开源AI原生安全测试平台CyberStrikeAI部署与使用

第59号

2026年6月5日 16:00
北京

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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”。它主要由两大核心模块协同工作：

• 智能 Agent 模块（AI 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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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

克隆 CyberStrikeAI 项目源代码：

git clone

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

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

成功安装后会输出访问地址和初始密码

按照提示进行登录：

https://ip:8080/

配置大模型 apikey 后即可使用

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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

展开详情可以看到安全测试过程

过程中发现的漏洞会记录在漏洞管理中

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

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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