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達成CMMC Level 2合規

協助國防工業基地(DIB)組織,為儲存、處理或傳輸受控非機密資訊(CUI)的DoD合約,做好CMMC Level 2認證準備。

達成CMMC Level 2合規 是什麼?

此技能專為國防工業基地(DIB)組織設計,協助其滿足CMMC Level 2合規要求。當組織依據DoD合約儲存、處理或傳輸受控非機密資訊(CUI),且合約引用DFARS 252.204-7012、-7019/-7020或-7021條款時,此技能尤為關鍵。它涵蓋從確定適用性、界定環境範圍、實施NIST SP 800-171 Rev 2的110項安全要求,到使用DoD評估方法論計算SPRS分數、建立合規的POA&M、以及準備C3PAO第三方評估或DoD主導評估的完整工作流程。技能支援多種平台,包含CMMC合規管理工具、GRC平台(如Xacta、RegScale)及SPRS系統。透過逐步指引、關鍵概念表與常見情境分析,此技能幫助組織有效管理風險、縮小評估範圍,並達成Conditional或Final認證狀態。

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說明文件

達成CMMC Level 2合規 是做什麼的?

使用時機

  • 當**國防工業基地(DIB)的組織,根據DoD合約儲存、處理或傳輸受控非機密資訊(CUI)**時。
  • 當合約包含DFARS 252.204-7012(保護/事件通報)、-7019/-7020(NIST 800-171自評 + SPRS)或新的**-7021**(CMMC要求)條款時。
  • 準備接受C3PAO第三方評估或DoD主導評估時。
  • 當你必須根據NIST SP 800-171 DoD評估方法論計算、提交或改善SPRS分數時。
  • 正在撰寫或修正110項要求的系統安全計畫(SSP)與POA&M時。
  • 針對屬於CUI/FCI邊界內的資產進行範圍界定時(CUI資產、安全保護資產、承包商風險管理資產、範圍外)。

先決條件

  • 了解哪些合約涉及CUI及相關的CUI類別(請查閱合約及DoD CUI註冊表)。
  • 具備資產清單與網路架構圖,以便在評估控制措施前定義CMMC評估範圍。
  • 具備NIST SP 800-171 Rev 2的要求及DoD評估方法論的評分權重。
  • 有文件化的SSP(缺少SSP本身即為一項未通過的要求 —— 3.12.4)。
  • 確認所有觸及CUI的外部服務提供者(ESP)/雲端服務,是否滿足**FedRAMP Moderate(或同等級)**要求。

工作流程

1. 確定適用性與CUI類別

確認合約要求CMMC Level 2(有CUI,不僅是FCI)。僅含FCI的合約為Level 1(適用15項FAR 52.204-21要求)。從合約與DoD CUI註冊表中識別CUI類別。

2. 界定環境範圍

將每項資產歸類至CMMC範圍類別之一:

  • CUI資產 — 處理/儲存/傳輸CUI(納入範圍,針對所有適用控制措施進行評估)。
  • 安全保護資產 — 為CUI環境提供安全保護(納入範圍)。
  • 承包商風險管理資產 — 可能但非預期處理CUI;透過政策管理。
  • 特殊資產(物聯網/營運科技、政府提供設備、測試設備)— 需文件化,有限度評估。
  • 範圍外 — 與CUI環境有物理或邏輯隔離。

刻意縮小範圍 — 一個較小、分隔良好的CUI飛地,遠比扁平網路更容易通過認證。

3. 實施110項要求(NIST SP 800-171 Rev 2)

涵蓋14個家族(3.1–3.14)。針對每項要求,先實施,再於SSP中撰寫如何達成。高槓桿早期勝利項目:MFA(3.5.3)、FIPS驗證密碼學(3.13.11)、稽核日誌(3.3.x)、存取控制與最小權限(3.1.x)、以及事件回應(3.6.x)。

4. 使用DoD評估方法論評分(SPRS)

從110開始,減去每項未滿足要求的加權值(1、3或5分);少數控制項可獲得部分分數(例如MFA、FIPS密碼學)。結果即為SPRS分數(最高110;方法論底限為−203)。將分數、SSP日期及評估範圍提交至SPRS(或更高層級評估則使用eMASS)。

5. 建立合規的POA&M

為每項未滿足的要求,記錄負責人、補救措施與里程碑。CMMC規則下的限制: Conditional狀態要求分數至少達80%(≥ 88分,滿分110),僅POA&M合格的要求可延期(權重最高的安全要求必須完全滿足 — 請核對32 CFR Part 170確認資格),且所有POA&M項目必須在180天內關閉,才能將Conditional轉換為Final。

6. 評估(自評或C3PAO)

  • Level 1及部分Level 2 = 每年自評,並在SPRS中提交確認聲明。
  • Level 2(多數CUI合約) = 每三年一次C3PAO認證評估。
  • Level 3 = 在Level 2基礎上,由DoD(DIBCAC)進行評估,並加入SP 800-172增強要求。 評估者針對每個目標,根據證據(檢視/訪談/測試)判定為符合 / 不符合 / 不適用。高階主管需提交年度確認聲明,確認持續合規。

7. 維持認證

認證有效期為三年,需每年提交確認聲明。維持SSP、在有變更時重新評分、保持證據更新,並將重大變更回饋至評估流程。

關鍵概念

概念定義
FCI聯邦合約資訊 — Level 1保護此類資訊(FAR 52.204-21)。
CUI受控非機密資訊 — Level 2保護此類資訊(NIST 800-171)。
110項要求SP 800-171 Rev 2的安全要求,涵蓋14個家族。
SPRS供應商績效風險系統 — 用於提交800-171分數的平台。
DoD評估方法論1/3/5分加權制度,用於從110分計算分數。
C3PAOCMMC第三方評估組織 — 執行Level 2認證。
POA&M行動計畫與里程碑 — 有限度使用,為達成Final狀態需在180天內關閉。
Conditional vs FinalConditional = 仍有開放的POA&M(分數≥ 80%);Final = 所有控制措施皆已滿足。
ESP外部服務提供者 — 需滿足FedRAMP Moderate / 同等級要求才能處理CUI。
範圍類別CUI / 安全保護 / 承包商風險管理 / 特殊 / 範圍外。

工具與系統

  • NIST SP 800-171 Rev 2 — 110項要求(以及用於評估目標的800-171A)。
  • DoD NIST SP 800-171評估方法論 — 評分權重。
  • 32 CFR Part 170(CMMC計畫規則)與48 CFR / DFARS 252.204-7021(採購規則)。
  • SPRS — 分數提交;SAM.gov — 註冊。
  • SP 800-172 / 800-172A — Level 3的增強要求。
  • GRC / 合規工具 — 用於管理SSP、POA&M及證據(例如Xacta、RegScale、類似FutureFeed的追蹤器)。

常見情境

  • 主承包商將CUI傳遞給分包商。 分包商需要自己的Level 2範圍、SSP、SPRS分數,以及(很可能)C3PAO認證。
  • 分數低於88分。 優先處理權重最高的未滿足要求(5分項,其次3分項),以跨越條件門檻並縮小POA&M。
  • 雲端環境儲存CUI。 確認該服務已獲得FedRAMP Moderate授權或滿足同等級要求;文件化責任歸屬。
  • 扁平網路。 重新劃分範圍,建立一個分隔的CUI飛地,以在投資控制措施前減少評估面。
  • 年度確認聲明到期。 高階主管需在SPRS中提交確認聲明,逾期未提交將影響合約資格。

輸出格式

使用 assets/template.md 產生一份CMMC Level 2就緒報告,內容包含:

  1. 適用性與CUI類別 — 為何Level 2適用。
  2. 範圍 — 按範圍類別分類的資產,以及CUI邊界圖參考。
  3. 各家族控制措施狀態 — 14個家族中,符合/不符合/不適用。
  4. SPRS分數 — 計算後的分數、扣分項目、與110分及88分門檻的差距。
  5. POA&M — 未滿足的要求、資格檢查、負責人、180天里程碑。
  6. 評估路徑 — 自評 vs C3PAO、目標日期、確認聲明負責人。
  7. 補救路線圖 — 依分數權重與工作量排序。

使用 scripts/process.py 從控制措施狀態JSON計算SPRS分數、標記POA&M資格問題,並回報與條件認證門檻的差距。

Individual skills in this repo

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

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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.

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Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

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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.

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

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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

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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

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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.

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