWS CLI, вам всё равно придётся это изучить. Агент — наставник, а не робот-исполнитель (хотя скрипты он может и выполнить).
3.  **Качество и глубина.** 754 скилла — это много. Но насколько они детализированы и актуальны? В каком-нибудь узком направлении вроде безопасности IoT их может быть недостаточно. Это нужно проверять на своей предметной области.
4.  **Реклама и опрос.** В README довольно навязчиво предлагают пройти опрос GARS-2026 и попробовать их проприетарный playground Casky.ai. Сам проект открытый, но чувствуется, что он служит также трамплином для коммерческого сервиса авторов. Держите это в уме.

## Кому это нужно

*   **Специалистам по безопасности (Security Engineers, SOC Analysts):** Как персональный умный помощник для рутинных расследований, аудитов и триажа алертов. Особенно если вы работаете в небольшой команде.
*   **Пентестерам и red team:** Чтобы быстро освежить в памяти методики для конкретного типа атаки или облачной среды.
*   **Разработчикам DevSecOps:** Для автоматизации проверок безопасности в CI/CD пайплайнах. Можно научить агента проверять конфигурации инфраструктуры как кода (Terraform) по готовым скиллам.
*   **Студентам и новичкам в кибербезопасности:** Это отличный структурированный источник знаний о том, как реально выполняется работа

## Что читать дальше

- [Все материалы про AI-агентов](/topics/ai-agents/)
- [Что такое AI-агент простыми словами](https://verapointmedia.com/guides/chto-takoe-ai-agent-prostymi-slovami/)
- [Все материалы про AI-инструменты](/topics/ai-tools/)
- [Как отличить рабочий AI-инструмент от красивой демки](https://verapointmedia.com/guides/kak-otlichit-rabochiy-ai-instrument-ot-krasivoy-demki/)

## Материалы

- [mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills] mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
- [mahipal.engineer] supporting context: https://mahipal.engineer/Anthropic-Cybersecurity-Skills/
- [agentskills.io] supporting context: https://agentskills.io
- [attack.mitre.org] supporting context: https://attack.mitre.org