Caldera项目在Ubuntu系统上的完整安装指南
2025-06-04 09:18:24作者:羿妍玫Ivan
前言
Caldera作为一款功能强大的自动化红队工具,在实际部署过程中可能会遇到一些环境配置问题。本文将详细介绍在Ubuntu 22.04 LTS系统上完整安装和配置Caldera的步骤,帮助用户避免常见的安装陷阱。
系统环境准备
在开始安装Caldera之前,需要确保系统环境满足以下要求:
- 操作系统版本:推荐使用Ubuntu 22.04 LTS或更高版本
- Node.js版本:必须使用较新的Node.js版本(建议v16.x或更高)
- Python环境:确保系统已安装Python 3.6+
- 基本工具:git、make等基础开发工具
详细安装步骤
1. 更新系统软件包
首先更新系统软件包以确保环境最新:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
2. 安装Node.js最新版本
Caldera对Node.js版本有较高要求,推荐使用NodeSource仓库安装最新LTS版本:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
安装完成后验证版本:
node -v
npm -v
3. 克隆Caldera仓库
使用git克隆官方仓库:
git clone https://github.com/mitre/caldera.git
cd caldera
4. 安装依赖并构建
执行以下命令安装依赖并构建项目:
npm install
npm run build
5. 配置环境变量
Caldera需要正确的环境配置才能正常运行:
- 复制示例环境文件:
cp .env.example .env
- 编辑
.env文件,确保以下关键配置正确:
APP_SECRET=your_secret_key_here
API_KEY=your_api_key_here
- 对于magma插件,还需要配置:
mkdir -p plugins/magma
echo "VITE_CALDERA_URL=http://<你的IP>:8888" > plugins/magma/.env
6. 启动Caldera
完成上述配置后,可以启动Caldera服务:
npm start
常见问题解决
-
构建失败:
- 确保Node.js版本符合要求
- 清理node_modules后重新安装:
rm -rf node_modules && npm install
-
登录无响应:
- 检查
.env文件配置是否正确 - 确认magma插件的
.env文件存在且配置了正确的Caldera URL
- 检查
-
端口冲突:
- 默认使用8888端口,如需修改可在
.env中调整PORT设置
- 默认使用8888端口,如需修改可在
安全建议
- 生产环境中务必修改默认的APP_SECRET和API_KEY
- 考虑使用反向代理(如Nginx)提供HTTPS支持
- 定期更新Caldera到最新版本以获取安全补丁
结语
通过以上步骤,用户应该能够在Ubuntu系统上顺利完成Caldera的安装和配置。如果在使用过程中遇到其他问题,建议查阅项目文档或社区讨论获取更多帮助。正确配置的环境将为后续的红队操作和自动化测试提供稳定可靠的基础平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355