安全工程

Strix 安裝教學:如何在 Ubuntu VPS 上部署 AI 滲透測試 Agent(2026)

在 Ubuntu VPS 上部署 Strix AI 滲透測試 Agent

2026 年,Strix 已成為 GitHub 上最熱門的開源 AI 滲透測試工具之一。它用多 Agent 協作模擬真實駭客行為,不僅能發現漏洞,還會用 可復現的 PoC(概念驗證) 驗證每一個發現,大幅降低傳統掃描器的誤報率。

本文是一份面向安全工程師與 DevSecOps 團隊的實操安裝指南:在 Ubuntu VPS 上從零部署 Strix,完成 LLM 設定、首次掃描,以及用 cloud-init 實現「開機即用」的自動化方案。

法律聲明:Strix 僅可用於你擁有或已獲得書面授權的目標。未經授權的滲透測試可能違反法律,使用者需自行承擔全部責任。

Strix 是什麼?適合誰用?

Strix 是 Apache 2.0 許可的開源 AI 滲透測試框架。與傳統 SAST/DAST 掃描器不同,它的 Agent 會:

  • 動態執行目標——掃描本機程式碼目錄、GitHub 倉庫或線上 Web 應用
  • 多 Agent 協作——偵察、利用、驗證由不同 Agent 分工,類似真實紅隊
  • PoC 驗證——每個漏洞附帶可復現的攻擊步驟,沒有 PoC 就不報告
  • 開發者友善——CLI 一鍵執行,結果寫入 strix_runs/,可用 strix view 開啟本機儀表板
34k+
GitHub Stars(2026)
96%
XBEN 基準 Web 挑戰通過率
~$3
單次完整掃描 LLM 成本(約)

典型使用場景:

場景 Strix 能做什麼 局限性
Web 應用黑箱測試 XSS、SQLi、SSRF、IDOR、業務邏輯漏洞 需目標 URL 可存取
白箱程式碼稽核 掃描本機目錄或 GitHub 倉庫 大型 monorepo 耗時較長
PR 安全門禁 GitHub Actions 整合,僅掃描 diff 變更 需設定 LLM API 金鑰
漏洞賞金輔助 自動化偵察與 PoC 生成 僅限授權範圍內目標
Strix 不擅長什麼
Strix 聚焦應用層安全,不能替代 Nessus 等基礎設施掃描器,也不會稽核雲端 IAM 策略或 Kubernetes RBAC。網路層、雲端配置類評估仍需專用工具。

為什麼選 Ubuntu VPS 而不是本機?

Strix 可以在 Linux、macOS 或 Windows(WSL2)上執行,但把 Agent 部署在獨立 VPS 上有明顯優勢:

  1. 流量隔離——滲透測試產生的異常請求不會經過公司內網出口,降低誤封 IP 的風險
  2. 按需銷毀——測完即刪執行個體,不留掃描痕跡與敏感 API Key
  3. 資源獨占——Docker 沙箱容器吃記憶體,8 GB VPS 比筆電背景執行更穩定
  4. 自動化友善——cloud-init 腳本可在任意雲端廠商復用,5 分鐘拉起一台「滲透測試機」

Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS 是首選:Docker 官方支援完善、社群文件豐富,且 Strix 安裝腳本在 Debian 系發行版上驗證最充分。


環境要求與 VPS 選型

官方最低要求

  • 作業系統:Linux(本文以 Ubuntu 24.04 LTS 為例)
  • Python:3.12+(安裝腳本自動處理)
  • Docker:已安裝且 daemon 執行中
  • 記憶體:4 GB 最低,8 GB 推薦
  • 磁碟:5 GB+(沙箱映像約 2 GB,掃描結果另計)
  • LLM API Key:OpenAI、Anthropic、Google 等任一支援的提供商

推薦 VPS 規格

用途 vCPU 記憶體 磁碟 月費參考
單次評估 / 學習 2 4 GB 40 GB SSD $5–$12
團隊定期掃描 2–4 8 GB 80 GB SSD $12–$24
CI/CD 常駐 Runner 4 16 GB 100 GB SSD $24–$48

選擇 VPS 時注意:

  • 優先選離你目標應用延遲低的區域(亞太目標選新加坡/東京節點)
  • 確認服務商允許出站滲透測試流量(部分廉價 VPS 禁止埠掃描)
  • 登入方式推薦 SSH 金鑰,停用密碼登入

手動安裝:六步完成部署

以下命令假設你已透過 SSH 登入一台全新的 Ubuntu 24.04 VPS(root 或有 sudo 權限的使用者)。

步驟 1:更新系統

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl git ca-certificates gnupg

步驟 2:安裝 Docker Engine

# 新增 Docker 官方 GPG 金鑰與倉庫
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "${VERSION_CODENAME}") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin

# 將目前使用者加入 docker 群組(避免每次 sudo)
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

# 驗證 Docker 執行正常
docker ps

步驟 3:安裝 Strix

curl -sSL https://strix.ai/install | bash

安裝腳本會自動設定 Python 虛擬環境並將 strix 加入 PATH。驗證安裝:

strix --version

步驟 4:(可選)預先拉取沙箱映像

首次掃描會自動下載約 2 GB 的 Docker 沙箱映像。提前拉取可避免掃描時長時間等待:

docker pull ghcr.io/usestrix/sandbox:latest

步驟 5:設定 LLM

見下一節詳細說明。

步驟 6:執行首次掃描

見「執行首次安全評估」章節。

安裝後 PATH 未生效?
若 strix: command not found,執行 source ~/.bashrc 或重新 SSH 登入。安裝腳本通常將二進位連結到 ~/.local/bin,確保該目錄在 PATH 中。

設定 LLM 提供商

Strix 的 Agent 推理能力完全依賴大型語言模型。透過兩個環境變數設定:

# 選擇模型(格式:provider/model-name)
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="sk-your-api-key-here"

常用提供商範例

提供商 STRIX_LLM 值 備註
OpenAI openai/gpt-5.4 官方推薦,推理能力強
Anthropic anthropic/claude-sonnet-4-6 長上下文,適合複雜攻擊鏈
Google Vertex AI vertex_ai/gemini-3-pro-preview 需設定 GCP 憑證
本機 Ollama ollama/llama3 需設定 LLM_API_BASE=http://localhost:11434/v1
ChatGPT 訂閱 chatgpt/gpt-5.4 執行 strix auth login chatgpt,無需 API Key

可選環境變數

# 推理深度(預設 high;quick 掃描用 medium)
export STRIX_REASONING_EFFORT="high"

# 啟用連網搜尋能力(Perplexity)
export PERPLEXITY_API_KEY="pplx-your-key"

# 本機模型 API 位址
export LLM_API_BASE="http://localhost:11434/v1"

設定會自動儲存到 ~/.strix/cli-config.json,下次登入無需重複輸入。

成本提示
一次完整的 Web 應用深度掃描 LLM 呼叫成本約 $2–$5(視目標複雜度與模型定價)。快速掃描(--scan-mode quick)可降至 $0.5 以下。建議先用 quick 模式驗證環境,再跑 standard 深度掃描。

執行首次安全評估

黑箱 Web 應用掃描

# 掃描你有授權的目標 URL
strix --target https://your-app.example.com

# 無互動模式(適合 VPS / CI)
strix -n --target https://your-app.example.com

白箱程式碼稽核

# 掃描本機專案目錄
strix --target ./my-app

# 掃描 GitHub 倉庫
strix --target https://github.com/your-org/your-repo

帶認證的灰箱測試

strix --target https://your-app.example.com \
  --instruction "使用測試帳號 admin:TestPass123 進行登入後測試,重點關注 IDOR 與權限提升"

檢視掃描結果

掃描過程中,Strix 即時將結果寫入 strix_runs/<run-name>/。完成後:

# 開啟最近一次掃描的 Web 儀表板
strix view

# 開啟指定 run
strix view my-run-name

strix view 在本機啟動一個綁定 127.0.0.1 的 Web 服務。若你在遠端 VPS 上執行,需透過 SSH 埠轉發檢視:

# 在本機執行(將 VPS 上的儀表板對應到本機)
ssh -L 8787:127.0.0.1:8787 user@your-vps-ip

然後在本機瀏覽器開啟終端機輸出的 URL。


cloud-init 一鍵初始化腳本

如果你需要頻繁建立/銷毀滲透測試 VPS,可以把上述步驟打包成 cloud-init 腳本,在執行個體建立時自動執行:

#!/bin/bash
# cloud-init: Strix pentest VPS bootstrap
# 使用前替換下方的 LLM 設定

set -euo pipefail
export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# ── 系統更新 ──
apt-get update -y
apt-get upgrade -y
apt-get install -y curl git ca-certificates gnupg

# ── 安裝 Docker ──
install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo ${VERSION_CODENAME}) stable" > /etc/apt/sources.list.d/docker.list
apt-get update -y
apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# ── 安裝 Strix ──
curl -sSL https://strix.ai/install | bash

# ── 設定 LLM(替換為你的金鑰)──
cat >> /root/.bashrc <<'EOF'
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY"
EOF

# ── 預先拉取沙箱映像 ──
docker pull ghcr.io/usestrix/sandbox:latest

echo "✅ Strix pentest VPS ready. SSH in and run: strix --target <url>"
金鑰安全
不要把 API Key 明文寫入 cloud-init 並提交到 Git。推薦做法:在雲端平台用使用者資料變數或 Secrets Manager 注入,或在首次 SSH 登入後手動設定。

進階用法與 CI/CD 整合

掃描模式

# 快速掃描(適合 PR 門禁,成本更低)
strix -n -t ./ --scan-mode quick

# 標準深度掃描
strix -n -t ./ --scan-mode standard

# 僅掃描 PR diff 變更(需 git 歷史)
strix -n -t ./ --scan-mode quick --scope-mode diff --diff-base origin/main

GitHub Actions 範例

name: strix-penetration-test

on:
  pull_request:

jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          fetch-depth: 0

      - name: Install Strix
        run: curl -sSL https://strix.ai/install | bash

      - name: Run Strix
        env:
          STRIX_LLM: ${{ secrets.STRIX_LLM }}
          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
        run: strix -n -t ./ --scan-mode quick

在 CI 中,Strix 發現漏洞會以非零退出碼結束,可直接阻斷合併不安全的程式碼。

多目標批次掃描

# 同時掃描程式碼倉庫和線上環境
strix -t https://github.com/org/app -t https://app.example.com

# 從檔案讀取目標清單
strix --target-list ./targets.txt

VPS 安全強化建議

滲透測試 VPS 本身也需要保護——它持有 LLM API Key,且 Agent 會在沙箱中執行任意命令:

  1. 防火牆:僅開放 SSH(22),關閉其他入站埠
  2. SSH 強化:停用密碼登入,僅允許金鑰認證;考慮改用非標準埠
  3. API Key 隔離:為 Strix 單獨建立 LLM API Key,設定用量上限
  4. 定期銷毀:評估完成後銷毀 VPS,避免長期暴露攻擊面
  5. 日誌稽核:保留 /var/log/cloud-init-output.log 供安裝排錯
# UFW 基礎規則範例
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default allow outgoing
sudo ufw allow OpenSSH
sudo ufw enable

常見問題排查

Docker 權限被拒絕(permission denied)
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
# 或重新 SSH 登入
沙箱映像拉取失敗 / 逾時
# 手動拉取並檢查網路
docker pull ghcr.io/usestrix/sandbox:latest

# 若 ghcr.io 不可達,設定 Docker 映像加速(視雲端廠商而定)
strix: command not found
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
strix --version
LLM API 呼叫失敗(401 / 429)
  • 檢查 LLM_API_KEY 是否正確、是否過期
  • 確認 STRIX_LLM 格式為 provider/model,與 Key 所屬平台匹配
  • 429 錯誤表示速率限制,等待後重試或切換模型
cloud-init 執行失敗
# 檢視 cloud-init 日誌
sudo cat /var/log/cloud-init-output.log
sudo journalctl -u cloud-init --no-pager

總結

在 Ubuntu VPS 上部署 Strix 的核心路徑很清晰:

  1. 準備 8 GB 記憶體的 Ubuntu VPS,安裝 Docker
  2. 執行 curl -sSL https://strix.ai/install | bash
  3. 設定 STRIX_LLM 與 LLM_API_KEY
  4. 對已授權目標執行 strix --target <url>
  5. 用 strix view 檢視帶 PoC 的漏洞報告

配合 cloud-init 腳本,你可以在任意雲端廠商 5 分鐘內拉起一台專用滲透測試機,測完即毀,零殘留。對於需要持續安全門禁的團隊,GitHub Actions 整合讓每次 PR 都自動過一遍 AI 滲透測試。

Strix 擅長 Web 與應用層滲透測試;若你的團隊還需要對 iOS / macOS 原生應用做建置、簽章與 Xcode 回歸測試,獨立的雲端 Mac 節點仍是不可替代的選擇——Strix 無法替代 Apple 平台工具鏈。

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本文基於 Strix 官方文件與 2026 年 7 月最新版本撰寫。工具更新頻繁,請以 docs.strix.ai 為準。

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