أكبر مكتبة مهارات أمنية رقمية لوكيل الذكاء الاصطناعي
تم إطلاق مستودع GitHub المعروف باسم 'Anthropic Cybersecurity Skills' كمكتبة مهارات أمنية رقمية مفتوحة المصدر الأكبر لوكيل الذكاء الاصطناعي. هذا المشروع، الذي تم إنتاجه من قبل المجتمع وليس له أي ارتباط بشركة Anthropic PBC، يحتوي على 762 مهارة جاهزة تشمل 26 مجالًا أمنيًا وتُقاس إلى ستة إطارات صناعية رئيسية.
الخلفية: مواجهة فجوة القوى العاملة في الأمن الرقمي
وفقًا لـ ISC2، بلغت فجوة القوى العاملة في الأمن الرقمي العالمية 4.8 مليون وظيفة غير شاغرة في عام 2024. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقليل هذه الفجوة، لكنه يحتاج إلى معرفة متخصصة للعمل بكفاءة. على الرغم من أن الوكلاء الحاليين يمكنهم كتابة الشيفرة البرمجية والبحث عبر الإنترنت، إلا أنهم يفتقر إلى دليل عملي ضروري للقيام بالمهام مثل محللي الأمن المتقدمين. يملأ هذا المشروع هذه الفجوة بتوفير قاعدة معرفية مبنية على الذكاء الاصطناعي، تم بناؤها من الأسفل لـ agentskills.io.
المحتوى: 762 مهارة في 26 مجالًا
كل مهارة تتبع هيكلة دليل متسقة، بما في ذلك ملف SKILL.md مع بيانات YAML في الأعلى ونص Markdown، بالإضافة إلى مجلدات المرجع والنصوص البرمجية والأصول. من بين المجالات التي تغطيها:
- أمن السحابة (60 مهارة)
- مطاردة التهديدات (55)
- تحليل التهديدات (50)
- أمن التطبيقات الويب (42)
- أمن الشبكات (40)
- تحليل البرامج الضارة (39)
- التحقيقات الرقمية (37)
- عمليات الأمن (36)
- إدارة الهوية والوصول (35)
- عمليات SOC (33)
- أمن المحركات (30)
- أمن OT/ICS (28)
- أمن واجهات برمجة التطبيقات (28)
- إدارة الثغرات (25)
- استجابة الحوادث (25)
- فرق الأحمر (24)
- اختبار الاختراق (23)
- أمن نقاط النهاية (17)
- DevSecOps (17)
- دفاع ضد التصيد (16)
- التشفير (14)
- هندسة الصفر الموثوق (13)
- أمن الأجهزة المحمولة (12)
- دفاع ضد الفدية (7)
- الامتثال والإدارة (5)
- تقنيات الاحتيال (2)
خريطة إلى ستة إطارات صناعية
ما يميز هذا المشروع هو خريطة كل مهارة إلى ستة إطارات في وقت واحد:
- MITRE ATT&CK v19.1: 15 استراتيجية، 286 تقنية - تغطي 754 مهارة
- NIST CSF 2.0: 6 وظائف، 22 فئة - شاملة للمنظمة بأكملها
- MITRE ATLAS v5.4: 16 استراتيجية، 84 تقنية - التهديدات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
- MITRE D3FEND v1.3: 7 فئات، 267 تقنية - خطوات الدفاع
- NIST AI RMF 1.0: 4 وظائف، 72 فئة فرعية - إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
- MITRE Fight Fraud Framework (F3) v1.1: 8 استراتيجيات، 123 تقنية - الاحتيال المالي الرقمي
على سبيل المثال، تُخصص مهارة تحليل حركة مرور البرمجيات الضارة إلى T1071 (ATT&CK)، DE.CM (NIST CSF)، AML.T0047 (ATLAS)، D3-NTA (D3FEND)، وMEASURE-2.6 (AI RMF).
كيفية استخدام الوكلاء الذكاء الاصطناعي لهذه المهارات
تحتاج كل مهارة إلى حوالي 30 توكن لفحص البيانات الأولية، وحوالي 500-2000 توكن لتحميل كامل سلسلة العمل. هذا يسمح للوكيل بالبحث في جميع 762 مهارة في مسار واحد دون تجاوز نافذة السياق. على سبيل المثال، عندما يطلب المستخدم "تحليل هذا دامب الذاكرة بحثًا عن علامات سرقة بطاقات الائتمان"، سيقوم الوكيل ب:
- فحص البيانات الأولية لجميع 762 مهارة واكتشاف 12 مهارة ذات صلة
- تحميل أفضل ثلاث مطابقات مثل التحقيق في ذاكرة Volatility3، ومطاردة سرقة كلمات المرور LSASS، وتحليل سجلات الأحداث في Windows
- تنفيذ الخطوات في قسم "العملية" خطوة بخطوة
- التحقق من القرار باستخدام قسم "التحقق"
المنصات المدعومة
يتوافق هذا المشروع مع أكثر من 20 منصة، بما في ذلك Claude Code، GitHub Copilot، Cursor، Windsurf، OpenAI Codex CLI، Gemini CLI، Devin، Replit Agent، LangChain، CrewAI، وغيرها التي تدعم معيار agentskills.io.
الحالة والمجتمع
تم تلقي هذا المستودع بـ 18,300 نجمة و2,200 فرع على GitHub. الإصدار الأخير v1.2.0 (5 أبريل 2026) يعرض تغطية خمسة إطارات. يرحب المشروع بالمساهمات من المجتمع، خاصة في المجالات التي لا تزال ضعيفة مثل تقنيات الاحتيال والامتثال. يتم مراجعة كل طلب مساهمة خلال 48 ساعة.
الخلاصة
'Anthropic Cybersecurity Skills' يقدم أساسًا معرفيًا منظمًا يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالعمل مثل محلل أمني متقدم. مع خريطة شاملة إلى الإطارات الصناعية وتصميم مبتكر، يوفر هذا المشروع إمكانية تسريع استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات الأمنية الرقمية ومساعدة تقليل فجوة القوى العاملة العالمية.
---
المصدر الأصلي: github.com
762 مهارة أمنية رقمية لوكيل الذكاء الاصطناعي: مشروع مفتوح المصدر يساعد في تقليل الفجوة في القوى العاملة. مشروع 'Anthropic Cybersecurity Skills' المفتوح المصدر يتضمن 762 مهارة أمنية رقمية منظمة تُقاس إلى ستة إطارات صناعية، بهدف تزويد وكيل الذكاء الاصطناعي بالمعرفة الخاصة بتحليلي الأمنيين الخبراء.. أكبر مكتبة مهارات أمنية رقمية لوكيل الذكاء الاصطناعي
تم إطلاق مستودع GitHub المعروف باسم 'Anthropic Cybersecurity Skills' كمكتبة مهارات أمنية رقمية مفتوحة المصدر الأكبر لوكيل الذكاء الاصطناعي. هذا المشروع، الذي تم إنتاجه من قبل المجتمع وليس له أي ارتباط بشركة Anthropic PBC، يحتوي على 762 مهارة جاهزة تشمل 26 مجالًا أمنيًا وتُقاس إلى ستة إطارات صناعية رئيسية.
الخلفية: مواجهة فجوة القوى العاملة في الأمن الرقمي
وفقًا لـ ISC2، بلغت فجوة القوى العاملة في الأمن الرقمي العالمية 4.8 مليون وظيفة غير شاغرة في عام 2024. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقليل هذه الفجوة، لكنه يحتاج إلى معرفة متخصصة للعمل بكفاءة. على الرغم من أن الوكلاء الحاليين يمكنهم كتابة الشيفرة البرمجية والبحث عبر الإنترنت، إلا أنهم يفتقر إلى دليل عملي ضروري للقيام بالمهام مثل محللي الأمن المتقدمين. يملأ هذا المشروع هذه الفجوة بتوفير قاعدة معرفية مبنية على الذكاء الاصطناعي، تم بناؤها من الأسفل لـ agentskills.io.
المحتوى: 762 مهارة في 26 مجالًا
كل مهارة تتبع هيكلة دليل متسقة، بما في ذلك ملف SKILL.md مع بيانات YAML في الأعلى ونص Markdown، بالإضافة إلى مجلدات المرجع والنصوص البرمجية والأصول. من بين المجالات التي تغطيها:
- أمن السحابة 60 مهارة
- مطاردة التهديدات 55
- تحليل التهديدات 50
- أمن التطبيقات الويب 42
- أمن الشبكات 40
- تحليل البرامج الضارة 39
- التحقيقات الرقمية 37
- عمليات الأمن 36
- إدارة الهوية والوصول 35
- عمليات SOC 33
- أمن المحركات 30
- أمن OT/ICS 28
- أمن واجهات برمجة التطبيقات 28
- إدارة الثغرات 25
- استجابة الحوادث 25
- فرق الأحمر 24
- اختبار الاختراق 23
- أمن نقاط النهاية 17
- DevSecOps 17
- دفاع ضد التصيد 16
- التشفير 14
- هندسة الصفر الموثوق 13
- أمن الأجهزة المحمولة 12
- دفاع ضد الفدية 7
- الامتثال والإدارة 5
- تقنيات الاحتيال 2
خريطة إلى ستة إطارات صناعية
ما يميز هذا المشروع هو خريطة كل مهارة إلى ستة إطارات في وقت واحد:
- MITRE ATT&CK v19.1 : 15 استراتيجية، 286 تقنية - تغطي 754 مهارة
- NIST CSF 2.0 : 6 وظائف، 22 فئة - شاملة للمنظمة بأكملها
- MITRE ATLAS v5.4 : 16 استراتيجية، 84 تقنية - التهديدات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
- MITRE D3FEND v1.3 : 7 فئات، 267 تقنية - خطوات الدفاع
- NIST AI RMF 1.0 : 4 وظائف، 72 فئة فرعية - إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
- MITRE Fight Fraud Framework F3 v1.1 : 8 استراتيجيات، 123 تقنية - الاحتيال المالي الرقمي
على سبيل المثال، تُخصص مهارة تحليل حركة مرور البرمجيات الضارة إلى T1071 ATT&CK ، DE.CM NIST CSF ، AML.T0047 ATLAS ، D3-NTA D3FEND ، وMEASURE-2.6 AI RMF .
كيفية استخدام الوكلاء الذكاء الاصطناعي لهذه المهارات
تحتاج كل مهارة إلى حوالي 30 توكن لفحص البيانات الأولية، وحوالي 500-2000 توكن لتحميل كامل سلسلة العمل. هذا يسمح للوكيل بالبحث في جميع 762 مهارة في مسار واحد دون تجاوز نافذة السياق. على سبيل المثال، عندما يطلب المستخدم "تحليل هذا دامب الذاكرة بحثًا عن علامات سرقة بطاقات الائتمان"، سيقوم الوكيل ب:
1. فحص البيانات الأولية لجميع 762 مهارة واكتشاف 12 مهارة ذات صلة
2. تحميل أفضل ثلاث مطابقات مثل التحقيق في ذاكرة Volatility3، ومطاردة سرقة كلمات المرور LSASS، وتحليل سجلات الأحداث في Windows
3. تنفيذ الخطوات في قسم "العملية" خطوة بخطوة
4. التحقق من القرار باستخدام قسم "التحقق"
المنصات المدعومة
يتوافق هذا المشروع مع أكثر من 20 منصة، بما في ذلك Claude Code، GitHub Copilot، Cursor، Windsurf، OpenAI Codex CLI، Gemini CLI، Devin، Replit Agent، LangChain، CrewAI، وغيرها التي تدعم معيار agentskills.io.
الحالة والمجتمع
تم تلقي هذا المستودع بـ 18,300 نجمة و2,200 فرع على GitHub. الإصدار الأخير v1.2.0 5 أبريل 2026 يعرض تغطية خمسة إطارات. يرحب المشروع بالمساهمات من المجتمع، خاصة في المجالات التي لا تزال ضعيفة مثل تقنيات الاحتيال والامتثال. يتم مراجعة كل طلب مساهمة خلال 48 ساعة.
الخلاصة
'Anthropic Cybersecurity Skills' يقدم أساسًا معرفيًا منظمًا يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالعمل مثل محلل أمني متقدم. مع خريطة شاملة إلى الإطارات الصناعية وتصميم مبتكر، يوفر هذا المشروع إمكانية تسريع استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات الأمنية الرقمية ومساعدة تقليل فجوة القوى العاملة العالمية.
---
المصدر الأصلي: github.com https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
