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      开源AI原生安全测试平台CyberStrikeAI部署与使用
      发布时间:2026-06-08 阅读次数: 1362 次
      01
      CyberStrikeAI 简介

      CyberStrikeAI 是一款 AI 原生安全测试平台  ,基于 Go 构建  ,集成了 100+ 安全工具、智能编排引擎、角色化测试与预设安全测试角色、Skills 技能系统与专业测试技能、完整的测试生命周期管理能力  ,以及面向授权场景的内置轻量 C2(Command & Control  ,指挥与控制)能力(监听器、加密通信、会话与任务、实时事件、REST 与 MCP 协同)。通过原生 MCP 协议与 AI 智能体  ,支持从对话指令到漏洞发现、攻击链分析、知识检索与结果可视化的全流程自动化  ,为安全团队提供可审计、可追溯、可协作的专业测试环境。

      CyberStrikeAI 项目开源地址为:

      https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI该项目目前在 GitHub 上已获得超过 4K 个 Stars。



      02
      CyberStrikeAI 架构设计

      CyberStrikeAI 的核心是以大语言模型为决策引擎  ,以海量安全工具为执行触手的高度自动化渗透测试架构  ,是“AI 大脑”与“传统安全工具”的深度集成。

      整个系统自上而下分为三个主要层级:

      交互层(Web UI)

      基于标准的 Web 前端技术构建  ,为安全测试人员提供了一个直观的对话式控制台  ,所有的自然语言指令和人机协同审批都在此层完成。

      平台核心层(Gin HTTP Server)

      基于 Go 语言构建的系统引擎  ,是整个平台的“神经中枢”。它主要由两大核心?樾ぷ鳎

      • 智能 Agent ?椋ˋI Loop):作为系统的“大脑”  ,负责对接外部的大语言模型(LLM)。它 接收用户的指令  ,进行上下文分析、逻辑推理和攻击路径规划  ,并生成具体的测试策略。

      • MCP 工具管理器与安全执行器:作为系统的“双手”  ,它通过原生的 MCP 协议桥接 AI 和底层工具库。当 AI 做出决策后  ,执行器会精准调用底层 100+ 款安全工具(如 nmap、sqlmap)去执行具体的扫描或渗透任务  ,并将结果回传给 AI 进行下一轮分析。

      持久化层(SQLite Database)

      轻量级且可靠的底层存储方案  ,负责记录所有的对话历史、测试任务流转状态以及后渗透相关数据  ,确保多轮人机交互过程中的上下文不会丢失。

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      03
      CyberStrikeAI 本地部署

      CyberStrikeAI 依赖 Go 1.21+ 以及 Python 3.10+ 环境  ,因此在安装部署前需要确保 Go、Python 环境均已安装正确

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      克隆 CyberStrikeAI 项目源代码:

      git clone 

      https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI.git


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      然后进入目录  ,使用安装脚本命令安装即可:

      cd CyberStrikeAI

      chmod +x run.sh && ./run.sh

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      成功安装后会输出访问地址和初始密码

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      按照提示进行登录:

      https://ip:8080/

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      配置大模型 apikey 后即可使用

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      04
      CyberStrikeAI 使用测试

      在对话窗口中输入目标地址  ,即可开始进行自动化安全测试

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      展开详情可以看到安全测试过程

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      过程中发现的漏洞会记录在漏洞管理中

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      点击相应的漏洞条目即可看到漏洞详细信息  ,包括证明、影响、修复建议等

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      05
      总结

      CyberStrikeAI 是一款完成度较高的 AI 自动化综合安全测试平台  ,平台功能非常全面  ,覆盖了渗透测试从信息收集到内网渗透的全生命周期。CyberStrikeAI 可协同、可观测、可介入、可扩展、可闭环的架构设计  ,也让 AI + 安全的真正落地成为现实  ,做到开箱即用。



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