CyberStrikeAI 快速上手指南：从一键部署到漏洞闭环的完整实战路线

CyberStrikeAI 快速上手指南从一键部署到漏洞闭环的完整实战路线【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先复盘一下你手头的活nmap、sqlmap、gobuster、nuclei 每个都要单独记语法侦察、利用、报告全靠人肉衔接上次踩的坑散落在聊天记录里这次换个同事又得从头摸团队谁负责哪块更是全靠吼。工具乱、流程断、经验丢、协作散——这四样叠加才是安全测试真正的成本。CyberStrikeAI 就是冲着把这条链路收拢到一个可审计的工作空间来的你负责用自然语言说清目标它负责拆任务、选工具、执行、收证据最后把发现沉淀成漏洞记录和攻击链。这篇不是功能盘点是带你从部署到第一次出结果的路线。跑起来一条命令把地基打好依赖版本要求用途Go1.25以go.mod为准编译与运行服务Python3.10部分工具与依赖的运行环境把仓库拉到本地剩下的活都交给脚本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI cd CyberStrikeAI ./run.shrun.sh会依次完成环境校验、创建 Python 虚拟环境、装依赖、拉 Go 模块、编译二进制然后拉起服务。默认走 HTTPS 本机自签证书多路流式场景下更稳只是想本地快速体验加个参数即可./run.sh --http走明文 HTTP。启动成功的信号有两个终端里服务进入在线状态并打印 Web UI 地址浏览器打开https://127.0.0.1:8080/后用admin账号加首次启动时自动生成的初始密码登录。注意这个密码只在第一次启动时打印一次先抄到安全的地方登录后第一时间改掉。几个新手最容易卡住的点浏览器弹证书不受信任自签证书的正常现象手动信任一次即可日志里刷出client sent an HTTP request to an HTTPS server你用http://敲了只开 HTTPS 的端口换成https://就好初始密码没保存、密码也忘了用./run.sh --reset-admin-password重置。 经验提示本机安全工具装得不全完全不妨碍启动——缺的工具在执行时会被自动跳过或换替代方案先跑通流程再补工具。这对你的价值一条命令拿到可登录的完整控制台缺工具不挡路出问题也有明确的排查路径。第一次对话先接上大脑再开口说话模型通道怎么配没接上模型通道平台只是个空壳。两种方式任选方式一推荐Web 界面。进「系统设置 → 基本设置 → AI 通道配置」填服务商、Base URL、API Key 与模型名保存即生效。左侧通道列表支持设为默认、复制、删除和批量探活。方式二直接编辑config.yaml。核心就是ai这一小段ai: default_channel: openai-main channels: openai-main: name: OpenAI Main provider: openai_compatible api_key: sk-your-key base_url: https://api.openai.com/v1 # 或 https://api.deepseek.com/v1 model: gpt-4o # 或 deepseek-chat 等ai.default_channel决定新对话默认用哪条通道想换直接在对话页的会话设置里切其他已保存的通道不用动全局配置。发一条无害指令看懂第一份输出通道配好后别上来就打真实目标。发一句对主机无害的扫描 127.0.0.1 的开放端口盯着输出看三个东西就够了AI 选了哪个工具这里应该是 nmap、实际拼出来的命令长什么样、最后的解读结论。这三段合起来就是平台一次标准思考—执行—交付的完整样本后面所有复杂场景都是它的放大版。这对你的价值两分钟完成模型接入并通过一次真实执行搞懂输出结构——后面看攻击链、看审批日志全都用得上。从单点放大对话、角色、批量队列三档递进单点跑通之后按测一个 → 换专家 → 排一批的节奏放大。自然语言对话第一档这是默认姿势你说人话AI 翻译成工具调用。比如输入对 192.168.1.1 重点扫 80/443/22它会自动规划端口范围、选工具、执行并解读结果。省下的不只是敲命令的时间更是反复翻工具文档的时间。角色切换第二档同一个平台不同目标需要不同的专家。平台内置 12 预定义角色每个角色在roles/目录下一份 YAML绑定专属提示词与工具集渗透测试角色专注 SQL 注入、XSS 这类 Web 常见漏洞API 安全测试角色盯接口安全二进制分析、云安全审计、CTF 各有专人。对话页切角色等于当场换专家上岗。要自定义角色往roles/里加一个 YAML 就行系统自动加载name: 自定义API安全测试 description: 专注于API安全测试的专家角色 user_prompt: 您是一名API安全专家专注于检测API接口中的安全漏洞... icon: tools: - api-fuzzer - arjun - graphql-scanner enabled: true批量队列第三档待测目标攒了一批把它们塞进批量任务队列统一选角色一键启动之后只管回来看结果。每个目标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控制添加任务、开始执行、删除队列也支持单条的执行、编辑与删除。典型节奏多个待测 URL 进队列 → 选角色 → 启动 → 下班。第二天回来按状态收割哪条失败点哪条重跑。这对你的价值从一次测一个平滑过渡到一次排一批测试吞吐量不再受你键盘速度的限制。让结果沉淀漏洞生命周期、攻击链与知识库测完了不等于结束了沉淀才决定这次测试值多少钱。平台有三层沉淀。漏洞生命周期对话里的发现变成资产对话中的漏洞信息会被自动识别并生成结构化记录描述、证据、影响分析、修复建议齐全按严重/高危/中危/低危/信息自动分级。之后走完整生命周期——状态在打开、确认、已修复、误报之间流转支持批量导出、批量删除统计看板按等级分布与趋势实时刷新。导出的数据可以直接对接你现有的漏洞管理或工单系统测试结果不再是一次性消费。攻击链可视化把过程画成图平台会自动解析对话把目标、工具、漏洞之间的关系织成一张攻击链图节点之间连线说明从哪一步走到哪一步按风险等级着色红/橙/黄/绿支持交互式回放每个环节也能导出攻击链或原始发现接入外部报告管道。配合项目事实黑板跨会话关联事实、风险评分、图谱视图测试拖过几天、跨几个会话关键结论也不会丢。知识库让 AI 带着你的经验干活知识库基于向量检索RAG扫描knowledge_base/下的 Markdown 文件 → 自动切块、向量化 → 按目录分类管理 → 文件变更后增量重建索引。检索链路还叠了查询改写MultiQuery、精排rerank与结果后处理命中率比裸向量搜索高一个档次knowledge: enabled: true base_path: knowledge_base embedding: provider: openai model: text-embedding-v4把团队的测试方法、内网环境笔记、历史案例丢进去AI 干活时查的是你的经验而不是凭空发挥。另外还有视觉分析用独立视觉模型看截图、验证码和 UI 元素上下文里只留文字摘要功能与 token 开销两头兼顾。这对你的价值发现进漏洞库、过程进攻击链、经验进知识库——下一次测试从上一次测试的结论出发而不是从零开始。进阶火力多代理编排与高风险能力多代理编排什么时候开代价是什么目标一复杂单代理的上下文就容易顾此失彼。平台基于 CloudWeGo Eino 提供三种多代理协作模式模式协作方式适用场景Deep深度协调主代理 任务子代理并行目标复杂、需要并行侦察Plan-Execute规划 → 执行 → 重新规划循环长链路任务、方案需要不断修正Supervisor监督监督员统一分派给专业子代理强调任务分工与优先级管理代理定义全是 Markdown 文件放在agents/目录orchestrator.md是 Deep 协调器orchestrator-plan-execute.md、orchestrator-supervisor.md分别对应另两种模式的协调器其余.md是攻击面枚举、横向移动、权限提升等子代理。每个文件由 YAML front mattername / id / description / tools / bind_role加正文系统提示词构成想调某个子代理的行为直接改文件即可不用碰代码。 经验提示多代理很吃 token——每次派单、每个子代理的每一轮执行都在烧模型调用。日常简单扫描用单代理就够批量任务默认不走多代理确有需要时把multi_agent.batch_use_multi_agent打开成本会相应上升按需取舍。这对你的价值复杂目标有并行火力可用简单任务不白花 token火力档位自己说了算。⚠️ 红线警告WebShell 与 C2先划清授权边界下面两块能力只允许用于自有系统或已获得明确授权的测试环境使用前请阅读 docs/zh-CN/security-model.md 与 docs/zh-CN/security-hardening.md并始终遵守当地法律法规。越界使用不仅违法平台自带的调用拦截规则tool_guard也会拦政府类域名。WebShell 管理支持 PHP、ASP、ASPX、JSP 及自定义 Shell 类型提供连接管理、虚拟终端、文件管理器、数据库管理和 AI 助手标签页。对着 AI 助手说列出当前目录文件读取某个配置它会把指令转成对 Shell 的实际操作。内置 C2 框架多类型监听器TCP 反向连接、HTTP/HTTPS 信标、WebSocket、持久化会话与任务队列、SSE 实时事件流C2 操作以 MCP 工具形式暴露AI 可以直接调度会话和任务。这对你的价值授权范围内红队演练的后半段立足点管理、命令控制有了统一入口授权范围外这套能力应当锁死。治理与扩展授权、审批、审计与三种扩展姿势AI 自动执行是双刃剑平台用三层机制把它关进笼子再给你三条扩展路径。三层治理人机协同HITL敏感操作设审批门槛。侧边栏配置审批模式与工具白名单config.yaml的hitl.tool_whitelist定义全局免审批工具。审批方可以是人工也可以是审计 Agent——用独立小模型审查每次工具调用的参数与影响按内置规则裁决放行或拦截。规则基调是绝大多数渗透操作注入、上传、getshell 探测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。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碰 Web 扫描、谁碰二进制分析边界清清楚楚。审计日志对话内容与工具调用落库 SQLite用户操作、工具执行、系统变更全程留痕保留策略可配置支持 CSV 导出对接合规审查。三种扩展姿势① YAML 工具配方新增工具 新增一个文件。所有工具定义都是tools/目录下的 YAML支持热重载。拿nmap.yaml摘个骨架name: nmap command: nmap args: [-sT, -sV, -sC] enabled: true short_description: 网络映射和服务指纹识别 parameters: - name: target type: string required: true - name: ports type: string flag: -p想接内部自研工具复制一个改字段自动识别加载不用重启。② MCP 协议三种姿势接入。Web 模式内置 HTTP MCP 服务器Stdio 模式入口在 cmd/mcp-stdio/对接 Cursor、CLI 等客户端外部 MCP 联邦支持 HTTP、Stdio、SSE 三种传输把 Burp 认证流量、内网扫描器挂进来统一调度。③ 机器人与插件把测试入口搬出口。机器人接入覆盖个人微信、企业微信、钉钉、飞书、Telegram、Slack、Discord、QQ配好之后在手机上发自然语言就能干活帮助、列表、切换 对话ID、新对话、角色 渗透测试。插件侧有 Burp Suite 插件Burp 里直接看 AI 辅助结果和浏览器扩展DevTools 抓 Network 流量转发给平台分析。这对你的价值放权但不失控——审批、权限、审计把自动化关在笼子里工具、协议、入口三个方向都能低成本扩张平台长成你需要的样子。三个实战剧本照抄就能跑剧本一自动化 Web 应用安全评估把多个目标 URL 加入批量任务队列队列统一选择Web 应用扫描角色启动执行平台自动调度 nmap、nikto、sqlmap 等工具AI 汇总结果自动提取并分级漏洞从漏洞管理页导出结构化报告与修复建议。剧本二授权范围内的红队演练subfinder、amass 做子域名枚举nuclei、wpscan 批量探测已知漏洞让 AI 把发现串成利用路径生成攻击链用内置 C2 建立命令控制通道模拟内网横向渗透全程留存证据。剧本三应急响应与事件调查volatility 做内存分析strings 提取线索radare2、ghidra 逆向恶意样本基于日志与文件时间戳重建时间线评估业务影响与数据泄露面输出针对性处置与修复建议。常见问题Q本机工具装不全能正常用吗能。平台启动不依赖任何安全工具缺的工具执行时自动跳过或换替代方案。先用内置能力把流程跑通再按场景补齐工具。Q中途想换模型要重新部署吗不用。「系统设置 → AI 通道配置」里新增一条通道设为默认即可临时换模型直接在对话页会话设置里切。多个 OpenAI 兼容通道可以并存还能配置故障切换通道model_failover_channels。Q升级会把我的配置和数据冲掉吗./upgrade.sh会自动备份config.yaml与data/本地的tools/、roles/、skills/目录始终保留升级失败可以从.upgrade-backup/恢复或手动恢复备份后重新./run.sh。Q对外提供服务时 HTTPS 怎么上config.yaml里配server.tls_cert_path/server.tls_key_path指向正式证书即可纯本地调试用自签证书tls_auto_self_sign就行。Q多代理是不是每个任务都该开着不是。它换来的是编排能力代价是成倍的 token。单目标简单扫描用单代理复杂目标再按场景选 Deep / Plan-Execute / Supervisor批量队列默认单代理确认需要再开batch_use_multi_agent。Q跑久了会不会越来越卡属于常规运维定期清理历史对话、只启用当前用得上的工具、按机器性能调整并发参数。更多参数与运维动作见 docs/zh-CN/ 里的配置参考与 Runbooks。收尾今天就动起来的建议今天的动作只有一个clone 下来跑一次./run.sh接上模型通道用扫描 127.0.0.1 的开放端口做第一次对话跑通后再依次试角色切换、批量队列和多代理模式。最后把这句话贴在工位上一切测试只针对自有系统或已获得明确授权的目标并遵守当地法律法规与职业准则。把精力留给判断把执行交出去——你的安全测试工作流值得被重新定义一次。【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