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Real-world AI penetration testing engineer for authorized assessments — built-in cloud module covering AWS/Azure/GCP + Aliyun/Tencent/Huawei clouds. Built on Claude Agent SDK
cain-agent(Cain)是一个面向真实授权安全评估的实战型 AI 渗透测试工程师,内置覆盖 AWS / Azure / GCP 及阿里云 / 腾讯云 / 华为云的云安全检测模块,基于 Claude Agent SDK 构建,支持确定性攻击流水线、Scope 硬约束与只读安全工具链。本文带你完成安装并在 10 分钟内跑完第一次授权渗透测试。
一、cain-agent 是什么?适合谁用?
Cain 和常见的 CTF 靶场型 AI Agent 不同,它面向的是真实企业资产、漏洞赏金与授权渗透项目:
| 对比维度 | CTF/靶场型 Agent | cain-agent(实战型) |
|---|---|---|
| 测试目标 | 静态靶场、预设 flag | 真实授权资产、业务系统、云环境 |
| 漏洞关注点 | 已知语法模式漏洞 | 业务逻辑缺陷、认证链、云配置错误 |
| 交付物 | 一个 flag | 可审计证据链 + 可复现 PoC + 修复建议 |
它的核心安全设计是「确定性工程约束 Agent 自由度」:阶段流转、范围强制、危险操作熔断都是硬约束,路径选择与证据分析才交给 AI。
⚠️法律红线:Cain 严格仅限自有资产或已获书面授权的目标,未授权目标一律默认拒绝。
核心源码位于 src/cain_agent/,安全钩子实现见 src/cain_agent/scope.py。
二、安装前的环境准备:最快配置方法
| 依赖 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | ≥ 3.11 | 基础运行环境(见 pyproject.toml) |
| Node.js | ≥ 20 | 仅pi后端需要,默认claude后端可不装 |
| API Key | 必需 | 默认后端需ANTHROPIC_API_KEY |
三、一键安装步骤
打开终端,依次执行:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cain-agent cd cain-agent pip install -e . # 或使用: uv pip install -e . cain-agent --version # 验证安装,输出形如 cain-agent 0.2.0如需云检测能力(AWS S3 / 华为 OBS / Kubernetes 检查),加装可选组件:
pip install -e ".[cloud]"更推荐的是Docker 一键运行,免去本地环境依赖,详见 docs/docker.md:
docker build -t cain-agent:latest . docker run --rm cain-agent:latest --version四、第一次运行:先 dry-run 看执行计划
首次运行前,先用--dry-run初始化工作区、写入 scope 白名单并打印执行计划,不启动任何 Agent:
cain-agent run --target https://app.example.com --dry-run确认计划无误后,正式跑测试(--total-budget为墙钟总预算秒数,新手建议从 1800 起步):
cain-agent run \ --target https://app.example.com \ --workspace ./workspace \ --total-budget 1800常用参数速查:
--target(必填):目标 host/URL,归一化后作为唯一in_scope条目--workspace:状态目录(默认./workspace),全部产物落在这里--total-budget/--idle-timeout:总预算与单步空闲超时--backend pi:切换到 pi 执行后端(多 provider 支持)
Scope 是工程强制的:每次工具调用前由 PreToolUse 钩子校验,目标落在白名单外一律拒绝——不依赖模型自觉。想调整范围,直接编辑workspace/scope.yaml(支持域名、通配子域、IP、CIDR;示例见 templates/scope.example.yaml)。
五、读懂输出产物:一次 run 落三件报告
运行结束后,workspace/report/目录会生成:
| 文件 | 用途 |
|---|---|
report.md | 人类可读报告:执行摘要、findings 表(severity / 置信度 / 依据链)、证据哈希索引、修复建议、法律声明 |
aggregated-report.json | 机器可读聚合报告,供下游系统消费 |
validation-summary.json | 校验流水线汇总:四状态计数与失败明细 |
其中「发现 ≠ 校验」是最大亮点:每条漏洞由独立会话复核,谁也不能既当运动员又当裁判,校验语义见 src/cain_agent/validator.py 与 docs/articles/02-validation-loop-deep-dive.md。
六、进阶:按阶段混搭模型,省成本
侦察是重复性枚举,测试才需要高能力判断——两个阶段可以各走各的引擎:
cain-agent run --target https://app.example.com \ --recon-backend pi --recon-provider anthropic --recon-model cheap-model-id \ --test-backend claude不传任何阶段参数时,行为与只配置--backend完全一致,安全语义不变。完整参数说明运行cain-agent run --help,用户指南全文见 docs/usage.md。
七、常见问题
Q: 提示pi bridge not found?pi 后端需先执行npm ci --prefix toolchain/pi(Node ≥ 20),指南见 toolchain/pi/README.md。
Q: 测试阶段 0 findings?先看validation-summary.json与 recon 的endpoints.json——可能是攻击面确实被前置防护(如 nginx 405)拦住。
Q: 想中断?Ctrl-C 会优雅收敛:已完成阶段产物保留,重跑同命令从断点续走(状态全部以文件形式存在 workspace,详见 src/cain_agent/workspace.py)。
至此你已完成了从安装到跑完第一次 AI 渗透测试的全流程。下一步建议:阅读 docs/community.md 了解社区与问题反馈渠道,或查看 bench/README.md 了解 cain-agent 自建的 vulnerable-terraform 评测基准。
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