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CyberStrikeAI 完整实战指南：从一句指令到证据闭环的 AI 渗透测试工作流

发布时间：2026/11/2 6:22:17 尧图网站建设
CyberStrikeAI 完整实战指南：从一句指令到证据闭环的 AI 渗透测试工作流

CyberStrikeAI 完整实战指南：从一句指令到证据闭环的 AI 渗透测试工作流

【免费下载链接】CyberStrikeAIThe system of action for AI-native cybersecurity—where intent becomes governed execution, evidence becomes operational memory, and every operation improves the next.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI

晚上十一点，客户丢来 30 个 IP，要求明早九点前给出端口服务清单，已知的几个可疑点还要复测。按老办法，这是一整晚的 nmap 脚本、sqlmap 进程和手工整理证据。CyberStrikeAI 是一个用 Go 写的 AI 安全测试平台：你用自然语言描述目标，它负责拆解任务、挑选工具、执行命令、沉淀证据，每一步都可审计、可回放。这篇文章带你走完整个使用生命周期——装起来、配上模型、跑通第一个任务、做批量运营、留证据、开编排、建治理，最后给你几套能直接抄的实战流程。

准备期：三条命令让 CyberStrikeAI 跑起来

先把环境要求核对一遍，就两项：

依赖版本要求用途
Go1.25+（以go.mod为准）编译并运行服务
Python3.10+部分工具脚本与 venv 环境

然后是整个准备期唯一需要你敲的命令序列：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI cd CyberStrikeAI chmod +x run.sh && ./run.sh

run.sh会依次完成环境校验、创建 Python 虚拟环境、装依赖、拉取 Go 模块、编译、启动服务，你不需要手工搭任何一环。默认走 HTTPS + 本机自签证书（多路流式场景更稳），只想本地快速体验就用./run.sh --http走明文 HTTP。

启动是否成功看两个信号：终端打印● ONLINE并给出 Web UI 地址；首次启动会在ADMIN SETUP REQUIRED下生成一个只显示一次的admin初始密码。

三个高频翻车点提前给你排掉：

  • 浏览器提示证书不受信任：自签证书的正常表现，手动信任一次即可；
  • 日志出现client sent an HTTP request to an HTTPS server：你正用http://访问只开了 HTTPS 的端口，改成https://；
  • 端口被占用或想用别的监听地址：改config.yaml里server.host/server.port再启动。

💡 经验提示：初始admin密码只在首次启动终端里出现一次，看到就立刻抄下来，登录后第一时间改掉；如果终端已关掉，最省事的办法是参考排错文档 docs/zh-CN/ 处理数据目录。

首次跑通：模型通道配置与 4 条可直接复制的指令

平台能不能动，只取决于一个前置条件：配好一条 OpenAI 兼容的模型通道。两种方式任选。

Web 方式：登录后进「系统设置 → 基本设置 → AI 通道配置」，填服务商、Base URL、API Key、模型名，点保存。左侧通道列表支持设为默认、复制、删除和批量探活。

文件方式：编辑config.yaml的ai段，最小可用配置如下：

ai: default_channel: openai-main channels: openai-main: provider: openai_compatible api_key: "sk-xxxx" base_url: "https://api.deepseek.com/v1" model: "deepseek-chat"

ai.default_channel是新对话的默认模型；单条会话也可以在对话页的会话设置里临时换通道。配置完成后，把下面四条指令直接丢进 Web 控制台试手（先把自己环境里的靶场地址替换进去）：

扫描 192.168.1.50 的 80、443、22 端口，告诉我上面跑了什么服务 检查 https://target.local/search?q=1 的参数是否可注入，保留请求证据 枚举 target.local 的子域，对存活主机跑 nuclei 对 https://target.local/admin 做目录爆破，整理返回 200/403 的路径

你会看到 AI 把一句话拆成若干次工具调用：先规划端口范围和工具，再执行nmap、nuclei等命令，最后把结果解读成结论。确认存在漏洞时，它会自动写入结构化漏洞记录，而不是让结论烂在聊天记录里。

💡 新手易踩的坑：100+ 预置工具不用全装。没装的命令执行时会被自动跳过或改用替代方案，先装 nmap、sqlmap、nuclei 这类高频工具把主流程跑通，再按任务补货（tools/目录里每个 YAML 都写了参数说明）。

控制台导览：每一屏的信息与入口在哪

仪表盘是全局态势屏：运行中的任务数、漏洞总数与等级分布、工具调用次数与成功率、批量队列状态、最近漏洞列表都摆在最上层。出现红色告警时，它直接把你导向对应的漏洞或监控详情，不用自己翻菜单。

Web 控制台是日常主战场：左侧是历史对话列表（支持分组、置顶、批量管理），右侧是对话窗口，底部输入框支持选择代理模式、@唤起工具、Enter 发送、Shift+Enter 换行。任务管理、漏洞管理、角色、攻击链、知识库、WebShell、MCP、系统设置等功能入口都挂在左侧导航，每个页面职责单一，跟着任务找页面即可，不需要背路径。

功能深拆：单点深挖、批量运营、证据沉淀三种任务形态

单点深挖：让角色替你干活

什么情况下用：目标明确但需要特定方法论，比如只测 API、只测二进制。它会做什么：roles/目录内置 12+ 预设角色（渗透测试、Web 应用扫描、API 安全测试、二进制分析、云安全审计等），每个角色是一份 YAML，绑定专属提示词和tools工具集，等于给 AI 换一副"眼镜"。做完你能看到什么：符合该角色方法论的结论与证据，确认的漏洞自动进漏洞列表。

自定义角色就是在roles/下新增一个 YAML，启动后自动加载：

name: 自定义API安全测试 description: 专注 API 接口安全测试 user_prompt: 你是 API 安全专家，重点检测越权、参数注入、批量赋值问题 tools: [arjun, graphql-scanner] enabled: true

批量运营：一组目标进队列

什么情况下用：你手里有一批目标要统一处理。它会做什么：把多个目标加入批量任务队列，每个任务作为独立对话执行，带完整状态流转（待处理/运行中/已完成/失败/已取消）和执行历史；队列支持整体启动与删除，单条任务支持重跑、编辑、删除。做完你能看到什么：逐任务的结果页，失败的任务可以单独重跑，不用整批重来。

证据沉淀：漏洞进入生命周期

对话中 AI 识别到的漏洞会自动生成结构化记录，包含描述、证据、影响分析和修复建议，随后进入生命周期管理：

  • 分级：严重/高危/中危/低危/信息；
  • 状态流转：打开 → 确认 → 已修复/误报；
  • 批量操作：批量导出、批量删除；
  • 统计看板：按等级分布与趋势实时刷新。

导出后的数据可以直接对接你们现有的工单或漏洞管理平台，测试结果不再是"一次性消费"。

进阶协作：多代理什么时候开、代价是什么

简单任务用单代理足够。面对复杂目标时，基于 CloudWeGo Eino 框架的多代理模式提供三种编排：

模式协作方式什么时候值得开
Deep（深度）协调器 +task子代理并行取证目标复杂、侦察与验证可并行
Plan-Execute规划 → 执行 → 重新规划循环长链路任务、方案需要反复修正
Supervisor（监督）监督员统一分派任务强调任务分工与优先级管理

代理定义全部是agents/目录下的 Markdown 文件：orchestrator.md是 Deep 协调器，orchestrator-plan-execute.md、orchestrator-supervisor.md分别对应另外两种模式，其余.md是侦察、攻击面枚举、横向移动、权限提升等子代理。每个文件由 YAML front matter（name / id / description / tools）加正文系统提示词组成，改行为直接改文件，不碰代码。

代价：多代理的 token 消耗显著高于单代理，日常扫描没必要开。批量队列默认不走多代理，需要时在配置里打开multi_agent.batch_use_multi_agent: true，成本会相应上升，按任务价值取舍。

攻击链可视化把散落的证据织成图：目标、工具、漏洞作为节点，连线展示"从哪一步走到哪一步"，按风险等级着色，支持步骤回放与导出节点列表，可直接接入外部报告管道。

知识库让 AI 带着你的经验干活：扫描knowledge_base/下的 Markdown → 自动切块向量化 → 文件变更增量重建索引；检索链路组合了 MultiQuery 查询改写、rerank 精排与结果后处理，比裸向量搜索稳一截。开启配置：

knowledge: enabled: true base_path: knowledge_base embedding: provider: openai model: text-embedding-v4

另外，vision.enabled: true可启用视觉分析：独立视觉模型处理截图、验证码、UI 元素，对话上下文里只保留文字摘要，功能与 token 开销两头都顾到了。

生态扩展：加一个文件就能扩能力

工具配方：所有工具都是tools/下的 YAML，支持热重载。以nmap.yaml为例，核心就四块——命令、默认参数、描述、参数表：

name: "nmap" command: "nmap" args: ["-sT", "-sV", "-sC"] enabled: true parameters: - name: "target" type: "string" required: true position: 0 - name: "ports" type: "string" flag: "-p"

自研工具照抄一份改字段即可，系统自动识别加载，无需重启服务。

MCP 协议：平台原生支持 MCP（Model Context Protocol，AI 与外部工具通信的标准协议），三种接法按需选：

模式入口用途
内置 HTTPconfig.yaml的mcp段Web 前端直接消费内置工具
Stdiocmd/mcp-stdio/入口暴露给 Cursor、CLI 等外部客户端
外部联邦设置 → 外部 MCP挂入第三方 server（HTTP/Stdio/SSE 传输）

外部联邦的典型用法是把 Burp 认证流量、内网扫描器挂进来统一调度；mcp-servers/目录下还附带了可独立使用的 MCP 服务（如 reverse_shell），任意支持 MCP 的客户端都能接。

机器人与插件：config.yaml的robots段支持个人微信、企业微信、钉钉、飞书、Telegram、Slack、Discord、QQ，配好后手机上用「帮助 / 列表 / 切换 / 新对话 / 角色 渗透测试」这类自然语言命令即可远程操作。plugins/下还有 Burp Suite 插件（在 Burp 里直接看 AI 辅助测试结果）和 Chrome/Edge 浏览器扩展（DevTools 捕获 Network 流量转发给平台分析）。

技能包：skills/目录遵循标准 Agent Skills 结构，每个技能一个子目录、根部放SKILL.md（YAML front matter + Markdown 正文），在多代理会话中由skill中间件渐进式按需加载——这是把"团队方法论"塞给 AI 的正式通道。

信任与治理：AI 不跑偏的四道锁

第一道：HITL 人机协同。config.yaml的hitl段定义全局审批策略：default_mode取off / approval / review_edit，tool_whitelist列出免审批工具（默认是一批只读查询类工具）。审批方可以设成人工，也可以是审计 Agent——一个独立小模型审查每次工具调用的参数与影响，输出 approve / reject，审查编辑模式下还能改参后放行。内置裁决规则的精髓：注入、上传、getshell 探测这类渗透操作放行，只有会破坏业务可用性或造成数据不可逆损坏的操作才拒绝。

第二道：调用拦截。tool_guard段提供 MCP 执行前的正则拦截与提醒模板，默认启用政府域名保护规则，在「安全防护 → 调用拦截」页编辑保存后立即生效。

第三道：平台 RBAC。多用户、系统角色与自定义角色、权限 Scope、资源归属和显式授权，团队里谁能动哪类资源，边界写在配置里而不是口头约定里。

第四道：审计与留存。对话与工具调用存 SQLite，用户操作、工具执行、系统变更全程留痕，audit.retention_days控制保留期，支持 CSV 导出对接合规审查；storage段按类别（工作区 30 天、C2 产物 30 天、上传件 90 天等）管理磁盘产物，默认关闭自动清理，避免升级时误删数据。

💡 经验提示：白名单只放"只读"工具进去。写类操作（尤其 WebShell、C2 相关）建议一律走审批，出问题时审计日志能直接回放是谁、什么时候、用什么参数执行了什么。

实战剧本：三个可直接照抄的完整流程

剧本一：资产普查与暴露面清点

  1. 把待测 IP/域名批量加入批量任务队列，统一选"渗透测试"角色；
  2. 一键启动，每个任务自动跑 subfinder、nmap、nuclei 等侦察与检测工具；
  3. AI 逐任务汇总，确认的漏洞自动写入漏洞列表并分级；
  4. 打开攻击链页面，导出风险 ≥ 高的节点列表给管理层过目；
  5. 漏洞管理页批量导出 XLSX/CSV，进入交付流程。

剧本二：高危接口的修复回归验证

  1. 对已知可疑参数（如订单号）开单点对话，要求"验证是否可注入，并保留请求证据"；
  2. AI 完成验证，record_vulnerability生成漏洞记录，按实际影响定级；
  3. 修复方案同步给开发，记录状态保持"打开"；
  4. 开发修复后重放同一验证指令，复现失败；
  5. 将记录状态流转为"已修复"，修复前后两组证据挂在同一条记录下，报告与复盘直接引用。

剧本三：授权对抗中的失陷后验证

  1. WebShell 页登记已控 Shell（支持 PHP/ASP/ASPX/JSP 及自定义类型）；
  2. AI 助手标签页下达"列出当前目录""读取某配置"等指令，由 AI 转成 Shell 操作；
  3. 用内置 C2 启动监听器（TCP 反向连接或 HTTP 信标）维持通道，会话与任务队列持久管理；
  4. 委派权限提升与横向移动子代理，用 linpeas、impacket 继续侦察；
  5. 全程开启 HITL 审批，事后按审计日志逐步回放。

⚠️ 此剧本仅限自有系统或已获明确书面授权的对抗环境，动手前先读安全模型与安全加固文档（docs/zh-CN/ 中的security-model与security-hardening）。

FAQ：上手前先把这 5 个问题弄清楚

Q1：一个安全工具都没装，平台能用吗？能。未安装的工具执行时自动跳过或改用替代方案，先把 AI 通道和主流程跑通，再按任务装 nmap、sqlmap 这类高频工具即可。

Q2：主力模型通道被限流或抖动，任务会不会停？不会直接停。可以保存多条通道：ai.default_channel指定默认，multi_agent.eino_middleware.model_failover_channels配置重试耗尽后的故障切换顺序；单条会话还能在会话设置里随时换通道。

Q3：AI 通道的模型和知识库的嵌入模型是一回事吗？不是。ai.channels管对话模型，knowledge.embedding管向量化模型，两者独立配置；嵌入段留空的base_url/api_key会复用默认 AI 通道，少填一半字段。

Q4：出了办公室还能操作吗？可以。「系统设置 → 机器人设置」里配好企业微信、钉钉、飞书或 Telegram 等任一通道，手机端用「帮助 / 列表 / 切换 / 角色」这类自然语言命令远程驱动，权限仍走 RBAC 约束。

Q5：升级出问题去哪找退路？优先用控制台「系统设置 → 一键更新」：它会保留roles/skills/tools/agents/data/config.yaml，本地有未提交改动或历史分叉时拒绝覆盖而不是硬刷；git 工作树可用./cyberstrike-ai -update-rollback回到更新前，脚本路径的备份在.upgrade-backup/。

写在最后：今天就做的四件事

  1. 跑一次./run.sh，把首次出现的admin密码抄下来并改掉；
  2. 配一条 OpenAI 兼容通道，用"扫描 127.0.0.1 的开放端口"这类无害指令完成第一次对话；
  3. 把 2~3 个自有测试目标塞进批量队列，完成第一次漏洞批量导出；
  4. 打开hitl.default_mode: approval并配审计 Agent，确认每次工具调用都有裁决留痕。

合规边界声明：本文全部指令仅应指向自有系统或已获得明确书面授权的目标，请遵守当地法律法规与职业道德，对任何越界行为承担责任。

【免费下载链接】CyberStrikeAIThe system of action for AI-native cybersecurity—where intent becomes governed execution, evidence becomes operational memory, and every operation improves the next.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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