文章总结： CyberStrikeAI新增知识库功能，通过语义理解、混合检索、智能分块与自动索引、Web管理界面和智能调用等特性，为安全测试提供专业知识支持。该系统能自动分析查询意图，匹配最相关的安全知识内容，提升测试效率和准确性。用户可通过预构建知识库或自定义知识库两种方式使用，支持按分类组织Markdown文档，并自动构建索引。 综合评分： 90 文章分类： AI安全,安全工具,WEB安全,漏洞分析
CyberStrikeAI 知识库功能上线：安全专家随时在身边
原创
学安全也就图一乐
低调学安全
2025年12月20日 18:55 北京
项目地址：https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI
想象一下，当你需要检测 SQL 注入漏洞时，系统能自动提供最新的检测方法；当遇到 XSS 问题时，能立即调取相关的绕过技巧。CyberStrikeAI 最新版本新增了 知识库功能 ，让安全测试不再依赖人工记忆，而是能随时调取专业安全知识，提升测试效率和准确性。
这不是简单的文档检索，而是一个融合了语义理解、关键词匹配和智能过滤的实用工具。
核心功能
1. 语义理解：准确找到相关知识
传统的搜索只能找到包含相同关键词的内容，但语义理解能识别相关概念。例如，查询 “SQL 注入” 时，系统也能找到包含 “数据库注入漏洞”、”SQLi 技术” 等相关内容，即使这些文档中没有完全相同的字词。
系统会自动分析查询意图，匹配最相关的知识内容，让安全测试更加高效。
* 此处，搜索的是「提示词注入」，但实际上知识库中并没有中文「提示词注入」相关内容，而是「Prompt Injection」，但依旧可以检索到：
2. 混合检索：精准与灵活的平衡
系统结合了关键词匹配和语义理解两种方式：
- 语义理解 处理表达方式不同的查询
- 关键词匹配 确保专业术语不会被遗漏
系统会同时检查三个维度：
- 内容文本 ：文档正文中的关键词
- 分类字段 ：知识项的分类标签（如 “SQL Injection”、”XSS”）
- 标题字段 ：知识项的标题
当分类或标题有明确匹配时，系统会优先显示相关结果，确保专业术语不会被忽略。
3. 智能分块与自动索引
知识库中的文档可能很长，系统会自动进行智能分块：
- 按 Markdown 标题分割，保持内容完整性
- 按段落进一步拆分
- 按句子作为最后的分割点
每个分块会被独立处理，这样检索时能精准定位到最相关的内容。系统会自动扫描 knowledge_base/ 目录下的 Markdown 文件，识别文件结构（文件名作为标题，目录名作为分类），自动构建索引，无需手动重建。
4. Web 管理界面：直观的知识管理
提供完整的 Web 界面，你可以：
- 浏览知识库 ：按分类查看所有安全知识
- 创建和编辑 ：直接在界面中创建、编辑安全知识（支持 Markdown 格式）
- 批量扫描 ：一键扫描文件系统，同步知识库
- 重建索引 ：当需要更新索引时，可以手动触发
- 查看检索日志 ：了解安全测试中如何使用知识库
这个界面让知识库的维护变得简单直观，不需要直接操作文件系统。
5. 智能调用：无缝融入安全测试流程
安全测试流程中，系统会自动调用知识检索功能：
- 无需额外指令 ：当测试任务涉及安全知识时，系统会自动检索
- 上下文感知 ：根据测试任务生成合适的查询
- 结果整合 ：检索到的知识会自然融入测试过程
例如，当你要求 “检查这个 URL 是否存在 SQL 注入漏洞” 时，系统会自动检索相关知识，然后制定检测策略。
快速使用
方式一：使用预构建知识库
-
从
GitHub Releases 下载预构建的
knowledge.db文件 -
放到项目的
data/目录下 -
重启服务即可使用
方式二：自定义知识库
- 在
config.yaml中启用知识库功能：
knowledge:
enabled:true
base_path: knowledge_base
embedding:
provider: openai
model: text-embedding-v4
api_key:"sk-xxx"
retrieval:
top_k:5
similarity_threshold:0.7
hybrid_weight:0.7
- 将 Markdown 格式的安全知识文档放入
knowledge_base/目录，按分类组织 - 在 Web 界面中点击”扫描知识库”，系统会自动构建索引
知识库目录结构
建议按以下方式组织知识库文件：
knowledge_base/
├── SQL Injection/
│ ├── README.md
│ ├── MySQL Injection.md
│ └── Oracle SQL Injection.md
├── XSS/
│ ├── README.md
│ └── WAF Bypass.md
└── Prompt Injection/
└── README.md
目录名会成为知识项的分类，文件名（不含扩展名）会成为标题。系统会自动识别这个结构，无需额外的元数据文件。
实际应用场景
场景一：漏洞检测时的辅助
用户："检查这个 URL 是否存在 SQL 注入漏洞"
系统执行流程：
- 识别任务需求：需要进行 SQL 注入检测
- 自动检索知识库中 “SQL 注入检测方法” 相关内容
- 获取检测技巧、payload 示例和工具使用方法
- 结合检索到的知识，制定检测策略并执行
整个过程无需用户额外指令，系统自动完成。
场景二：技术问题的快速解答
用户："XSS 有哪些绕过 WAF 的方法？"
系统会检索知识库中关于 XSS 绕过技术的内容，返回最新的绕过技巧、实际案例和原理分析，提供专业参考。
场景三：专业术语的精准匹配
当查询 “Prompt Injection” 时，如果知识库中有一个分类为 “Prompt Injection” 的知识项，系统会优先显示该结果，确保专业术语不会被忽略。
项目地址
-
GitHub:
https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI
-
完整文档:
https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI/blob/main/README_CN.md
欢迎提交 Issue 和 Pull Request，一起完善这个功能！
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