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Python

mukul975 / Anthropic-Cybersecurity-Skills

AI 에이전트를 위한 754개의 구조화된 사이버보안 기술 · 5개 프레임워크에 매핑: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND 및 NIST AI RMF · agentskills.io 표준 · Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 및 20개 이상의 플랫폼에서 작동 · 26개 보안 도메인 · Apache 2.0

21.0K
2.4K
14일 전
GitHub에서 보기

이 프로젝트에 대해

mukul975 님의 Anthropic-Cybersecurity-Skills 프로젝트는 GitHub에서 21.0K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.

Language Breakdown

Python 100%PowerShell 0%

🇰🇷 한국어 번역 README

캐시 히트

앤트로픽 사이버보안 기술

AI 에이전트를 위한 가장 큰 오픈 소스 사이버보안 기술 라이브러리

817개의 실무 수준 사이버보안 기술 · 29개의 보안 도메인 · 6개의 프레임워크 매핑 · 26개 이상 AI 플랫폼 지원

시작하기 · 내부 내용 · 프레임워크 · 플랫폼 · 기여하기


⚠️ 커뮤니티 프로젝트 — 이것은 독립적인, 커뮤니티 주도 프로젝트입니다. Anthropic PBC와 관련이 없습니다.

🔐 권한 있는 합법적 사용만 허용 이 라이브러리는 공격 및 이중 용도 기술(예: 레드팀 C2, 피싱 시뮬레이션, 취약점 활용)을 포함하며, 권한 있는 모의 침투 테스트, 보안 연구, 방어 및 교육 목적으로만 사용 가능합니다. 자신이 소유하거나 명시적인 서면 허가를 받은 시스템에만 사용하고, 관련 법률과 규정 준수를 지켜야 합니다. 기술 사용에 대한 모든 책임은 사용자에게 있습니다. 자세한 내용은 SECURITY.md 및 CODE_OF_CONDUCT.md를 참고하세요.

AI 에이전트에게 시니어 분석가의 보안 기술을 부여하세요

주니어 분석가는 의심스러운 메모리 덤프에서 어떤 Volatility3 플러그인을 실행해야 하는지, Kerberoasting을 탐지하는 Sigma 규칙이 무엇인지, 세 개의 클라우드 제공업체에서 침해 범위를 어떻게 정의하는지 알고 있습니다. 귀하의 AI 에이전트는 이러한 기술을 부여하지 않으면 알지 못합니다.

이 저장소에는 29개의 보안 도메인에 걸친 817개의 구조화된 사이버보안 기술이 포함되어 있습니다.


🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.

이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.

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