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实现CMMC 2级合规

为国防工业基础(DIB)组织提供实现CMMC 2级合规的完整工作流,涵盖范围界定、110项安全要求实施、SPRS评分和C3PAO评估准备。

实现CMMC 2级合规 是什么?

该技能为国防工业基础(DIB)组织提供一套完整、可操作的流程,以达成CMMC 2级合规标准。它清晰定义了适用的合同场景(涉及CUI的DoD合同,如DFARS 252.204-7012/-7021),并引导用户完成从系统边界界定、110项NIST SP 800-171 Rev 2要求实施、DoD评估方法学评分,到准备C3PAO第三方评估或DoD主导评估的完整生命周期。技能通过工作流、关键概念表、常见场景分析和输出模板(CMMC 2级就绪报告)结构化呈现,极大简化了复杂的合规过程。它强调了最小化评估范围的重要性(细分CUI资产、安全保护资产等类别),并解释了有条件认证(POA&M需在180天内关闭)与最终认证之间的区别。该技能适用于Claude Code,并引用了外部工具如SPRS、SAM.gov以及GRC/合规管理平台。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/achieving-cmmc-level-2-compliance

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文档

实现CMMC 2级合规 是做什么的?

何时使用

  • 当**国防工业基础(DIB)中的组织在DoD合同下存储、处理或传输受控非机密信息(CUI)**时。
  • 当合同包含DFARS 252.204-7012(保护/事件报告)、-7019/-7020(NIST 800-171自我评估+SPRS)或新的**-7021**(CMMC要求)时。
  • 当准备接受C3PAO第三方评估或DoD主导评估时。
  • 当您必须基于NIST SP 800-171 DoD评估方法学计算、提交或改进SPRS分数时。
  • 当针对110项要求编写或修复系统安全计划(SSP)和POA&M时。
  • 当界定哪些资产属于CUI/FCI边界内(CUI资产、安全保护资产、承包商风险受管资产、范围外资产)时。

前提条件

  • 了解哪些合同涉及CUI以及涉及的CUI类别(对照合同和DoD CUI注册表检查)。
  • 拥有资产清单和网络拓扑图,以便在评估控制措施之前定义CMMC评估范围。
  • 拥有NIST SP 800-171 Rev 2要求以及DoD评估方法学评分权重。
  • 拥有一份已记录的SSP(其缺失本身就是一项未满足的要求——3.12.4)。
  • 识别所有接触CUI的外部服务提供商(ESP)/云服务,并确认其是否符合FedRAMP Moderate(或等效)。

工作流

1. 确定适用性与CUI类别

确认合同要求CMMC 2级(存在CUI,而不仅仅是FCI)。仅涉及FCI的合同属于1级(15项FAR 52.204-21要求)。根据合同和DoD CUI注册表识别CUI类别。

2. 界定环境范围

将每项资产分类到以下CMMC范围类别之一:

  • CUI资产 —— 处理/存储/传输CUI(在范围内,对照所有适用控制措施进行评估)。
  • 安全保护资产 —— 为CUI环境提供安全保护(在范围内)。
  • 承包商风险受管资产 —— 可能但无意处理CUI;通过策略管理。
  • 专门资产(IoT/OT、GFE、测试设备)—— 已记录,有限评估。
  • 范围外资产 —— 与CUI物理或逻辑隔离。

有意缩小范围 —— 一个更小、划分良好的CUI飞地比扁平网络认证成本低得多。

3. 实施110项要求(NIST SP 800-171 Rev 2)

处理14个系列(3.1–3.14)。对于每项要求,实施,然后在SSP中编写如何实施。高杠杆早期胜利:MFA(3.5.3)、FIPS验证密码术(3.13.11)、审计日志记录(3.3.x)、访问控制+最小权限(3.1.x)和事件响应(3.6.x)。

4. 使用DoD评估方法学评分(SPRS)

从110开始,减去每个未满足要求的加权值(1、3或5分);少量控制措施(例如,MFA、FIPS密码术)可获部分学分。结果是SPRS分数(最高110;方法学下限为-203)。将分数、SSP日期和评估范围提交到SPRS(或用于更高级评估的eMASS)。

5. 构建合规的POA&M

记录每个未满足的要求,包括负责人、补救措施和里程碑。CMMC规则下的约束: 有条件状态要求分数至少达到80%(≥ 88/110),仅POA&M合格的要求可以推迟(权重最高的安全要求必须完全满足——对照32 CFR Part 170核实资格),并且所有POA&M项目必须在180天内关闭才能将有条件状态转换为最终状态。

6. 评估(自我或C3PAO)

  • 1级和部分2级 = 每年自我评估,并在SPRS中确认。
  • 2级(大多数CUI合同) = 每三年一次的C3PAO认证评估。
  • 3级 = 在2级基础上由DoD(DIBCAC)评估,增加了SP 800-172增强要求。 评估员针对每个目标评估为符合/不符合/不适用,并附有证据(检查/访谈/测试)。一名高级官员提交年度确认,证明持续合规。

7. 保持认证状态

认证有效期为三年,每年进行年度确认。维护SSP,在发生变更时重新评分,保持证据的时效性,并将重大变更反馈给评估流程。

关键概念

概念定义
FCI联邦合同信息——1级保护它(FAR 52.204-21)。
CUI受控非机密信息——2级保护它(NIST 800-171)。
110项要求分布在14个系列中的SP 800-171 Rev 2安全要求。
SPRS供应商绩效风险系统——提交800-171分数的地方。
DoD评估方法学用于从110计算分数的1/3/5点加权机制。
C3PAOCMMC第三方评估组织——执行2级认证。
POA&M行动计划与里程碑——有限,必须在180天内关闭以达到最终状态。
有条件 vs 最终有条件 = 存在未关闭的POA&M(分数≥80%);最终 = 所有控制措施均已满足。
ESP外部服务提供商——必须满足FedRAMP Moderate/等效要求以处理CUI。
范围类别CUI/安全保护/承包商风险受管/专门/范围外。

工具与系统

  • NIST SP 800-171 Rev 2 —— 110项要求(以及用于评估目标的800-171A)。
  • DoD NIST SP 800-171评估方法学 —— 评分权重。
  • 32 CFR Part 170(CMMC计划规则)和48 CFR / DFARS 252.204-7021(采购规则)。
  • SPRS —— 分数提交;SAM.gov用于注册。
  • SP 800-172 / 800-172A —— 适用于3级的增强要求。
  • GRC / 合规工具 —— 用于管理SSP、POA&M和证据(例如,Xacta、RegScale、FutureFeed式追踪器)。

常见场景

  • 主承包商向分包商提供CUI。 分包商需要自己的2级范围、SSP、SPRS分数和(很可能)C3PAO认证。
  • 分数低于88。 优先处理权重最高的未满足要求(5分项,然后是3分项),以达到有条件阈值并缩小POA&M。
  • 云服务持有CUI。 确认服务已获得FedRAMP Moderate授权或满足等效要求;记录责任分工。
  • 扁平网络。 重新界定范围为一个分段的CUI飞地,以减少在控制措施上投入成本之前的评估面。
  • 年度确认到期。 高级官员在SPRS中确认持续合规;任其过期将面临合同资格风险。

输出格式

使用 assets/template.md 生成一份 CMMC 2级就绪报告,包含:

  1. 适用性与CUI类别 —— 为何适用2级。
  2. 范围 —— 按范围类别划分的资产以及CUI边界图参考。
  3. 按系列划分的控制状态 —— 跨14个系列的符合/不符合/不适用。
  4. SPRS分数 —— 计算得分、扣分项以及到110分和88分阈值的差距。
  5. POA&M —— 未满足的要求、资格检查、负责人、180天里程碑。
  6. 评估路径 —— 自我评估 vs C3PAO、目标日期、确认负责人。
  7. 补救路线图 —— 按点值和工作量排序。

使用 scripts/process.py 根据控制状态JSON计算SPRS分数,标记POA&M资格问题,并报告与有条件认证阈值的差距。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

analyzing-docker-container-forensics

Investigate compromised Docker containers by analyzing images, layers,

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