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Nate-Carroll-Cyber/AI-Threat-Modeling-Claude-Skill

Evaluaciones de seguridad en capas con puertas de evidencia para IA agentiva (LLM/RAG/MCP/multi-agente) utilizando MAESTRO v2.0, con propiedad SSRM y cruces opcionales con STRIDE/ATLAS/OWASP/NIST.

¿Qué es AI-Threat-Modeling-Claude-Skill?

Esta habilidad proporciona un marco estructurado y automatizado para realizar evaluaciones de amenazas de seguridad en sistemas de IA agentiva, incluyendo modelos de lenguaje grande (LLM), sistemas de recuperación aumentada (RAG), protocolos MCP y entornos multi-agente. Utiliza la metodología MAESTRO v2.0 para realizar un análisis en capas, donde cada capa requiere evidencia específica (gates) antes de proceder, asegurando rigor y trazabilidad. La habilidad asigna la propiedad de los riesgos identificados al Marco de Responsabilidad de Seguridad de Sistemas (SSRM), y puede mapear los hallazgos a marcos de amenazas ampliamente reconocidos como STRIDE, ATLAS de MITRE, OWASP y NIST. Es compatible con plataformas de agentes como Claude Code, Cursor y Codex, y se integra en flujos de trabajo de desarrollo para identificar y mitigar vulnerabilidades antes del despliegue en producción. Esto es útil para equipos de seguridad, desarrolladores y arquitectos que necesitan garantizar que sus sistemas de IA agentiva cumplan con estándares de seguridad rigurosos y sean resistentes a ataques adversariales, inyección de prompts, envenenamiento de datos y otras amenazas emergentes en el ecosistema de IA.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
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Documentación

¿Qué hace AI-Threat-Modeling-Claude-Skill?

Evaluaciones de seguridad en capas con puertas de evidencia para IA agentiva (LLM/RAG/MCP/multi-agente) utilizando MAESTRO v2.0, con propiedad SSRM y cruces opcionales con STRIDE/ATLAS/OWASP/NIST.

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