从一句话到一份漏洞报告AI安全测试平台CyberStrikeAI终极上手指南【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一个周五下午你接到新授权测试需求目标是一个带三个子系统的Web应用。按老办法你要先子域名枚举、端口扫描、目录爆破再逐接口测注入试XSS最后把十几个工具的输出拼成漏洞报告——光重复敲命令就能耗掉大半天。CyberStrikeAI这个AI安全测试平台要解决的就是这件事把你脑子里的测试意图翻译成一步步可执行、可审计、可追溯的安全操作让AI替你跑完从侦察到出报告的全流程。平台启动后仪表盘会把跑了几单任务、发现几个漏洞、工具成功率多少全部可视化。但你不用急着研究每一个面板先把它跑起来感受一句话驱动测试的体验再逐步深入。第一幕 · 跑起来从克隆仓库到第一次对话3个步骤完成环境部署只要三样东西Go 1.21、Python 3.10以及2GB内存和20GB磁盘空间。然后执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI cd CyberStrikeAI chmod x run.sh ./run.shrun.sh会自动完成环境检查、创建Python虚拟环境、安装依赖、编译Go程序并启动Web服务全程无需手动介入。启动成功后访问https://127.0.0.1:8080/默认启用TLS自签名浏览器提示证书不受信任时选择继续即可。注意首次启动时控制台会打印一个自动生成的24位admin初始密码登录后务必第一时间修改。两处配置把AI大脑接进来登录后进入系统设置填两样东西API地址和模型名。平台兼容所有OpenAI协议的接口所以DeepSeek、通义千问、GPT都能用。如果你更习惯写配置文件直接编辑config.yaml对应的ai段ai: default_channel: qwen-max channels: qwen-max: provider: openai_compatible base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 api_key: sk-你的密钥 model: qwen3-max max_total_tokens: 120000这里的max_total_tokens决定了AI能记住多长的测试过程建议不要调太低否则长任务中途会被截断。配置完成后右侧的模型参数面板长这样到这里你已经拥有了一个能对话、能调工具、能记漏洞的AI安全测试平台。接下来进入正题拿它干点真活。第二幕 · 用起来四个场景吃透核心用法场景1用一句自然语言发起一次完整测试 点开左侧对话在输入框里直接写需求例如扫描 example.com 的开放端口然后对 80/443 端口上的服务做漏洞检测最后把发现整理成报告AI会像一位资深测试工程师那样拆解任务先调用nmap扫端口、识别服务版本再用nuclei等工具做漏洞检测最后自动调用漏洞记录工具把结果写入平台。你不需要记住任何工具的语法——这正是意图驱动的含义。输入框下方的模式切换值得注意默认Eino单代理适合大部分任务切到DeepPlan-ExecuteSupervisor则进入多智能体协同第三幕详细讲。新手建议先用单代理模式它已经能完成绝大多数常规测试。场景2选对角色让AI按专家套路出牌 不同的测试目标思维方式和工具链完全不同。平台预置了渗透测试、Web应用扫描、云安全审计、API安全测试、二进制分析、CTF等多套角色每个角色绑定了一批专属工具拿二进制分析和渗透测试对比前者自带angr、ghidra、radare2等逆向工具后者则挂载了sqlmap、hydra、metasploit这类攻击工具。选对角色AI的思维方式就从找漏洞切到逆向程序而不是拿同一套工具应付所有场景。想造专属角色在roles/目录新建一个YAML文件即可name: API专项测试 description: 专注REST/GraphQL接口安全 user_prompt: 你是一位API安全测试专家先做接口资产梳理再逐层测鉴权与注入…… icon: tools: - arjun - graphql-scanner - ffuf enabled: true如果连工具调用步骤都想固定下来就用技能包Skills。每个技能是一组方法论文档示例脚本AI会按文档指引执行标准测试流程skills/目录下已有Web攻击、云攻击、区块链合约等20多套现成技能可直接参考。场景3把重复测试交给批量任务队列 单次测试跑顺之后你会发现很多工作其实是重复的——同一个网段的N台机器、同一套系统的多个环境。此时别再手动一条条发指令了创建批量任务队列队列里每个任务仍是一条自然语言描述如扫描192.168.1.5的开放端口你可以设置并发数、选择手工或定时调度平台会按顺序执行并跟踪每个任务的进度。这一功能对周期性安全巡检尤其好用——每周把同样的队列跑一遍比对结果即可。场景4让漏洞从发现到修复闭环 所有AI发现的漏洞都会自动沉淀进漏洞管理页无需手工整理每个漏洞带风险等级严重/高危/中危/低危/信息、状态流转待确认/已确认/已修复/误报、影响范围与修复建议。测试完成后你甚至可以直接把报告导出或通过API拉取接入内部工单系统。关键提醒AI记录的漏洞务必人工复核一遍再上报避免把扫描器误报当真实漏洞交给客户。第三幕 · 玩出花能力边界与生态扩展把测试拆给多个智能体三种协同模式怎么选 单代理适合常规任务但大型渗透测试往往需要总指挥多兵种。平台内置三种多智能体协同模式Deep模式一个协调主代理Orchestrator把任务拆给信息收集、漏洞利用、横向移动等子代理各干一段再汇总适合复杂攻击链。Plan-Execute模式先规划再执行执行中发现新情况会自动重新规划适合目标情况不明、需要边打边调整的任务。Supervisor模式专家路由——主代理收到请求后动态决定这件事该交给哪个专家代理适合问题类型混杂的场景。智能体本身是agents/目录下的Markdown文件你可以直接编辑它们来调整每个代理的职责描述、可用工具和迭代上限多智能体跑完后平台还能把整条攻击链路画成一张可视化图谱——从目标存活检测到信息收集、漏洞利用、横向渗透每个节点按风险等级着色直接导出PDF放进报告里用知识库沉淀经验让AI越测越聪明 如果每次都让AI从零摸索就浪费了过往项目的经验。平台内置知识库RAG检索增强生成核心思路是AI在回答前先检索你沉淀的历史知识再作答。在knowledge_base/目录放入Markdown文档比如某次项目中总结的xx框架SQL注入绕过手法重建索引后AI就能在测试中主动引用这些内容。文档还支持按分类管理检索时配合向量相似度与精排命中率远高于普通关键词搜索养成习惯每次项目结束把踩过的坑和有效打法写进知识库下次同类任务会明显更快。接入MCP生态安全工具即插即用 MCP模型上下文协议可以理解为AI与外部工具的通用插座。CyberStrikeAI对MCP的支持分三层Web模式平台自带HTTP MCP服务任何支持MCP的AI客户端都能直接连上来调用安全工具stdio模式用命令行把CyberStrikeAI作为本地MCP服务器跑起来在Claude Desktop等工具中就能用全部能力外部MCP联邦把第三方MCP服务器接入平台统一在工具配置页管理启停。如果你在用Claude等客户端接入配置大概长这样{ mcpServers: { cyberstrike-ai: { url: http://localhost:8081/mcp, headers: { X-MCP-Token: 你的令牌 }, type: http } } }WebShell与C2把测试后段的手也交给平台 ️漏洞利用成功之后怎么办平台把后渗透也纳入了管理WebShell管理支持PHP/ASP/ASPX/JSP等类型内置虚拟终端、文件管理和AI助手——你在WebShell里也能直接对AI说话让它帮忙写利用脚本或分析回显更高阶的用法是内置C2命令与控制创建TCP反向、HTTP/HTTPS Beacon或WebSocket监听器会话数据加密传输并持久化配合攻击链可视化整个测试过程从上线到横向全程留痕、随时可复盘。你可能遇到的问题三次真实踩坑记录 ️QAI一直报工具执行超时任务卡住怎么办A平台默认单次工具执行上限60分钟、无输出300秒即终止。长扫描任务建议在config.yaml的agent段调大tool_timeout_minutes另外很多工具扫描超时是因为目标太慢先缩小扫描范围再试。Q配置了DeepSeek但对话没反应A先检查base_url是否以/v1结尾再确认模型名与你的API账户开通的模型一致。平台支持model_failover_channels配置备用通道——填一个备选模型主通道抽风时自动切换避免测试中断。QAI在渗透测试中会不会乱来A这正是平台刻意设计的地方。敏感工具默认走人机协同HITL审批高危操作先由人工或审计Agent审核只有被判定为不会破坏业务可用性的操作才放行。所有操作还会写入审计日志谁在什么时间跑了什么命令一查便知。更多细节见 人机协同最佳实践 与 安全模型。Q为什么工具上下文里总混入无关工具token烧得很快A平台默认开启tool_search渐进式披露——只把前12个高频工具常驻上下文其余工具按需动态解锁能显著省token。如果你自己接了很多外部MCP工具建议在MCP管理页只启用当前项目需要的别让AI在200个工具里做选择题。结尾7步行动清单 ✅到这里你已经从听说这个AI安全测试平台走到了知道它能做什么、怎么用、还能玩出什么花。接下来按这份清单动手部署克隆并运行run.sh完成环境准备。接入模型在系统设置填入兼容API的地址与密钥修改初始密码。第一跑打开对话页用一句自然语言对授权目标做一次端口漏洞扫描。换角色体验2~3个预置角色感受不同工具组合带来的差异。建队列把重复的巡检任务改成批量队列设置定时调度。沉淀知识把这次项目的经验写成Markdown放进knowledge_base/并重建索引。接入工作流尝试多智能体模式把报告导出或通过API接入你的工单系统。每一步完成你都会离把安全测试交给智能体更近一点。合规提醒只有一句始终在获得书面授权的系统上测试AI负责效率责任始终在你。当那句帮我测一下这个目标变成一屏自动生成的漏洞清单和攻击链图谱时你会明白什么叫安全测试智能先行——你的第一个全流程AI渗透测试现在就可以从克隆仓库开始。想深入了解每一层能力部署指南 带你稳妥上线多智能体指南 深挖协同编排API参考 帮你把平台接进CI流水线。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 从一句话到一份漏洞报告：AI安全测试平台CyberStrikeAI终极上手指南
从一句话到一份漏洞报告AI安全测试平台CyberStrikeAI终极上手指南【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一个周五下午你接到新授权测试需求目标是一个带三个子系统的Web应用。按老办法你要先子域名枚举、端口扫描、目录爆破再逐接口测注入试XSS最后把十几个工具的输出拼成漏洞报告——光重复敲命令就能耗掉大半天。CyberStrikeAI这个AI安全测试平台要解决的就是这件事把你脑子里的测试意图翻译成一步步可执行、可审计、可追溯的安全操作让AI替你跑完从侦察到出报告的全流程。平台启动后仪表盘会把跑了几单任务、发现几个漏洞、工具成功率多少全部可视化。但你不用急着研究每一个面板先把它跑起来感受一句话驱动测试的体验再逐步深入。第一幕 · 跑起来从克隆仓库到第一次对话3个步骤完成环境部署只要三样东西Go 1.21、Python 3.10以及2GB内存和20GB磁盘空间。然后执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cy/CyberStrikeAI cd CyberStrikeAI chmod x run.sh ./run.shrun.sh会自动完成环境检查、创建Python虚拟环境、安装依赖、编译Go程序并启动Web服务全程无需手动介入。启动成功后访问https://127.0.0.1:8080/默认启用TLS自签名浏览器提示证书不受信任时选择继续即可。注意首次启动时控制台会打印一个自动生成的24位admin初始密码登录后务必第一时间修改。两处配置把AI大脑接进来登录后进入系统设置填两样东西API地址和模型名。平台兼容所有OpenAI协议的接口所以DeepSeek、通义千问、GPT都能用。如果你更习惯写配置文件直接编辑config.yaml对应的ai段ai: default_channel: qwen-max channels: qwen-max: provider: openai_compatible base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 api_key: sk-你的密钥 model: qwen3-max max_total_tokens: 120000这里的max_total_tokens决定了AI能记住多长的测试过程建议不要调太低否则长任务中途会被截断。配置完成后右侧的模型参数面板长这样到这里你已经拥有了一个能对话、能调工具、能记漏洞的AI安全测试平台。接下来进入正题拿它干点真活。第二幕 · 用起来四个场景吃透核心用法场景1用一句自然语言发起一次完整测试 点开左侧对话在输入框里直接写需求例如扫描 example.com 的开放端口然后对 80/443 端口上的服务做漏洞检测最后把发现整理成报告AI会像一位资深测试工程师那样拆解任务先调用nmap扫端口、识别服务版本再用nuclei等工具做漏洞检测最后自动调用漏洞记录工具把结果写入平台。你不需要记住任何工具的语法——这正是意图驱动的含义。输入框下方的模式切换值得注意默认Eino单代理适合大部分任务切到DeepPlan-ExecuteSupervisor则进入多智能体协同第三幕详细讲。新手建议先用单代理模式它已经能完成绝大多数常规测试。场景2选对角色让AI按专家套路出牌 不同的测试目标思维方式和工具链完全不同。平台预置了渗透测试、Web应用扫描、云安全审计、API安全测试、二进制分析、CTF等多套角色每个角色绑定了一批专属工具拿二进制分析和渗透测试对比前者自带angr、ghidra、radare2等逆向工具后者则挂载了sqlmap、hydra、metasploit这类攻击工具。选对角色AI的思维方式就从找漏洞切到逆向程序而不是拿同一套工具应付所有场景。想造专属角色在roles/目录新建一个YAML文件即可name: API专项测试 description: 专注REST/GraphQL接口安全 user_prompt: 你是一位API安全测试专家先做接口资产梳理再逐层测鉴权与注入…… icon: tools: - arjun - graphql-scanner - ffuf enabled: true如果连工具调用步骤都想固定下来就用技能包Skills。每个技能是一组方法论文档示例脚本AI会按文档指引执行标准测试流程skills/目录下已有Web攻击、云攻击、区块链合约等20多套现成技能可直接参考。场景3把重复测试交给批量任务队列 单次测试跑顺之后你会发现很多工作其实是重复的——同一个网段的N台机器、同一套系统的多个环境。此时别再手动一条条发指令了创建批量任务队列队列里每个任务仍是一条自然语言描述如扫描192.168.1.5的开放端口你可以设置并发数、选择手工或定时调度平台会按顺序执行并跟踪每个任务的进度。这一功能对周期性安全巡检尤其好用——每周把同样的队列跑一遍比对结果即可。场景4让漏洞从发现到修复闭环 所有AI发现的漏洞都会自动沉淀进漏洞管理页无需手工整理每个漏洞带风险等级严重/高危/中危/低危/信息、状态流转待确认/已确认/已修复/误报、影响范围与修复建议。测试完成后你甚至可以直接把报告导出或通过API拉取接入内部工单系统。关键提醒AI记录的漏洞务必人工复核一遍再上报避免把扫描器误报当真实漏洞交给客户。第三幕 · 玩出花能力边界与生态扩展把测试拆给多个智能体三种协同模式怎么选 单代理适合常规任务但大型渗透测试往往需要总指挥多兵种。平台内置三种多智能体协同模式Deep模式一个协调主代理Orchestrator把任务拆给信息收集、漏洞利用、横向移动等子代理各干一段再汇总适合复杂攻击链。Plan-Execute模式先规划再执行执行中发现新情况会自动重新规划适合目标情况不明、需要边打边调整的任务。Supervisor模式专家路由——主代理收到请求后动态决定这件事该交给哪个专家代理适合问题类型混杂的场景。智能体本身是agents/目录下的Markdown文件你可以直接编辑它们来调整每个代理的职责描述、可用工具和迭代上限多智能体跑完后平台还能把整条攻击链路画成一张可视化图谱——从目标存活检测到信息收集、漏洞利用、横向渗透每个节点按风险等级着色直接导出PDF放进报告里用知识库沉淀经验让AI越测越聪明 如果每次都让AI从零摸索就浪费了过往项目的经验。平台内置知识库RAG检索增强生成核心思路是AI在回答前先检索你沉淀的历史知识再作答。在knowledge_base/目录放入Markdown文档比如某次项目中总结的xx框架SQL注入绕过手法重建索引后AI就能在测试中主动引用这些内容。文档还支持按分类管理检索时配合向量相似度与精排命中率远高于普通关键词搜索养成习惯每次项目结束把踩过的坑和有效打法写进知识库下次同类任务会明显更快。接入MCP生态安全工具即插即用 MCP模型上下文协议可以理解为AI与外部工具的通用插座。CyberStrikeAI对MCP的支持分三层Web模式平台自带HTTP MCP服务任何支持MCP的AI客户端都能直接连上来调用安全工具stdio模式用命令行把CyberStrikeAI作为本地MCP服务器跑起来在Claude Desktop等工具中就能用全部能力外部MCP联邦把第三方MCP服务器接入平台统一在工具配置页管理启停。如果你在用Claude等客户端接入配置大概长这样{ mcpServers: { cyberstrike-ai: { url: http://localhost:8081/mcp, headers: { X-MCP-Token: 你的令牌 }, type: http } } }WebShell与C2把测试后段的手也交给平台 ️漏洞利用成功之后怎么办平台把后渗透也纳入了管理WebShell管理支持PHP/ASP/ASPX/JSP等类型内置虚拟终端、文件管理和AI助手——你在WebShell里也能直接对AI说话让它帮忙写利用脚本或分析回显更高阶的用法是内置C2命令与控制创建TCP反向、HTTP/HTTPS Beacon或WebSocket监听器会话数据加密传输并持久化配合攻击链可视化整个测试过程从上线到横向全程留痕、随时可复盘。你可能遇到的问题三次真实踩坑记录 ️QAI一直报工具执行超时任务卡住怎么办A平台默认单次工具执行上限60分钟、无输出300秒即终止。长扫描任务建议在config.yaml的agent段调大tool_timeout_minutes另外很多工具扫描超时是因为目标太慢先缩小扫描范围再试。Q配置了DeepSeek但对话没反应A先检查base_url是否以/v1结尾再确认模型名与你的API账户开通的模型一致。平台支持model_failover_channels配置备用通道——填一个备选模型主通道抽风时自动切换避免测试中断。QAI在渗透测试中会不会乱来A这正是平台刻意设计的地方。敏感工具默认走人机协同HITL审批高危操作先由人工或审计Agent审核只有被判定为不会破坏业务可用性的操作才放行。所有操作还会写入审计日志谁在什么时间跑了什么命令一查便知。更多细节见 人机协同最佳实践 与 安全模型。Q为什么工具上下文里总混入无关工具token烧得很快A平台默认开启tool_search渐进式披露——只把前12个高频工具常驻上下文其余工具按需动态解锁能显著省token。如果你自己接了很多外部MCP工具建议在MCP管理页只启用当前项目需要的别让AI在200个工具里做选择题。结尾7步行动清单 ✅到这里你已经从听说这个AI安全测试平台走到了知道它能做什么、怎么用、还能玩出什么花。接下来按这份清单动手部署克隆并运行run.sh完成环境准备。接入模型在系统设置填入兼容API的地址与密钥修改初始密码。第一跑打开对话页用一句自然语言对授权目标做一次端口漏洞扫描。换角色体验2~3个预置角色感受不同工具组合带来的差异。建队列把重复的巡检任务改成批量队列设置定时调度。沉淀知识把这次项目的经验写成Markdown放进knowledge_base/并重建索引。接入工作流尝试多智能体模式把报告导出或通过API接入你的工单系统。每一步完成你都会离把安全测试交给智能体更近一点。合规提醒只有一句始终在获得书面授权的系统上测试AI负责效率责任始终在你。当那句帮我测一下这个目标变成一屏自动生成的漏洞清单和攻击链图谱时你会明白什么叫安全测试智能先行——你的第一个全流程AI渗透测试现在就可以从克隆仓库开始。想深入了解每一层能力部署指南 带你稳妥上线多智能体指南 深挖协同编排API参考 帮你把平台接进CI流水线。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考