AI 驱动的安全研究工作台 -- Obsius-AI

网络安全者

2026年11月3日 15:21
河南

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智能体没有裸 shell，每条命令都要过执行网关

它不只做资产，还把 CTF、渗透、逆向、取证、样本分析 全塞进了同一个窗口，然后在上面坐了一个会自己调工具、自己写脚本、自己记板的智能体。

这套东西叫 Obsius-AI，README 里给自己的一句话是「AI 驱动的安全研究工作台」。下面这八张图都是真机界面，不是示意图，数字也都是从图里直接读出来的。

01

PART

它到底是什么

WHAT IT IS

它的定位写得很直白：面向 CTF、渗透测试、红队行动、逆向分析、Pwn、IoT 与车联网研究、恶意样本分析。README 那句「以 Windows 为主要运行环境，按任务需要使用 Docker 或 WSL2 执行隔离工作」，基本定了它的气质——不是让你再装一台 Kali 虚拟机，而是把该用的东西收进一个本机工作台。

WebUI

浏览器开 8420

/

桌面窗口

Electron 壳

/

后端网关

FastAPI 唯一入口

三种形态共用一套数据与一套执行策略

设计文档里把三条写成硬约束：黑板的所有写操作必须经 Core API，不可信代码只允许进 Docker（WSL 的信任级等于宿主机），Agent 没有裸 shell，一切命令走 run(cmd, runtime) 再叠服务端策略校验。

这三条决定了它和「给大模型套个聊天框、旁边摆几个按钮」的套壳工具不是一回事。真正的分水岭在于：智能体想跑一条命令，必须先过网关；它想改一条资产状态，必须走黑板。做过攻防的人都知道，「谁在什么时候改了什么」这个东西，事后追起来比事中做对难得多。

02

PART

界面实录

SCREENSHOTS · 八张真机图

① 资产发现：一次查询拉回 1155 条

第一张是一个真实项目的发现页。左侧栏把工作区、智能体、ARTEX、黑板放在最前，工具栏里是浏览器、重放、代理池，再往下才是知识库、技能库、设置。这个排序很像真实的工作顺序：先建项目，再放智能体，最后才是具体工具。

资产发现：FOFA 查询语法直接写在搜索框里，命中 1155 条、本页 1155 条全部未入库

顶部那一行状态是重点：235 条发现、已导入 62/539、19%。这说明它不只负责「拉回来」，还带了一整套分诊流程。结果表给出 端口 / 域名 / 主机 / 标题 / 指纹 五列，指纹列里混着 GlobalEdge-Cdn、Vue.js、React、Next.js、Bootstrap、PHP——你可以不打开任何一个站点，先从技术栈和 CDN 归属上做一轮粗筛。

5000 条一次的配额消耗、历史记录、导入资产，全都摆在明面上。这一点挺难得：很多工具会把外部 API 的配额藏进设置页，用完了才告诉你。

② 代理池：120 条在线，3 万条队列

代理池：在线 120 条，验证任务 2433/30000，已用 8 分 49 秒

这页信息量比看上去大。顶部一行给的是在线 120，紧跟着 HTTP 119、HTTPS 24、SOCKS 1。注意 HTTPS 只有 24 条，意思是可用的加密代理只占五分之一，这个数字在实战里比「总数 120」重要得多。

表格里给了延迟、评分、匿名度、状态四列，状态统一 Working，个别带 HTTPS 绿标。底下滚动的是 3 万条待验证队列——它把「找代理」和「验代理」拆成两个互不阻塞的动作，一边用一边补。

✦ 一个判断

代理池好不好用，看的从来不是总数，而是有效协议的分布和延迟的分布。这页把两个都直接给了。

③ 逆向工作台：从单函数到业务链路

逆向页是整套东西里最不像「AI 产品」的部分，因为它干脆把 IDA 和 Ghidra 的结果搬进了同一个界面，顶部还标着 IDA + Ghidra + MCP 三条通道。

业务逻辑视图：链接触发函数 15 个，从注入引擎一路串到创建进程

图里这条业务逻辑叫「注入引擎与运行时桥（injection + runtime bridge + dump）」。下面 15 个链接触发函数按地址排开：cm.jpd\_inject\_engine、cm.jpd\_inject\_pid、cm.injector\_inject\_vll\_dll\_loader……基本就是一条注入链的骨架。

这种「业务逻辑」视图的价值在于，它把散落在几十个函数里的动作，按攻击者的意图重新拼了一遍。逆向最难的不是看懂一个函数，而是看懂一串函数在协同干什么。

函数级：license\_shared\_mem\_open，RVA 0x140b6f8f8，243 条交叉引用，右侧给出调用方与被调用方

到单个函数这一层，页面给的是 RVA、片段长度、交叉引用数量、伪代码、调用方 / 被调用方、字符串。图里这个函数有 243 条 xref，调用方 9 个、被调用 9 个，说明它是个共享内存许可判定里的关键节点。

✦ 省掉的不是点击，是上下文

从「15 个链接触发函数」切到「一个函数的 243 条 xref」，中间不用换工具、不用重新导一遍 IDA 数据库。这一层省下来的时间，比 AI 写代码省得多。

④ 取证：三条线并行

取证明析：手机 / 服务器 / 计算机三条取证线并行，弹窗是 flag 的确认入口

左侧三条线：手机取证、服务器取证-集群服务器01取证、计算机取证-PC-E01。中间是解析线路，四条可选，最后落到 flag 结论。弹窗上写着「已确认 v3 / 已跳过确认」，说明每一次结论都带版本号和人工状态，不是算完就直接定论。

取证这块最容易出问题的地方是「结论不可复现」。图上给出的解析线路和来源标注，本质上是在回答一个问题：这条 flag 是从哪台机器、哪个文件、哪条记录里出来的。

⑤ 智能体：一个主控加五个子代理

CTF 主控：待办 3/8 完成、进度 39%，五个 foresec-worker 子代理同时在跑

这是 CTF 页。左边是待办，右边一条 CTF 主控加五个 foresec-worker 子代理并行，每个子代理底下挂着它执行过的 run\_cmd：起靶场容器、跑脚本、拉文件，命令原样可查。最下面一行是它的收尾动作——展开 42 条 flag（待确认 0，已解决 42），headers 里写着 633.2k tokens。

flag 台账：已解决 31 条，逐条列出题目、答案与来源；右上角是 564.2k tokens

展开之后是 flag 台账，一条一条列着：318-040-183、31129988、311-299-948、手机 MMSI、SIM 卡号、机主手机号、蓝信 APP 的 ID……。这个视图的好处是答案和题目绑定在一起，交接的时候不用再翻聊天记录找「这个数是从哪道题来的」。

右上角那个数字，到人工确认那一页已经涨到 657.8k，不太好看，但非常真实。放在后面的「坑」里细说。

人工兜底：24 条 flag，确认 22/24，圈出 2 条拒绝，脚本证据写清表名与字段

最后一张是人工确认环节。系统给出 24 条 flag，确认了 22 条，圈出 2 条拒绝，剩下的留给人工判断。底下的「脚本证据」把出处写得很清楚：哪张表、哪条记录、哪个字段，还附了一段可直接复跑的 SQL。

这是我认为它比同类工具靠谱的一个细节：它不是只告诉你「答案是 123」，而是告诉你 这个 123 是怎么被算出来的。对做 SRC 报告的人来说，这一段的含金量比 flag 本身高。

03

PART

功能全景

FEATURE MAP

README 列了九项核心能力，我按「实际会用到什么」重排了一下：

九项里真正拉开差距的是三个。

KEY 1

执行网关：Agent 不碰裸 shell

这是整套设计的地基。智能体产出的所有命令都要过 run(cmd, runtime)，由服务端决定这条命令该落在宿主机、WSL 还是 Docker 里。换句话说，模型可以犯错，但犯错的空间被网关圈住了。

KEY 2

黑板：SQLite WAL 单一写入口

项目数据、资产、flag、审计事件全在一张板上，而且只有 Core API 能写。好处是并发时不会出现「两个子代理同时改一条记录、谁赢看运气」的场面，坏处是中间层一旦挂了，整个平台只能读不能写。

KEY 3

packs：技能、专家、知识库

目录里有 packs/experts、packs/kb、packs/data 三层。技能是可复用的动作，专家是角色设定，知识库是打法沉淀。这三样加起来，才是「越用越顺手」的前提——否则每次开新项目都从零开始描述背景。

04

PART

跑起来

GET STARTED

环境门槛不高：Windows 10 / 11、Python 3.11+、Node.js 和 npm，Docker 与 WSL2 属于可选项。项目根目录直接给了四个 bat，最低成本的启动方式就是双击。

STEP 01

双击启动平台.bat

后端监听 127.0.0.1:8420。如果存在 webui/dist/index.html，直接走同源静态托管；没有构建产物的话，会自动装前端依赖并起 Vite 的 5173。API 文档在 /docs。

STEP 02

手动装后端

python -m venv .venv

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

python -m pip install -e \".[api]\"

想要浏览器与抓包能力再加装 \".[browser]\"，想要桌面窗口再加装 Electron 侧的依赖。装完直接用 python scripts/serve.py 起后端。

STEP 03

装前端

cd webui

npm install

npm run build

构建完之后后端会自动从 webui/dist 同源托管，就不用再单独开 Vite 了。开发调试时才需要 npm run dev。

STEP 04

窗口模式与优雅停止

想要独立窗口就双击「启动平台（窗口）.bat」，它会优先加载静态前端、其次探测 Vite。关闭最后一个 owner 窗口时服务会优雅停止并保存任务现场；要主动停，用「停止平台.bat」——它先请求后端保存现场，超时之后才结束进程。这个细节说明作者是真的被「杀进程丢现场」坑过。

默认只监听 127.0.0.1，也就是说它是个纯本机工具。想给别人用，得自己加一层反代和鉴权——别直接把 8420 映射出去。

05

PART

几个真实的坑

GOTCHAS

！浏览器能力是可选包，但要真装 🕳

Electron 壳需要 desktop 目录单独 npm install，Python 侧还要 python -m playwright install chromium。少装一个，抓包和浏览器标签页就是灰的。

！WSL 不等于沙箱 🕳

设计文档写得很清楚：WSL 的信任级等于宿主机。真正跑不明样本，只能进 Docker。把「隔离」两个字记成 Docker，别记成 WSL。

！token 是真的会烧起来 🕳

CTF 页右上角那串 63 万级的 token 不是夸张。多子代理并行、每个子代理都带一整套技能和知识库上下文，账单一晚上翻十倍很正常。建议从一开始就把主力模型和兜底模型分开配。

！默认 600 秒超时 🕳

LLM 默认请求超时是 600 秒，失败会按错误类别做有限重试。跑长任务时，超时和重试反而是稳定性来源；但要是上游代理不稳，就会出现「重试三次全失败」的连环掉线，先把网络捋顺再谈调参。

它的能力边界是「授权范围」。资产发现、指纹识别、代理池、爆破模块全都在，用之前先确认目标在授权清单里，别拿它去碰不属于你的东西。

一定要在虚拟机运行，工具下载链接：

公众号后台回复：20261103

链接仅一天有效，每日更新

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