Caldera在Ubuntu 22.04 LTS上的安装问题分析与解决方案
问题背景
Caldera是一款由MITRE开发的开源自动化对抗模拟平台,用于网络安全测试和红队演练。在Ubuntu 22.04 LTS系统上安装Caldera时,用户可能会遇到一些安装和运行问题,特别是在首次运行时的构建过程和前端界面访问方面。
主要问题表现
-
构建失败:当用户按照官方文档使用
python3 server.py --insecure命令运行时,系统可能无法正常启动Web界面,出现异常终止。 -
Vite构建错误:当尝试使用
--build参数进行首次构建时,可能会遇到Vite相关的构建错误,特别是关于vue/compiler-sfc的解析失败问题。 -
前端界面空白:即使构建成功,用户访问Web界面时可能只看到左侧菜单栏,主界面空白,需要等待约30秒才会跳转到登录页面。
根本原因分析
-
Node.js版本不兼容:Ubuntu 22.04 LTS默认提供的Node.js版本(v12)过低,而Caldera要求至少v16以上版本才能正常工作。
-
构建参数缺失:官方文档与README文件存在不一致,首次运行必须使用
--build参数来构建前端资源。 -
依赖关系问题:Vite构建工具需要特定版本的Vue编译器(vue/compiler-sfc >=3.2.25),如果依赖关系不正确会导致构建失败。
-
浏览器缓存问题:前端界面显示异常可能是由于浏览器缓存了旧版本的资源文件。
解决方案
1. 正确安装Node.js
首先需要确保系统安装了兼容的Node.js版本:
# 使用Node版本管理器(NVM)安装最新稳定版
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install --lts
nvm use --lts
或者使用npm的n模块升级:
sudo npm cache clean -f
sudo npm install -g n
sudo n stable
2. 完整安装步骤
正确的安装流程应该是:
git clone https://github.com/mitre/caldera.git --recursive
cd caldera
pip3 install -r requirements.txt
python3 server.py --insecure --build
注意:
- 首次运行必须使用
--build参数 - 建议使用最新主分支而非特定版本(5.0.0)
3. 解决Vite构建问题
如果遇到Vite构建错误,可以尝试以下步骤:
cd plugins/magma
npm install
npm update vue
npm run build
cd ../..
python3 server.py --insecure
4. 浏览器缓存处理
如果Web界面显示异常,请尝试:
- 清除浏览器缓存
- 使用隐身模式访问
- 强制刷新页面(Ctrl+F5或Cmd+Shift+R)
最佳实践建议
-
使用虚拟环境:建议在Python虚拟环境中安装Caldera,避免依赖冲突。
-
定期更新:Caldera项目更新频繁,建议定期拉取最新代码并重新构建。
-
监控日志:运行时可查看终端输出和日志文件,及时发现并解决问题。
-
系统资源:确保系统有足够内存(建议至少4GB),构建过程可能消耗较多资源。
总结
在Ubuntu 22.04 LTS上成功运行Caldera需要注意几个关键点:使用足够新版本的Node.js、首次运行时必须包含--build参数、确保所有依赖正确安装。遵循上述解决方案,大多数安装问题都可以得到有效解决。对于网络安全研究人员和红队成员来说,正确配置Caldera环境将为后续的安全测试工作奠定坚实基础。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00