Anthropic Cybersecurity Skills の使い方：AI Agent にセキュリティ分析スキルライブラリを追加する

Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 +0800

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills は AI Agent 向けのサイバーセキュリティスキルライブラリです。README では、754 個の構造化された cybersecurity skills を含み、MITRE ATT&CK、NIST CSF、MITRE ATLAS、D3FEND、NIST AI RMF などのフレームワークにマッピングされていると説明されています。

プロジェクト：

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

インストール方法

推奨されている方法は npx で追加することです。

`1`	`npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills`

リポジトリを直接 clone することもできます。

1
2

git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git
cd Anthropic-Cybersecurity-Skills

スキルディレクトリの構造

README にある構造例です。

skills/performing-memory-forensics-with-volatility3/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── standards.md
│   └── workflows.md
├── scripts/
│   └── process.py
└── assets/
    └── template.md

1 つの skill には通常、次のものが含まれます。

YAML frontmatter。
使用条件。
前提条件。
ステップごとの workflow。
検証方法。
参考資料とスクリプト。

向いているタスク

防御や分析系のタスクに向いています。たとえば次のようなものです。

メモリフォレンジック。
Windows イベントログ分析。
認証情報アクセス行動の調査。
セキュリティアラートのトリアージ。
脅威モデリングとフレームワークマッピング。

README の例では、Agent にメモリ dump を分析させます。Agent はまず skill frontmatter をスキャンし、関連度の高い skill をいくつか読み込んでから、workflow に沿って実行します。

使用上の境界

この種のセキュリティスキルライブラリは、必ず許可された環境で使うべきです。おすすめの用途は次のとおりです。

自分のラボ環境。
企業内部の認可済み検査。
ブルーチーム分析、フォレンジック、コンプライアンス整理。
MITRE や NIST などのセキュリティフレームワークの学習。

許可されていない対象には使わないでください。AI Agent がスキルライブラリを持つと、実行手順はより体系的になります。だからこそ、権限境界、ログ記録、人間によるレビューをより明確にする必要があります。

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