CyberStrikeAI 实战教程从一句自然语言到漏洞闭环的 AI 渗透测试平台完整上手指南【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凌晨两点甲方把一份资产清单甩给你五个域名、二十个内网 IP周末之前要出渗透报告。你打开终端nmap 刚扫完端口sqlmap 的 payload 还没敲对gobuster 在后台跑着目录nuclei 又报了一堆待复核的告警——十几个工具的窗口挤在屏幕上每一条结论都还散落在聊天记录里报告一个字没动。这种工具装了一堆、却卡在哪都说不清的崩溃做过安全测试的人都体会过。而 CyberStrikeAI 正是为终结这种局面而生它是一个 Go 写的 AI 原生安全测试平台你只需用自然语言说出目标它就替你拆解任务、挑选工具、执行命令、收集证据最后沉淀成可追踪的漏洞记录与攻击链。这篇文章就带你从一条run.sh命令跑到漏洞导出、攻击链成图的完整闭环。它到底替你扛掉了什么CyberStrikeAI 的定位可以用三句话说清它是一支会执行的 AI 安全团队把你的意图翻译成受治理的工具行动它把规划、执行、审批、证据、复盘全部装进同一个可审计的工作空间核心机制一句话概括——意图进受控行动出证据留下成为可复用的运营记忆。下面这张仪表盘就是它的全局视角最小路径跑通一条命令起服务说人话就是——先别管那些花活把服务跑起来、能用上嘴跟它说话才算入门。环境要求很简单两个依赖依赖版本用途Go1.25以go.mod为准编译与运行服务Python3.10部分工具与依赖然后把安装交给脚本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI cd CyberStrikeAI chmod x run.sh ./run.shrun.sh会自动校验环境、建 Python 虚拟环境、装依赖、拉 Go 模块、编译并启动服务。它默认走 HTTPS 本机自签证书流式场景更稳只想本地快速体验就加--http走明文。第一次成功的标志记住这两点终端出现● ONLINE并打印出 Web UI 地址默认https://127.0.0.1:8080/首次安装会在ADMIN SETUP REQUIRED下给出一个只显示一次的admin初始密码——先存下来登录后立刻改。 经验提示浏览器报不受信任的证书是自签证书的正常现象手动信任一次即可若日志刷client sent an HTTP request to an HTTPS server说明你用http://访问了只开 HTTPS 的端口换成https://就好。服务起来后先做一件事进入「系统设置 → 基本设置 → AI 通道配置」填一个 OpenAI 兼容通道服务商、Base URL、API Key、模型名保存。没有这一步后面所有对话都无从谈起。工具没装全不影响启动未安装的工具执行时会自动跳过或换替代方案先把主链路跑通即可。主线任务从一句话到漏洞闭环接下来是核心篇幅。我不按功能清单给你念菜单而是拆成五个你真正要完成的任务每个任务都按解决什么麻烦 → 怎么操作 → 你会看到什么 → 一句经验提示走。任务一用一句话发起第一次扫描解决什么麻烦不用背 nmap 参数直接说人话。怎么操作打开 Web 控制台在对话窗口直接输入对 192.168.1.1 做 80/443/22 重点扫描你会看到什么左侧是对话列表右侧 AI 会自己规划端口、选中工具、执行并把结果解读成结论而不是甩给你一屏原始输出。 经验提示底部输入框支持唤起工具、Enter 发送、ShiftEnter 换行。系统预置了体验示例直接照着输就能看到效果比如检查某 URL 是否存在 SQL 注入枚举隐藏目录与组件漏洞。任务二把一批目标丢进队列自动排期解决什么麻烦手头有十几个 URL 要测逐个对话不现实。怎么操作打开批量任务队列把多个目标一次性添加进去每条任务作为独立对话执行拥有完整状态流转待处理 / 运行中 / 已完成 / 失败 / 已取消。统一给队列选一个角色点开始之后只管回来看结果支持单条执行、编辑、删除。 经验提示批量队列默认走单代理最省 token想让批量任务也上多代理编排需要在配置里打开batch_use_multi_agent成本会相应上升按需取舍。任务三给 AI 换一个专家身份解决什么麻烦同一个平台测 Web 和测二进制思路完全不同角色化测试就是让 AI 按场景换大脑。怎么操作进入角色管理内置 12 预定义角色渗透测试、Web 应用扫描、API 安全、二进制分析、云安全审计……每个角色绑定专属提示词与工具集直接选用即可。想加自定义角色在roles/目录新增一个 YAML 文件系统启动后自动加载例如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 经验提示角色只决定用什么提示词 能用哪些工具并不绕过权限与审批想让某个角色更保守直接收窄它的tools列表即可。任务四让发现进入漏洞生命周期而不是停在聊天里解决什么麻烦漏洞散落在对话里三天后谁也不知道修没修。怎么操作对话中 AI 会自动识别并提取漏洞生成结构化记录——含描述、证据、影响分析、修复建议。每条记录按严重 / 高危 / 中危 / 低危 / 信息自动分级走打开 → 确认 → 已修复 / 误报的状态流转支持批量导出、批量删除统计看板按等级分布与趋势实时刷新。 经验提示导出的结构化数据可直接对接你们现有的漏洞管理或工单系统测试成果不再是一次性消费。任务五让一支 AI 团队并行干活解决什么麻烦单代理处理简单任务够用但复杂目标需要分工协作。怎么操作基于 CloudWeGo Eino 框架平台提供三种多代理编排模式在对话里切换即可模式协作方式适合场景Deep深度协调器 任务子代理并行委派目标复杂、需要并行侦察Plan-Execute规划 → 执行 → 重新规划循环长链路、方案要不断修正Supervisor监督员统一分派任务强调分工与优先级所有代理定义都是agents/目录下的 Markdown 文件orchestrator.md深度协调器、orchestrator-plan-execute.md、orchestrator-supervisor.md其余是各类子代理侦察、攻击面枚举、横向移动、权限提升等。每个文件由 YAML front mattername / id / description / tools / bind_role加正文系统提示词组成想调某个子代理的行为改文件就行不碰代码。 经验提示多代理更耗 token日常简单扫描用单代理足够只有面对需要拆阶段的复杂目标时才切 Deep / Plan-Execute。深入机制为什么这么设计光会点按钮不够看懂下面三点你才知道什么时候该信它、什么时候该干预。攻击链把过程变成一张图它能做什么你已经看到了关键是为什么。一次测试横跨多天、多个会话如果证据只躺在各条对话里复盘时你得人肉拼接从哪一步走到哪一步。CyberStrikeAI 的做法是让 AI 自动解析每个对话把目标、工具、漏洞之间的关系织成一张攻击链图节点按风险等级着色红/橙/黄/绿支持交互式回放每个环节也能导出攻击链或只导出风险 ≥ 高的节点列表接入外部报告管道。配合项目事实黑板跨会话关联事实、风险评分、图谱视图关键结论不会丢。设计动机一句话证据不应是一次性对话副产品而应成为可被检索、可被下游管道消费的运营资产。知识库让 AI 带着你的经验干活同样是向量检索CyberStrikeAI 没有停在裸搜一把。它扫描knowledge_base/下的 Markdown → 自动切块、向量化 → 按目录结构分类 → 文件变更后增量重建索引检索链路再叠加查询改写MultiQuery、精排rerank与结果后处理回答质量比单段向量搜索高一个档次。在config.yaml里打开knowledge: enabled: true base_path: knowledge_base embedding: provider: openai model: text-embedding-v4把团队沉淀的测试方法、内网笔记、历史案例丢进去AI 测试时就是参考经验而非凭空发挥。为什么值得做向量检索的天花板是检索质量而改写 精排 后处理这三段正是把召回一堆相关变成命中那条最有用的关键。工具即 YAML为什么新工具 新文件平台预置 100 工具配方全部是tools/下的 YAML支持热重载。拿nmap.yaml举例它把命令、默认参数、每个参数的位置/flag/模板都声明清楚了name: nmap command: nmap args: [-sT, -sV, -sC] enabled: true parameters: - name: target type: string position: 1 - name: ports type: string flag: -p接入内部自研工具复制一个 YAML 改字段即可无需重启。为什么这么设计把工具能力从 Go 代码里剥离成数据安全团队扩工具就不用走研发排期运营同学也能自己维护。MCPModel Context Protocol一种让 AI 统一调用外部工具的协议则提供了另一条扩展路内置 HTTP MCP 服务器、cmd/mcp-stdio暴露给 CLI 客户端、外部 MCP 联邦HTTP / Stdio / SSE 三传输能把 Burp 认证流量、内网扫描器等挂进来统一调度。治理与边界怎么让自动化不反噬你自动化是双刃剑CyberStrikeAI 用三层机制把它关进笼子口吻是放权但不失控。人机协同HITL敏感操作可设审批门槛。侧边栏配置审批模式与工具白名单config.yaml里的hitl.tool_whitelist定义全局免审批工具。审批方可以是人也可以是审计 Agent——用一个独立小模型审查每次工具调用的参数与影响按规则裁决放行还是拦截。它的精髓是绝大多数非破坏性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才拒绝。调用拦截在「安全防护」下用正则做执行前拦截默认开政府域名保护命中即不执行并有独立的已拦截状态与统计。它比审批多一道文本级护栏。详见 调用拦截。平台 RBAC 审计多用户、系统/自定义角色、权限 Scope、资源归属与显式授权谁负责 Web、谁负责二进制边界清楚。所有操作全程留痕工具调用与系统变更都进 SQLite保留策略可配置支持 CSV 导出对接合规审查。⚠️ WebShell、内置 C2 等高风险能力仅限自有系统或已获得明确授权的测试环境使用前请先读 安全模型 与 安全加固指南。实战剧本三个可直接照抄的场景剧本一自动化 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Web 应用扫描角色启动执行系统自动调度 nmap、nikto、sqlmap 等工具AI 汇总结果、自动提取漏洞并分级批量导出结构化漏洞报告与修复建议接入工单系统。剧本二红队演练与攻击链构建目标侦查amass、subfinder 做子域枚举漏洞探测nuclei、wpscan 批量检测攻击链构建让 AI 把发现串成利用路径导出风险 ≥ 高节点C2 部署用内置框架建立命令控制通道横向移动模拟内网横向渗透过程。剧本三应急响应与事件调查证据收集volatility 做内存分析、strings 提取线索样本分析radare2、ghidra 做二进制逆向时间线重建基于日志与文件时间戳还原攻击过程影响评估评估业务影响与数据泄露风险修复建议基于发现输出针对性处置方案。避坑 FAQQ1工具没装全会影响使用吗不会。未安装工具执行时自动跳过或换替代方案先把核心流程跑通再按需补齐。常用工具可brewmacOS或aptKali/Debian/Ubuntu装 nmap、sqlmap、nikto、gobuster、nuclei 等ffuf/subfinder等部分发行版没有的用go install补。Q2想换模型怎么办在「系统设置 → AI 通道配置」新增通道并设为默认即可也可在对话页会话设置里临时切换。支持多个 OpenAI 兼容通道并存还能配故障切换通道。Q3升级会丢配置吗优先用控制台「系统设置 → 一键更新」或./upgrade.sh。它会自动备份config.yaml和data/本地tools/、roles/、skills/、agents/始终保留不被覆盖。失败时 git 工作树用-update-rollback回滚tarball 安装从.upgrade-backup/恢复。Q4生产环境怎么上 HTTPSconfig.yaml里server.tls_cert_path/server.tls_key_path配正式证书即可本地测试用自签证书就行。Q5跑久了会越来越慢吗建议定期清理历史对话、只启用需要的工具、按服务器性能调并发参数。这些是常规运维项详见 配置参考 与 运维 Runbooks。今天就做一件事安全测试的终极目标是把精力放在判断而不是执行上。所以别只收藏这篇文章——今天就git clone下来跑一次./run.sh用扫描 127.0.0.1 的开放端口这类无害指令做第一次对话再逐步试角色切换、批量任务和多代理编排。记住一个前提一切测试只针对自有系统或已获明确授权的目标遵守当地法律法规与道德准则。从第一句自然语言指令开始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