CALDERA 开源项目教程
2026-01-18 09:56:04作者:江焘钦
项目介绍
CALDERA 是一个由 MITRE 公司开发的自动化 adversary 仿真系统,旨在帮助网络安全专业人员通过模拟真实的攻击场景来测试和提升他们的防御能力。CALDERA 基于 Python 开发,利用其灵活性和强大的生态系统,提供了一个高度可定制和可扩展的平台。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统上安装了以下软件:
- Python 3.7 或更高版本
- Docker(可选,但推荐)
安装步骤
-
克隆项目仓库
git clone https://github.com/mitre/caldera.git cd caldera -
安装依赖
pip install -r requirements.txt -
启动 CALDERA
python server.py --insecure默认情况下,CALDERA 将在
http://localhost:8888上启动。您可以通过浏览器访问此地址来访问 CALDERA 的 Web 界面。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 红队演练:CALDERA 可以作为红队工具,用于模拟各种攻击场景,帮助蓝队发现和修复安全漏洞。
- 安全培训:通过模拟真实的攻击场景,CALDERA 可以用于安全意识培训,帮助员工更好地理解安全威胁和防御措施。
最佳实践
- 定制化操作:利用 CALDERA 的插件系统,可以根据具体需求定制攻击场景和行为。
- 持续集成:将 CALDERA 集成到 CI/CD 流程中,定期进行安全测试,确保系统的持续安全性。
典型生态项目
CALDERA 作为一个开放平台,拥有丰富的生态系统,包括多个插件和扩展项目,例如:
- Chain Reactor:一个用于编写和执行复杂攻击链的工具。
- Stockpile:一个包含多种预定义攻击场景的插件,可以快速启动各种攻击模拟。
通过这些生态项目,用户可以进一步扩展 CALDERA 的功能,满足更复杂的安全测试需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
15
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
660
4.26 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
894
Ascend Extension for PyTorch
Python
505
610
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
392
289
暂无简介
Dart
909
219
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
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++
940
867
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.33 K
108