Strix:AI驱动的自动化安全测试工具
在应用开发流程中,安全测试是一个经常被忽视但至关重要的环节。传统的静态分析工具误报率高,而人工渗透测试又耗时耗力。Strix作为一个由AI驱动的开源安全测试工具,为这一问题提供了创新的解决方案。

Strix是一个能够自主运行的智能体,它的行为模式就像真正的黑客一样。它不仅能够动态运行代码、发现安全漏洞,还能通过实际的攻击进行验证,大大减少了误报问题。
以往需要人工数周完成的渗透测试,它可以在数小时内完成,提速30倍,显著提高了安全测试效率。
Strix专门为需要快速、准确安全测试的开发人员和安全测试团队打造,目标是在无需人工渗透测试的情况下实现快速精准的安全检测,避免传统手动测试的麻烦,并杜绝静态分析工具频发误报。
项目地址:https://github.com/usestrix/strix
一、Strix 详细介绍
核心亮点
Strix 开箱即用,提供完整的黑客工具包,包含 HTTP 代理、浏览器自动化等工具。
它运行真实的攻击、查找漏洞,编写详细报告,甚至能自动编写修复代码,7×24 小时监控保护用户的应用程序。
它还对每一个 finding 都要求包含 PoC (概念验证)和漏洞处理证据,从根本上避免误报的情况。
此外,它采用分布式代理协作,使用多个专业代理并行工作来提高测试效率。
同时容器化隔离环境也确保测试过程的安全性和可控性。
使用场景
Strix 可以应用在多种场景中:
- 检测和验证应用程序中的关键漏洞。
- 在数小时内快速完成渗透测试并生成合规性报告。
- 自动执行漏洞赏金任务并生成 PoC 为报告生成提速。
- 集成进 CI/CD 流程,在上线前就发现并阻止漏洞。
覆盖的漏洞检测
Strix 能够检测到的漏洞种类非常全面,包括:
- 访问控制:IDOR 、权限提升、身份验证绕过
- 注入攻击:SQL 、NoSQL 、命令注入
- 服务器端:SSRF 、XXE 、反序列化缺陷
- 客户端:XSS 、原型污染、DOM 漏洞
- 业务逻辑:竞争条件、工作流作
- 身份验证:JWT 漏洞、会话管理
- 基础架构:配置错误、服务暴露
二、快速上手
本地使用
一些准备:
- Docker
- Python 版本需要在 3.12+
- 有 API 可以调用 LLM ,或者本地有 LLM
克隆存储库:
1 | git clone https://github.com/usestrix/strix.git |
安装开发依赖项:
1 | make setup-dev |
配置 LLM 提供程序:
1 | export STRIX_LLM="openai/gpt-5" |
在开发模式下运行 Strix:
1 | poetry run strix --target https://example.com |
第一次运行拉取沙盒 Docker image ,结果保存在 agent_runs/<run-name> 下。
云托管版本
如果想要更省事的方式,可以先试用一下 Strix 官方的云托管版本。
它还支持预订 demo 展示,更多信息请移步:https://usestrix.com/
使用示例
默认用法
1 | # Local codebase analysis |
Headless Mode
使用 -n/--non-interactive 标志通过编程方式运行 Strix ,无需交互式 UI ,非常适合服务器和自动化作业。CLI 在退出之前会打印出实时的漏洞发现和最终报告。发现漏洞时会以非零代码退出。
1 | strix -n --target https://your-app.com |
CI/CD
可以将 Strix 添加到管道中,然后使用轻量级 GitHub Actions 工作流程对拉取请求运行安全测试:
1 | name: strix-penetration-test |
三、总结
从安装到运行,整个过程非常轻量化,通过 pipx 安装并配置 LLM 密钥即可使用。
对于开发者和安全测试相关人员,可以体验这个工具。对于项目,上线前都可以接入这个工具做一个快速的渗透测试,提高应用的安全性。