红队自动化工作流：Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated + 工具调用搭建你的AI渗透助手

红队自动化工作流Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated 工具调用搭建你的AI渗透助手【免费下载链接】Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/huihui-ai/Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated红队自动化工作流正在成为安全团队提效的关键而开源大模型Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated为搭建AI渗透助手提供了全新的思路。这是一款基于 Qwen3.6-35B-A3B 混合专家MoE架构、专为渗透测试Offensive Security场景优化的 35B 级开源模型通过 abliterated 技术去除了常规模型的拒绝回答机制原生支持工具调用Tool Calling甚至能读取图片和视频。这意味着它可以真正动手——自主规划攻击路径、调用扫描工具、分析结果并输出报告让红队自动化从设想走向落地。本文就带你从零开始用这个模型搭建属于你自己的 AI 渗透测试助手。它是什么专为渗透测试而生的开源AI模型 Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated 的镜像仓库完整包含模型权重与配置文件核心参数如下项目说明基座架构Qwen3.6-35B-A3B 混合专家MoE40 层参数量约 359 亿总参数单次推理仅激活约 30 亿上下文窗口262144 tokens约 25.6 万可容纳长报告输入能力文本 图片 视频Qwen3VL 处理器特色能力工具调用、思考模式Thinking、去除拒绝机制许可证Apache 2.0可商用仓库结构一目了然16 个模型分片model-00001~00016-of-00016.safetensors、权重索引 model.safetensors.index.json、对话模板 chat_template.jinja、以及供 llama.cpp 使用的 mtp.safetensors多 Token 预测层不需要时可在索引中删除对应条目。为什么红队自动化需要专属的 AI 渗透助手传统大模型在安全场景有三座大山❌频繁拒答询问攻击手法、漏洞利用步骤常被安全策略拦截❌无法动手只会生成文本不能真正调用 Nmap、Nuclei 等工具❌上下文太短长扫描报告塞不进去分析断断续续。而 CyberStrike-OffSec-35B 通过 abliterated 技术移除了拒绝机制配合原生工具调用协议与 256K 超长上下文正好补齐了这三个短板。AI渗透助手可以像真实红队成员一样接收任务 → 规划步骤 → 调用工具 → 分析回传结果 → 输出结论形成完整的红队自动化闭环。核心亮点原生工具调用让 AI 助手真正动手 ️这个模型的杀手锏是开箱即用的工具调用格式无需额外微调。打开 chat_template.jinja 可以看到内置的 Function Calling 协议AI 会输出如下格式的调用指令tool_call functionport_scan parametertarget 192.168.1.10 /parameter /function /tool_call整个自动化循环非常清晰用户提问 → AI 规划并发出工具调用 → 程序执行真实工具 → 结果封装为 tool_response 回传 → AI 分析 → 继续调用或输出结论更妙的是因为模型具备视觉能力你甚至可以把目标系统的页面截图丢给它让 AI 渗透助手看着屏幕帮你分析漏洞特征。三步搭建你的 AI 渗透测试助手 ⚡第 1 步获取并加载模型克隆镜像仓库到本地git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/huihui-ai/Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated然后用 Transformers 加载代码非常精简完整交互脚本见 README.mdfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated, torch_dtypebfloat16, device_mapauto, trust_remote_codeTrue, low_cpu_mem_usageTrue, ) tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated) 建议至少准备 80GB 以上显存的机器若资源有限可用 llama.cpp 配合 GGUF 量化版本部署。第 2 步把扫描工具包装成函数将 Nmap、Nuclei、Curl 等工具封装为函数供 AI 调用工具包装函数用途Nmapport_scan(ip, ports)端口与服务探测Nucleivuln_scan(url, template)漏洞模板扫描Subfindersubdomain_enum(domain)子域名收集WhatWebfingerprint(url)Web 指纹识别第 3 步编写主循环让 AI 自主调度核心逻辑只有 4 步把用户任务发给模型 → 解析输出的tool_call→ 执行真实工具 → 把结果包进tool_response回传如此往复直到 AI 输出最终结论。整个过程无需人工干预这就是红队自动化工作流的雏形。实战演示一条完整的红队自动化工作流 假设任务为对 192.168.1.10 做一次授权渗透测试AI 渗透助手会这样自动执行阶段AI 行为调用的工具1️⃣ 信息收集枚举子域名与指纹subdomain_enum、fingerprint2️⃣ 端口扫描探测开放服务port_scan3️⃣ 漏洞扫描匹配已知漏洞模板vuln_scan4️⃣ 验证利用分析回传结果、评估可利用性定制 exploit 脚本5️⃣ 报告生成汇总全过程产出结构化报告无需外部工具每完成一步AI 都会基于tool_response的真实数据决定下一步动作生成的最终报告可直接用于红队复盘或合规存档。部署到 llama.cpp 的注意事项 如果使用 llama.cpp 或 Ollama 部署记得保留 mtp.safetensors多 Token 预测层能提升推理速度若不需要请在 model.safetensors.index.json 中删除所有mtp.开头的条目再转换为 GGUF 格式即可。合规与安全边界AI 渗透助手的两条铁律 ⚠️能力越强责任越大。使用该模型时请务必遵守只测授权目标所有测试必须获得书面授权红队自动化不是非法攻击的挡箭牌审查输出内容模型移除了安全过滤输出可能存在敏感或不恰当内容生产使用前务必人工复核✅仅用于研究建议在受控实验环境如靶场、CTF中使用遵守当地法律法规。总结把红队自动化掌握在自己手中 ✨Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated 让开源 AI 渗透助手变得触手可及原生工具调用免去繁琐微调256K 长上下文承载完整攻击链路多模态输入让 AI 能看懂目标界面。对照 README.md 的示例脚本配合 chat_template.jinja 的工具调用协议你也可以在几天内搭建起属于自己的红队自动化工作流。记住技术无善恶边界在心中。【免费下载链接】Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/huihui-ai/Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考