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Strix,融合源码理解与运行态验证的 AI 渗透测试框架

当前时间： 2026-01-11 15:39:09 分类：软件教程 评论(0)

Strix,融合源码理解与运行态验证的 AI 渗透测试框架

在传统的供应链安全中，有两个重要工具：静态扫描工具（SAST），直接扫描代码，找代码的未知漏洞，动态扫描工具（DAST），如OWASP ZAP，Nessus等，一般用于发现系统中存在的已知漏洞。两者结合，解决软件的漏洞问题。但这两个工具都有些问题无法解决，包括：
1.SAST一般为各种规则为主，误报率高，无法在实际环境中确认漏洞是否真正起效。
2.DAST 主要依赖预定义攻击模式，对业务逻辑、权限关系和代码层缺陷的理解能力有限，因此难以系统性验证 SAST 发现的问题。
解决这个问题的办法就是渗透测试，渗透测试又分为黑盒和白盒，黑盒是指不看源代码，直接寻找漏洞，效率非常低，白盒是指在分析源代码的基础上，通过实际运行发现漏洞，这个效率更高。研发内部的渗透测试一般使用白盒，效率比较高。但即使如此，人工的渗透测试仍然是成本非常高的活动，很多时候被迫忽略。
看了很多的AI代码安全工具及渗透测试工具，大部分仍然集中在黑盒或白盒的层面，而Strix，则是把黑盒和白盒结合在一起的AI工具（第一个？），这是个非常好的创新。

01

Strix介绍

strix的安装和使用非常方便。
安装
#Install Strixcurl -sSL https://strix.ai/install | bash#Or via pipxpipx install strix-agent
扫描代码或应用
# Scan a local codebasestrix --target ./app-directory# Security review of a GitHub repositorystrix --target https://github.com/org/repo# Black-box web application assessmentstrix --target https://your-app.com
最重要的是，你可以同时把代码和应用送给它，这就是标准的白盒渗透模式
# Multi-target testing (source  code + deployed app)strix -t https://github.com/org/app -t https://your-app.com
启动时，Strix 会在 Docker 容器内创建一个沙箱。所有程序都在隔离环境中运行，因此不会有任何危险程序泄漏。
在沙箱环境中，多个AI代理开始协同工作。它们扫描你的路由，发送HTTP请求，注入有效载荷，并解读响应。
如果漏洞看起来真实存在，Strix 会更进一步。它会创建一个可用的漏洞利用程序，安全地运行它，并确认攻击是否真的有效。
输出结果将保存在本地文件夹中，其中包含详细日志、概念验证和建议的修复方案。
这个思路非常好，它只报真漏洞，最大化的降低误报的处理成本。
让我们来看几个例子，了解一下 Strix 的实际应用。
1）不安全的直接对象引用 (IDOR)
想象一下，有一个 API 可以根据用户 ID 返回用户发票。
GET /invoices/123Authorization: Bearer <token>
该端点通过数字 ID 查找发票并返回记录，而不验证请求者是否拥有该记录。
运行 Strix 时，侦察代理会映射路由，认证代理会检查令牌行为。这些代理会自动尝试访问相邻的 ID，并重用其他测试帐户的令牌。
Strix 会发送一个请求，例如GET /invoices/124使用用户 A 的令牌，并观察响应。如果 API 返回的发票属于用户 B，则 Strix 确认 IDOR。
该报告包括成功的确切请求、受影响的资源 ID 以及建议的修复方案，例如强制执行服务器端所有权检查并将 ID 映射到用户范围，而不是接受原始数字标识符。
2）通过不安全反序列化实现远程代码执行 (RCE)
考虑一个接受序列化作业负载以进行后台处理的微服务。
@app.post("/jobs")def create_job(payload: bytes):    job = pickle.loads(payload)    job.run()    return {"status": "queued"}


如果服务盲目地反序列化并执行来自不受信任输入的对象，攻击者可以发送精心构造的对象，在服务器上运行代码。


Strix 在安全的 Docker 沙箱中运行该服务，代理程序会构建一个无害的测试载荷。反序列化后，它会触发沙箱内的操作。


如果服务执行了该对象，Strix 会记录结果，并保存序列化的概念验证及其生成的输出。报告会显示有效负载和输出，以便您自行查看问题所在。












02






strix的架构及原理














strix架构图


架构设计理念


Strix是一个AI驱动的渗透测试编排框架，其核心设计理念是通过AI智能代理模拟人类安全专家的思维模式，实现自主化的安全测试。与传统的工具集成平台不同，Strix本质上是一个认知型编排系统，它不是简单地调用预设工具，而是像真正的黑客一样思考、规划和行动。


三层架构体系


    

  1. 

    LLM认知层 系统顶层集成了多种大语言模型（OpenAI GPT、Anthropic Claude、本地LLM等），为AI代理提供推理和决策的认知能力。这一层是整个系统的”大脑”，赋予代理理解上下文、分析问题和制定策略的能力。
    

    2. 

  2. 

    AI智能编排层（核心） 这是Strix的核心引擎，包含四个关键组件：
    

    3. 



    

  • 

    主控管理代理：负责高层战略规划，将复杂的渗透测试任务分解为可执行的子任务
    

    • 

  • 

    ReAct认知循环：实现”推理→行动→观察→思考”的迭代过程，使系统能够根据实时反馈动态调整策略
    

    • 

  • 

    专门工作代理组：包括侦察、扫描、利用、验证和报告等专门代理，每个代理负责特定领域的任务
    

    • 

  • 

    多代理协作机制：确保各代理之间的信息共享和策略协同，构建完整的攻击链
    

    • 





3. Docker沙箱执行层


 所有实际的测试操作都在隔离的Docker容器中执行，确保安全性。该层提供六大内置核心能力：HTTP代理引擎用于流量操控、浏览器自动化进行客户端测试、系统Shell访问执行命令级操作、Python运行时开发自定义利用、攻击知识库提供模式参考、智能报告器生成结构化输出。


运行流程


测试启动后，用户通过CLI、CI/CD等提交目标（代码库、Web应用或API）。主控管理代理接收任务，利用LLM的认知能力分析目标特征并制定初始策略。随后，通过ReAct循环，系统开始迭代式探索：先进行侦察收集信息，发现潜在攻击面后分配专门代理深入测试，发现漏洞后立即在沙箱中尝试利用并验证。


整个过程中，AI代理会根据实时反馈不断调整策略，就像经验丰富的渗透测试专家一样灵活应对。最终，系统输出包含漏洞详情、PoC验证代码、CVSS评分和修复建议的完整报告，并可自动生成代码补丁或阻止CI/CD流程。


这种架构设计使Strix能够在保持高度自动化的同时，提供接近人工渗透测试的智能性和准确性，将传统需要数周的测试工作压缩到几小时内完成。












03






Strix 的思考方式












在幕后，Strix 使用了一种叫做协调图的技术。它是一个由人工智能代理组成的网络，这些代理可以共享数据和任务。


一个代理可能负责映射端点，另一个代理可能负责生成有效载荷，而第三个代理则负责记录成功的攻击。


这种协作方式使 Strix 更高效、更灵活。代理可以将大型任务分配到应用程序的不同区域，共享结果并不断提高准确性。


它感觉不像是一个单一的工具，而更像是一个了解你应用程序结构的专业黑客小团队。


Strix 的设计旨在自然融入开发人员的工作流程。它通过一个简单的命令行界面运行。


报告以纯文本文件形式存储，您可以使用任何编辑器打开。无需学习复杂的仪表盘，也无需安装任何大型代理程序。


您可以扫描本地项目目录、GitHub 代码库或在线 Web 应用。您甚至可以向 Strix 发出特定指令。例如，您可以说“重点关注身份验证和权限提升”，人工智能就会优先处理这些方面。


结果会保存在指定文件夹中agent_runs。每份报告都包含清晰的描述、已确认的漏洞利用方法以及分步修复建议。您可以将这些结果直接推送到您的问题跟踪系统或持续集成 (CI) 流水线中。












04






小结












从目前的情况看，Strix能够分析源码，并结合应用进行渗透测试。它不是做一个“全自动漏洞扫描器”，而是做一个“会思考、会验证、会放弃错误假设的 AI 渗透测试员”，它追求 “发现一个 → 验证一个 → 只报真漏洞”。


Strix 本质上不是 SAST + DAST 的拼接，而是用 SAST 线索，驱动 DAST 行为，由 LLM 判断“值不值得继续验证”。


这个动作，就是现在研发白盒渗透测试的方法和思路，补齐了代码测试最大的一块短板，价值巨大。


附：Strix开源地址


https://github.com/usestrix/strix












END












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