javidahmed64592/cyber-query-ai

[](https://docs.python.org/3.13/) [](https://nextjs.org/) [](https://ollama.ai/) [](https://www.kali.org/) [](https://github.com/javidahmed64592/cyber-query-ai/actions/workflows/ci.yml) [](https://github.com/javidahmed64592/cyber-query-ai/actions/workflows/build.yml) [](https://github.com/javidahmed64592/cyber-query-ai/actions/workflows/docker.yml) [](https://github.com/javidahmed64592/cyber-query-ai/blob/main/LICENSE) # CyberQueryAI **您的 AI 驱动的网络安全助手，专为道德黑客攻击、渗透测试和安全研究而设计。** CyberQueryAI 利用先进的 AI 语言模型，将自然语言转换为精确的网络安全命令、脚本和洞察。 该工具专为网络安全专业人员、道德黑客和安全研究人员设计，旨在大幅提高生产力，同时促进网络安全社区的学习和成长。 **重要提示：必须在本地系统上运行 Ollama，此应用程序才能运行。** ## 截图 **查看 CyberQueryAI 的实际应用！** 这些截图展示了直观的界面和强大的功能，使网络安全任务更快、更易于访问。 体验自然语言命令生成、全面的工具解释和无缝的工作流集成——所有这些都旨在加速您的安全研究和测试。 **AI 助手页面：**  **代码生成页面：**  **关于页面：**  ## 目录 - [为什么选择 CyberQueryAI？](#why-cyberqueryai) - [前置条件](#prerequisites) - [快速开始](#quick-start) - [安装](#installation) - [配置](#configuration) - [管理容器](#managing-the-container) - [链接](#links) - [核心功能](#key-features) - [Web 应用程序页面](#web-application-pages) - [**AI 助手** (`/`)](#ai-assistant-) - [**代码生成** (`/code-generation`)](#code-generation-code-generation) - [**代码解释** (`/code-explanation`)](#code-explanation-code-explanation) - [**漏洞搜索** (`/exploit-search`)](#exploit-search-exploit-search) - [**关于** (`/about`)](#about-about) - [文档](#documentation) - [安全策略与道德规范](#security-policy--ethics) - [核心原则](#core-principles) - [禁止用途](#prohibited-uses) - [许可证](#license) ## 为什么选择 CyberQueryAI？ 传统的网络安全工作通常涉及记忆复杂的命令语法、研究工具参数以及针对特定场景手动编写脚本。CyberQueryAI 通过提供以下功能消除了这些生产力瓶颈： - **即时代码生成**：将自然语言描述转换为精确的 CLI 命令或多语言脚本（Python、Bash、PowerShell 等），适用于 nmap、metasploit、john、hydra 等工具 - **教育价值**：通过详细的解释和示例了解安全工具的工作原理 - **漏洞研究**：发现与特定目标相关的已知漏洞和攻击向量 - **节省时间**：将命令查找时间从几分钟缩短到几秒钟 - **知识转移**：弥合经验丰富的专业人员与网络安全新人之间的差距 无论您是进行授权的渗透测试、参加 CTF 竞赛，还是学习网络安全基础知识，CyberQueryAI 都能在保持道德标准的同时加速您的工作流程。 ## 前置条件 - 已安装 Docker 和 Docker Compose ## 快速开始 ### 安装 从 [GitHub Releases](https://github.com/javidahmed64592/cyber-query-ai/releases) 下载最新版本。 ### 配置 将 `.env.example` 重命名为 `.env` 并编辑它以配置服务器。 - `HOST`：服务器主机地址（默认值：localhost） - `PORT`：服务器端口（默认值：443） - `API_TOKEN_HASH`：留空以在首次运行时自动生成，或提供您自己的 token 哈希 ### 管理容器 ``` # 启动带有 GPU 的容器： docker compose --profile gpu up -d # 对于仅 CPU 的系统（无 NVIDIA GPU）： docker compose --profile cpu up -d # 拉取所需的 Ollama 模型（在单独的终端中） # GPU 使用 'cyber-query-ai-ollama'，CPU 使用 'cyber-query-ai-ollama-cpu' docker exec cyber-query-ai-ollama ollama pull mistral docker exec cyber-query-ai-ollama ollama pull bge-m3 # 停止容器 docker compose down # 更新到最新版本 docker compose pull && docker compose up -d # 查看日志 docker compose logs -f pi-dashboard ``` **注意：** 您可能需要将您的用户添加到 Docker 组并注销/登录才能使权限更改生效： ``` sudo usermod -aG docker ${USER} ``` ## 链接 - 访问 Web 应用程序：https://localhost:443 - 服务器运行地址：https://localhost:443/api - Swagger UI：https://localhost:443/api/docs - Redoc：https://localhost:443/api/redoc ## 核心功能 **AI 助手（对话界面）：** - 自然、上下文感知辅助的**主要交互方式** - 在您的会话中维护完整的对话历史 - 在一个地方提问、请求命令/脚本并获取解释 - 非常适合学习工作流程和迭代式问题解决 - 代码块渲染，带有语法高亮和复制功能 **智能代码生成：** - 自然语言到代码的转换（CLI 命令或 Python、Bash、PowerShell、JavaScript 等脚本） - 针对 Kali Linux 环境优化的上下文感知参数建议 - 支持网络扫描、漏洞评估、密码破解等 - 专为网络安全用例量身定制，包括漏洞利用开发、数据解析和工具自动化 - 附带解释以帮助您理解和修改代码 - 限速 API（5 次请求/分钟）以确保负责任的使用 **代码分析与解释：** - 详细分解复杂命令和脚本及其参数 - 安全风险评估和潜在影响分析 - 教育性解释以构建您的网络安全知识 **漏洞研究与发现：** - 查找特定目标的已知漏洞和 CVE - 根据服务描述建议攻击向量 - 链接到相关的漏洞数据库和概念验证代码 - 严重性评级和影响评估 **安全与清理：** - 使用 SHA-256 哈希 token 的 X-API-KEY 头部认证 - 支持 self-signed certificate（自签名证书）的仅 HTTPS 通信 - 所有输入和输出都使用 `bleach` 进行清理，以防止注入攻击 - 速率限制防止滥用并确保公平使用 - 自动应用安全头部（HSTS, CSP, X-Frame-Options） - 明确的道德准则和使用政策 ## Web 应用程序页面 CyberQueryAI 直观的 Web 界面为不同的网络安全工作流程提供了专用工具： ### **AI 助手** (`/`) 与 CyberQueryAI 交互的**主要界面** —— 一个具有完整聊天记录的对话式 AI 助手： - **对话体验**：具有上下文意识的自然双向对话 - **通用能力**：可以处理所有类型的请求（命令、脚本、解释、漏洞研究） - **利于学习**：非常适合提出后续问题和进行迭代式问题解决 - **代码渲染**：美观的语法高亮代码块，带有复制功能 - **示例**：“如何使用 nmap 扫描网络？” → 详细解释 + 后续问题，如“你能展示隐身扫描版本吗？” **提示**：大多数任务请从这里开始 —— AI 助手提供了最自然、最灵活的交互模型。 ### **代码生成** (`/code-generation`) 用于将自然语言转换为可执行安全代码的专注界面。AI 会自动推断是生成命令还是脚本： - **命令示例**：“扫描网络中的开放端口” → `nmap -sS -O 192.168.1.0/24` - **脚本示例**：“用 Python 创建一个端口扫描器” → 带有线程和错误处理的完整 Python 脚本 - 支持多种编程语言：Python、Bash、PowerShell、JavaScript 等 - 包含解释以帮助您理解生成的代码 ### **代码解释** (`/code-explanation`) 通过详细分析理解复杂的安全命令和脚本。AI 会自动检测代码类型： - 命令的逐参数分解 - 脚本的逐行代码分析 - 安全含义和风险 - 替代方法和变体 - 优化建议和最佳实践 - **命令示例**：`nmap -sS -O 192.168.1.0/24` → SYN 扫描、OS 检测和目标规格的详细解释 - **脚本示例**：分析权限提升脚本以了解其方法论 ### **漏洞搜索** (`/exploit-search`) 研究已知漏洞和攻击向量： - CVE 查询和漏洞数据库 - 针对特定目标的攻击向量建议 - 严重性评估和影响分析 - 指向概念验证代码和补丁的链接 - **示例**：“带有过时插件的 WordPress 5.4.2” → 相关 CVE 和漏洞利用技术列表 ### **关于** (`/about`) 关于应用程序的综合信息，包括： - 详细功能说明 - 安全策略和道德准则 - 使用最佳实践和安全提醒 - 技术实现细节 ## 文档 `docs/` 目录中提供了详细的文档： - **[API 文档](./docs/API.md)**：API 架构和端点 - **[架构文档](docs/ARCHITECTURE.md)**：技术架构和组件概述 - **[软件维护指南](./docs/SMG.md)**：面向开发者的软件维护指南 - **[工作流](docs/WORKFLOWS.md)**：CI/CD 流水线和开发工作流 其他资源： - **[安全策略](SECURITY.md)**：安全指南和道德使用 ## 安全策略与道德规范 CyberQueryAI 专为**道德网络安全研究**、**授权渗透测试**和**教育目的**而设计。 ### 核心原则 - **需要授权**：仅在你拥有或获得明确书面许可测试的系统上使用 - **教育重点**：旨在加速学习和技能发展 - **负责任的披露**：遵循适当的漏洞报告程序 - **社区成长**：促进知识共享和协作 ### 禁止用途 - 未经授权访问计算机系统 - 现实世界的利用或恶意活动 - 违反计算机犯罪法律或法规 - 任何可能对个人或组织造成伤害的活动 **使用 CyberQueryAI 即表示您同意负责任且合乎道德地使用它。用户对其行为及遵守适用法律负全部责任。** ## 许可证 本项目采用 MIT 许可证授权 —— 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

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