HexStrike AI 理想操作流程清单(完整功能版)

本清单基于 HexStrike AI 的设计目标和官方宣传的核心能力,假设项目文件完整(包含 hexstrike_client.py 客户端脚本),带你体验从一键扫描自动利用的全流程,充分展现其 AI 自动化和集成化的优势。

前提条件

  1. 项目文件完整:包含 hexstrike_server.py(服务端)、hexstrike_client.py(客户端)、hexstrike_mcp.py(AI 代理);
  2. 环境配置完成:虚拟环境激活,依赖包(nmap、nikto、sqlmap 等)全部安装;
  3. 目标授权:拥有对测试目标(如 192.168.1.5)的合法测试授权。

一、基础场景:新手一键式全面漏洞扫描(核心优势体现)

适合新手,无需记任何工具参数,仅需输入目标和需求,AI 自动完成所有操作。

步骤 1:启动服务端(后台运行,无需关注)

bash

运行

复制代码
cd ~/hexstrike-ai-master
source hexstrike-env/bin/activate
# 后台启动服务端,日志保存到 server.log
nohup python3 hexstrike_server.py --port 8888 > server.log 2>&1 &

步骤 2:客户端一键触发全面扫描

bash

运行

复制代码
# 新手极简命令:仅指定目标和任务
python3 hexstrike_client.py --target 192.168.1.5 --task "全面漏洞扫描并生成报告"

步骤 3:等待扫描完成(AI 自动执行以下操作)

  1. 自动侦察:调用 nmap 扫描端口,识别服务类型(如 80 端口 Apache、22 端口 OpenSSH);
  2. 自动选工具
    • 80 端口:调用 nikto 扫描 Web 漏洞、sqlmap 检测 SQL 注入;
    • 22 端口:调用 SSH 漏洞脚本(如 CVE-2020-15778);
    • 其他端口:根据服务类型自动匹配工具;
  3. 自动优先级排序:优先扫描高危漏洞(RCE、SQL 注入),再处理中低危风险;
  4. 自动生成报告:整合所有工具结果,生成结构化报告,标红高危漏洞,给出利用建议。

步骤 4:查看扫描结果

bash

运行

复制代码
# 查看自动生成的报告(默认保存为目标IP命名的txt文件)
cat 192.168.1.5_full_scan_report.txt

报告包含以下核心内容:

  • 开放端口列表及服务版本;
  • 高危 / 中危 / 低危漏洞列表(带 CVE 编号、风险等级、利用建议);
  • 工具执行日志(可追溯扫描过程)。

二、进阶场景:AI 驱动的漏洞自动利用(适合有一定基础的学习者)

在基础扫描的基础上,AI 自动尝试利用检测到的高危漏洞,实现从 "扫描" 到 "利用" 的自动化。

步骤 1:启动服务端(同基础场景)

步骤 2:客户端触发 "扫描 + 利用" 任务

bash

运行

复制代码
# 指定目标和"扫描+利用"任务,开启自动利用功能
python3 hexstrike_client.py --target 192.168.1.5 --task "全面扫描并尝试利用高危漏洞" --exploit auto

步骤 3:AI 自动执行利用操作(以 Apache 2.4.49 RCE 为例)

  1. 扫描到 80 端口 Apache 2.4.49,检测到 CVE-2021-41773 漏洞;
  2. 自动调用 exploit 工具(如 metasploit 模块);
  3. 自动发送利用载荷,尝试获取目标服务器权限;
  4. 若利用成功,自动返回目标权限信息(如 shell 连接方式)。

步骤 4:验证利用结果

bash

运行

复制代码
# 若利用成功,客户端会输出 shell 连接命令,直接复制执行即可
nc 192.168.1.5 4444  # 示例:连接目标反弹 shell

三、高级场景:对接大模型,自然语言控制渗透流程(未来趋势)

通过 hexstrike_mcp.py 对接 ChatGPT、Claude 等大模型,用自然语言提需求,AI 自动调用 HexStrike AI 工具链完成渗透。

步骤 1:启动服务端(同基础场景)

步骤 2:启动 MCP 代理(对接大模型)

bash

运行

复制代码
cd ~/hexstrike-ai-master
source hexstrike-env/bin/activate
# 启动 MCP 代理,指定服务端地址和大模型 API 密钥
python3 hexstrike_mcp.py --server http://127.0.0.1:8888 --openai-api-key "你的大模型 API 密钥"

步骤 3:在大模型客户端输入自然语言需求

例如向 ChatGPT 发送:

帮我对 192.168.1.5 进行渗透测试,步骤包括:1. 扫描开放端口和服务;2. 检测高危漏洞;3. 尝试利用漏洞获取 root 权限;4. 生成详细渗透报告。

步骤 4:大模型自动调用 HexStrike AI 完成任务

  1. 大模型通过 MCP 代理连接 HexStrike AI 服务端;
  2. 自动生成扫描和利用命令;
  3. 实时获取执行结果,反馈给用户;
  4. 生成结构化渗透报告,包含每一步的操作和结果。

四、补充场景:针对性扫描(适合特定需求)

1. 仅扫描 Web 漏洞(80/443 端口)

bash

运行

复制代码
python3 hexstrike_client.py --target 192.168.1.5 --port 80,443 --scan-type web --output web_scan_report.txt

2. 仅扫描 SSH 漏洞(22 端口)

bash

运行

复制代码
python3 hexstrike_client.py --target 192.168.1.5 --port 22 --scan-type ssh --output ssh_scan_report.txt

3. 子域名枚举 + 漏洞扫描(适合域名目标)

bash

运行

复制代码
python3 hexstrike_client.py --target example.com --task "子域名枚举并扫描每个子域名的漏洞" --output subdomain_scan_report.txt

五、核心优势总结(对比传统手动操作)

操作环节 传统手动操作 HexStrike AI 操作
命令记忆 需记大量工具参数(如 nmap、sqlmap) 仅需记客户端基础命令,AI 自动选参数
工具切换 人工切换多个工具,步骤繁琐 AI 自动切换工具,无需人工干预
漏洞利用 手动找 exploit,尝试利用 AI 自动检测可利用漏洞,自动调用 exploit
报告生成 手动整合多个工具结果,格式混乱 自动生成结构化报告,标红高危漏洞
复杂场景支持 难以应对多目标、多步骤的复杂任务 支持对接大模型,自然语言控制复杂任务

六、注意事项

  1. 所有操作需在授权范围内进行,严禁用于未授权设备;
  2. 若需后台运行服务端,可使用 nohup 命令,避免终端关闭导致服务中断;
  3. 扫描和利用结果会保存在项目目录下,可通过 ls *.txt 查看所有报告;
  4. 若遇到依赖缺失,可通过 apt installpip install 补装。

这份清单展示了 HexStrike AI 完整的核心能力,你可以清晰地看到它在自动化、智能化、集成化方面的优势。即使你现在的项目文件不完整,也能通过这份清单理解它的设计理念和使用场景,为后续学习提供方向。

相关推荐
Guheyunyi2 小时前
视频安全监测系统的三大核心突破
大数据·运维·服务器·人工智能·安全·音视频
Xの哲學2 小时前
Linux UPnP技术深度解析: 从设计哲学到实现细节
linux·服务器·网络·算法·边缘计算
柏木乃一2 小时前
进程(6)进程切换,Linux中的进程组织,Linux进程调度算法
linux·服务器·c++·算法·架构·操作系统
Jelly-小丑鱼2 小时前
Linux搭建SQLserver数据库和Orical数据库
linux·运维·数据库·sqlserver·oracal·docker容器数据库
CAU界编程小白2 小时前
Linux编程系列之权限理解和基础开发工具的使用(下)
linux
Run_Teenage2 小时前
Linux:进程等待
linux·运维·服务器
Trouvaille ~2 小时前
【Linux】从磁盘到文件系统:深入理解Ext2文件系统
linux·运维·网络·c++·磁盘·文件系统·inode
wdfk_prog2 小时前
[Linux]学习笔记系列 -- [fs]file
linux·笔记·学习
阿里云大数据AI技术2 小时前
【NeurIPS2025】阿里云PAI团队动态数据调度方案Skrull 入选
人工智能