AI-Threat-Modeling-Claude-Skill は何をしますか？
MAESTRO v2.0を用いた、エビデンスゲート方式の階層的セキュリティ評価をエージェンティックAI（LLM/RAG/MCP/マルチエージェント）に提供し、SSRM（Secure Systems Reference Model）による所有権と、オプションのSTRIDE/ATLAS/OWASP/NISTクロスウォークを備えています。
概要
このスキルは、MAESTRO v2.0フレームワークに基づいて、エージェンティックAIシステムのための構造化された脅威モデリングプロセスを実装します。評価はレイヤー化され、各レイヤーは特定のエビデンスゲート（証拠レビューポイント）によって区切られています。これにより、評価は単なるチェックリストではなく、実際の証拠に基づく保証を提供します。
特徴
- 階層的評価: システムアーキテクチャ、データフロー、コンポーネント相互作用などの複数レイヤーにわたる評価
- エビデンスゲート方式: 各評価ステップで具体的な証拠（ログ、設定ファイル、テスト結果など）を要求
- SSRM所有権モデル: 各脅威と軽減策に担当者またはチームを割り当て
- フレームワーククロスウォーク: 必要に応じてSTRIDE、ATLAS、OWASP Top 10、NIST CSFとのマッピング
使用方法
以下のコマンドをAIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）で実行してください：
# 最小限の評価を実行
threat-model --target ./path/to/system
# 特定のフレームワーククロスウォークを指定
threat-model --target ./path/to/system --crosswalk stride,atlas
# SSRM所有権レポートを生成
threat-model --target ./path/to/system --ownership-report
出力例
評価結果はMarkdownファイルとして出力されます：
# 脅威モデリングレポート
## レイヤー1: アーキテクチャレビュー
- **脅威**: エージェント間の認証不足
- **エビデンス**: `auth_config.json` に認証設定が欠如
- **SSRM所有者**: @security-team
- **軽減策**: OAuth 2.0相互TLSを実装
## フレームワークマッピング
- **STRIDE**: なりすまし (S)
- **ATLAS**: AML.T0010
- **OWASP**: LLM01
サポートされる環境
- プラットフォーム: Claude Code、Cursor、Codex、その他Claude API互換エージェント
- 入力形式: YAML/JSON設定ファイル、ディレクトリ構造、またはインラインテキスト
- 出力形式: Markdown、JSON（オプション）
依存関係
- Python 3.8以上
pyyamlパッケージ- インターネット接続（フレームワーククロスウォークの更新に必要）
詳細設定
詳細な設定オプションについては、threat-model --help を実行するか、config.yaml ファイルを参照してください。