当自动化攻击工具已能在10分钟内完成“漏洞探测-武器化-攻击实施”全流程，当AI Agent可自主协调百款工具形成作战集群，传统依赖人工拼接工具、手动执行步骤的攻防演练模式已全面滞后。对于零基础用户而言，复杂的编程门槛、零散的工具链整合、专业的攻防知识储备，成为进入网络安全领域的三大壁垒。

而Coze作为无代码/低代码AI智能体开发平台，凭借“可视化工作流+丰富插件生态+AI Agent协同”的核心优势，彻底打破了这一局面。它无需一行代码，即可将Nmap、Metasploit、Sqlmap等传统攻防工具，与LLM大模型、自动化报告生成等AI能力深度融合，构建出“感知-决策-执行-复盘”的闭环攻防演练系统。

本文将从基础搭建到进阶优化，从场景适配到未来演进，全方位拆解零基础如何利用Coze打造覆盖全场景、支持自动化、具备智能化的攻防演练工具链。不仅包含可直接复用的实操步骤，更深度解析AI Agent在攻防中的应用逻辑，为网络安全从业者、企业安全团队及零基础入门者，提供一份兼具专业性、全面性与前瞻性的实战指南。

一、认知升级：Coze构建攻防演练工具的核心逻辑

1. 为何Coze成为零基础首选？

• 零代码门槛：通过拖拽组件、配置参数即可完成工具链编排，无需掌握Python、Java等编程语言。
• 全生态整合：内置150+网络安全相关插件，覆盖信息收集、漏洞扫描、利用、报告全流程，同时支持自定义插件开发。
• AI原生赋能：集成大模型能力，可实现攻击路径自动规划、扫描结果智能分析、报告自动生成，超越传统工具的“机械执行”局限。
• 灵活部署协同：支持发布为Web应用、API接口，或集成到Discord、企业微信等平台，满足单人演练与团队协同需求。
• 安全合规特性：支持数据端到端加密、私有化部署，契合攻防演练的数据安全要求。

2. 攻防演练的“Coze工作流”核心架构

Coze的工作流本质是“节点化编排+变量传递+条件分支”的自动化引擎，完美适配攻防演练的“分步执行+动态调整”需求：

• 核心节点：包含插件节点（调用攻防工具）、LLM节点（AI分析决策）、代码节点（自定义逻辑）、条件节点（分支判断）、变量节点（数据存储）。
• 数据流转：通过“引用变量”实现节点间数据传递，例如将信息收集的子域名结果，直接作为漏洞扫描的输入参数。
• 闭环能力：从目标输入到报告输出，全程无需人工干预，形成“输入目标→自动执行→智能分析→输出结果”的完整闭环。

3. 与传统攻防工具链的本质区别

对比维度	传统工具链	Coze构建的工具链
技术门槛	需熟练掌握编程与工具命令	零代码，可视化操作
协同能力	工具分散，需手动切换执行	工作流串联，多工具自动协同
智能水平	机械执行命令，无分析能力	AI驱动决策，自动优化执行路径
适配性	单一场景，扩展困难	支持场景化配置，灵活扩展
交付效率	人工整理报告，耗时费力	自动生成标准化报告，支持多格式导出

二、基础准备：从零搭建前的核心配置

1. 平台注册与环境熟悉

• 访问Coze官网（https://www.coze.com）完成注册，建议选择团队空间（支持多人协作与权限管理）。
• 核心界面认知：左侧为插件市场、工作流管理、我的Bot；中间为工作流编辑画布（拖拽节点、连接流程）；右侧为节点配置面板（设置参数、变量）。
• 基础权限配置：开启API调用权限、文件导出权限，若需私有化部署，联系平台开通专属部署通道。

2. 核心插件精选与安装

攻防演练需覆盖“信息收集-漏洞扫描-漏洞利用-权限提升-痕迹清理-报告生成”全流程，精选以下插件（优先安装官方认证插件，稳定性更高）：

• 信息收集类：nslookup、whois、subfinder（子域名枚举）、dirsearch（目录扫描）、whatweb（指纹识别）、shodan（网络空间搜索）。
• 漏洞扫描类：nmap（端口扫描）、sqlmap（SQL注入检测）、xss-scan（跨站脚本检测）、csrf-scan（跨站请求伪造检测）、nessus（综合漏洞扫描）。
• 漏洞利用类：metasploit（漏洞利用框架）、exploit-db（漏洞库查询）、msfconsole（命令行交互）。
• 权限提升类：windows-exploit-suggester（Windows提权）、linux-exploit-suggester（Linux提权）。
• 痕迹清理类：log-cleaner（日志清理）、file-shredder（文件粉碎）。
• 报告生成类：markdown-generator（markdown报告）、pdf-exporter（PDF导出）、html-report（可视化报告）。
• 安全合规类：网易易盾AIGC安全插件（内容合规检测）、data-encrypt（数据加密）。

3. 基础变量与工作流模板配置

• 预设核心变量：在“变量管理”中创建全局变量，如目标IP/域名（字符串类型）、扫描类型（枚举类型：全量扫描/定向扫描）、风险等级（枚举类型：高危/中危/低危）、演练报告（文本类型），后续工作流可直接引用。
• 工作流模板创建：新建空白工作流，命名为“攻防演练主流程”，默认生成“开始节点”和“结束节点”，为后续分步编排奠定基础。

三、核心实战：搭建全流程自动化攻防工具链

1. 阶段一：智能信息收集工具（AI增强版）

功能定位

突破传统信息收集的“数据堆砌”局限，通过AI分析提取关键资产信息，自动标记高价值攻击目标。

搭建步骤

1. 配置开始节点：设置输入参数为目标IP/域名（必填）、收集深度（可选：基础/深度/全面）。
2. 添加并行执行节点：
   • 分支1：调用subfinder插件+dirsearch插件，枚举子域名与网站目录，输出变量为子域名列表、敏感目录列表。
   • 分支2：调用nmap插件+whatweb插件，扫描端口服务与应用指纹，输出变量为开放端口列表、应用指纹信息。
   • 分支3：调用whois插件+shodan插件，获取注册信息与网络空间数据，输出变量为WHOIS信息、目标资产画像。
3. 新增LLM分析节点：选择GPT-4模型，提示词设置为“基于子域名列表、敏感目录列表、开放端口列表、应用指纹信息、WHOIS信息，提取目标核心资产（如管理后台、数据库端口、高危应用），标记风险等级，生成信息收集摘要”，输入变量为上述所有收集结果，输出变量为AI分析摘要。
4. 配置代码节点：使用Python脚本对子域名列表去重、筛选存活节点，输出变量为存活目标列表（供后续扫描使用）。
5. 设置输出节点：汇总AI分析摘要、存活目标列表、原始收集数据，以markdown格式展示。

进阶优化

• 添加条件判断：若收集深度选择“全面”，自动调用更多插件（如amass子域名枚举、gobuster目录爆破）。
• 批量扫描配置：开启循环节点，支持导入IP/域名列表，实现批量目标自动收集。

2. 阶段二：风险分级漏洞扫描工具

功能定位

基于信息收集结果，自动匹配扫描策略，区分高危漏洞与低危漏洞，减少无效告警。

搭建步骤

1. 配置开始节点：输入参数为存活目标列表（引用前序工具变量）、扫描模式（枚举：快速扫描/全面扫描/定向扫描）。
2. 添加条件分支节点：
   • 若应用指纹含“WordPress”，调用wp-scan插件，扫描主题插件漏洞。
   • 若开放端口含“3306（MySQL）”，调用mysql-scan插件，检测弱口令与权限漏洞。
   • 若开放端口含“80/443”，调用sqlmap+xss-scan+csrf-scan插件，检测Web通用漏洞。
3. 新增漏洞评级节点：调用LLM节点，提示词设置为“根据漏洞扫描结果，按照CVSS评分标准评级（高危≥9.0，中危4.0-8.9，低危<4.0），标注漏洞利用难度与影响范围”，输出变量为分级漏洞列表。
4. 配置过滤节点：使用代码节点过滤低危漏洞（可选），输出变量为重点关注漏洞列表。

实战技巧

• 集成漏洞库联动：调用exploit-db插件，根据漏洞ID自动匹配可用PoC，输出变量为可利用漏洞清单。
• 实时告警配置：添加消息推送插件，将高危漏洞实时推送至企业微信/Discord频道。

3. 阶段三：AI驱动漏洞利用工具

功能定位

基于扫描结果自动选择最优利用方案，支持一键执行利用，验证漏洞真实性，无需手动编写脚本。

搭建步骤

1. 配置开始节点：输入参数为目标IP、漏洞类型、漏洞ID、利用方式（枚举：验证性利用/功能性利用）。
2. 添加插件调用节点：
   • 调用exploit-db插件，根据漏洞类型和漏洞ID获取对应PoC脚本。
   • 调用metasploit插件，加载PoC脚本，传入目标IP参数执行利用。
3. 新增结果判断节点：
   • 若利用成功，输出利用结果（含获取权限、执行命令输出），并自动触发权限提升流程。
   • 若利用失败，调用LLM节点分析失败原因（如目标环境不匹配、防护拦截），输出优化建议。
4. 配置权限保存节点：将成功利用的目标信息、权限凭证存储至变量已控制资产列表。

进阶能力

• 多漏洞链式利用：通过条件节点与循环节点，实现“Web漏洞getshell→内网穿透→横向移动”的自动化链式攻击。
• 自定义利用脚本：通过代码节点编写Python/JavaScript脚本，适配特殊漏洞场景（如自定义协议漏洞）。

4. 阶段四：权限提升与内网漫游工具

功能定位

从初始权限升级至系统管理员权限，实现内网资产探测与横向移动，模拟真实攻击的内网渗透流程。

搭建步骤

1. 配置开始节点：输入参数为目标IP、当前权限、操作系统类型、内网网段。
2. 添加权限提升节点：
   • 根据操作系统类型调用对应提权插件（windows-exploit-suggester/linux-exploit-suggester）。
   • 执行提权命令，输出提权结果（成功/失败）与提升后权限。
3. 新增内网探测节点：
   • 若提权成功，调用nmap插件扫描内网网段，获取存活主机与开放端口，输出内网资产地图。
   • 调用smb-scan插件检测内网共享文件，调用ssh-brute插件尝试弱口令登录，输出可横向移动目标。
4. 配置横向移动节点：通过循环节点，对可横向移动目标逐一尝试利用，输出内网控制结果。

5. 阶段五：痕迹清理与智能报告生成工具

功能定位

清理攻击过程中留下的日志、文件痕迹，规避防御检测，同时自动生成结构化、可视化的演练报告。

搭建步骤

1. 配置开始节点：输入参数为目标IP列表、演练类型（红队演练/蓝队防守/红蓝对抗）、报告格式（PDF/HTML/markdown）。
2. 添加痕迹清理节点：
   • 调用log-cleaner插件，删除系统日志、命令执行日志、工具运行痕迹。
   • 调用file-shredder插件，粉碎攻击过程中上传的工具文件、PoC脚本。
3. 新增报告生成节点：
   • 调用LLM节点，整合全流程数据（信息收集、漏洞扫描、利用结果、内网漫游），生成报告正文（含攻击路径图、漏洞详情、修复建议）。
   • 调用对应报告插件（pdf-exporter/html-report），将正文转换为目标格式报告，自动添加目录、图表、风险统计。
4. 配置报告分发节点：调用文件存储插件（如阿里云OSS、本地存储）保存报告，调用消息推送插件将报告链接发送至指定联系人。

报告优化技巧

• 可视化图表：通过代码节点调用matplotlib库，生成漏洞等级分布饼图、攻击路径流程图，嵌入报告。
• 合规适配：根据《网络安全法》《数据安全法》要求，在报告中添加合规性分析（如攻击行为是否符合授权范围）。

四、进阶优化：从“能用”到“好用”的核心技巧

1. Coze工作流高级配置

• 变量进阶使用：创建数组类型变量（如目标列表），通过循环节点实现批量目标自动化处理，支持导入CSV文件批量输入。
• 条件分支优化：使用“多条件判断”节点，设置复合规则（如“漏洞等级=高危 AND 利用难度=低”），精准触发后续流程。
• 错误处理机制：为每个插件节点添加“异常分支”，若插件调用失败（如目标不可达、工具报错），自动触发重试或跳过逻辑，避免流程中断。
• LLM节点调优：调整温度参数（建议0.3-0.5），确保分析结果稳定；使用JSON Schema格式化输出，便于后续节点解析。

2. 自定义插件开发（零代码/低代码）

针对特殊场景（如工控协议扫描、云平台漏洞检测），官方插件无法满足需求时，可自定义开发插件：

1. 进入Coze插件市场，点击“创建插件”，选择“基于已有API创建”或“在IDE中创建”。
2. 配置插件基本信息：填写名称（如“Modbus协议扫描插件”）、描述、调用URL（第三方API地址或自定义接口）。
3. 设置输入输出参数：输入参数为目标IP、端口、协议类型；输出参数为漏洞信息、响应结果，支持自动解析API返回数据。
4. 测试与发布：在Coze中测试插件调用是否正常，无误后发布至“我的插件”，即可在工作流中使用。

3. 场景化工具链扩展

（1）Web应用攻防专项工具链

• 新增插件：burp-suite（Web漏洞扫描）、js-scan（JavaScript敏感信息提取）、cms-scan（CMS漏洞检测）。
• 工作流优化：添加“登录爆破”分支（调用hydra插件）、“文件上传检测”分支（调用upload-scan插件）。

（2）云环境攻防专项工具链

• 新增插件：aws-scan（AWS云漏洞检测）、azure-scan（Azure云漏洞检测）、k8s-scan（K8s集群漏洞检测）。
• 核心流程：云API密钥检测→云服务器漏洞扫描→容器逃逸尝试→云存储数据访问。

（3）工控系统攻防专项工具链

• 新增插件：modbus-scan（Modbus协议扫描）、dnp3-scan（DNP3协议扫描）、s7-scan（S7协议扫描）。
• 防护适配：添加“工业协议白名单检测”节点，模拟攻击者绕过防护的流程。

五、部署与协同：打造团队级攻防演练平台

1. 多渠道部署方案

• Web应用部署：在Coze中点击“发布”，选择“Web应用”，配置自定义域名、登录权限，生成可直接访问的Web工具平台。
• API接口集成：发布为RESTful API，支持与企业现有安全平台（如SOC、SIEM）集成，实现攻防演练与安全运营联动。
• 第三方平台集成：通过Discord插件、企业微信插件，将工具集成到团队协作平台，支持@机器人触发演练、实时接收结果通知。

2. 团队协同配置

• 权限管理：在团队空间中设置角色权限（管理员/开发者/使用者），控制工作流编辑、插件管理、结果查看权限。
• 任务分配：添加“任务分配”节点，将不同阶段的演练任务分配给指定成员，支持进度跟踪与结果反馈。
• 知识库联动：创建攻防知识库（如漏洞利用手册、工具使用指南），通过Coze的知识节点，在演练过程中提供实时帮助。

3. 数据安全与合规保障

• 数据加密：启用端到端加密，对演练过程中的目标信息、漏洞数据、权限凭证进行加密存储与传输。
• 授权管理：在工具中添加“授权验证”节点，要求使用者上传目标授权文件，否则无法启动演练流程。
• 审计日志：开启操作审计功能，记录所有用户的工具调用记录、参数配置、执行结果，便于合规审计。

六、前瞻性：AI Agent重塑攻防演练未来

1. 当前自动化攻防的核心趋势

• 攻击端：从“脚本化”到“智能化”，AI Agent可自主规划攻击路径、动态适配目标环境、分钟级完成漏洞武器化（如HexStrike AI的“LLM+Agent”架构）。
• 防御端：“AI对抗AI”成为主流，防御系统通过生成式AI模拟攻击、动态调整防护策略，抵御自动化攻击。

2. Coze工具链的未来演进方向

（1）AI Agent自主攻防

• 自动目标分析：输入目标行业、业务类型，AI Agent自动规划攻击路径、选择适配工具，无需人工干预。
• 动态策略调整：攻击过程中检测到防护措施，自动切换攻击方法（如从Web漏洞切换到供应链攻击）。

（2）跨场景协同演练

• 红蓝对抗自动化：红队工具链与蓝队防御工具链联动，AI Agent分别扮演红队攻击者与蓝队防御者，实现7×24小时持续对抗。
• 多维度能力评估：自动生成红队攻击成功率、蓝队防御拦截率、漏洞修复时效等指标，量化安全能力。

（3）前沿技术融合

• 量子抗性防护：结合量子加密技术，保护演练数据免受量子计算破解，适配未来网络安全环境。
• 生成式防御适配：工具链将集成生成式防御检测模块，模拟对抗AI生成的新型攻击手段。

3. 零基础用户的进阶路径

• 阶段1：熟练使用现有插件搭建通用工具链，完成基础攻防演练。
• 阶段2：学习自定义插件开发，适配特殊场景需求。
• 阶段3：掌握AI Agent配置技巧，实现自动化、智能化攻防。
• 阶段4：参与开源社区，贡献攻防插件与工作流模板，构建行业生态。

七、结语：零代码开启攻防演练智能化时代

Coze的出现，让零基础用户也能跨越技术壁垒，快速构建专业级攻防演练工具链。它不仅是工具的整合平台，更是AI与网络安全深度融合的载体，推动攻防演练从“人工操作”向“智能协同”转型。

本文提供的全流程搭建方案，涵盖了从基础配置到进阶优化，从单一工具到团队平台的完整路径，既满足了零基础用户的入门需求，也为专业安全团队提供了智能化升级的思路。随着AI Agent技术的持续发展，攻防演练将变得更加自动化、场景化、对抗化，而Coze等无代码平台，将成为这场变革的核心驱动力。

未来，网络安全的竞争不再是工具的堆砌，而是智能协同能力的较量。借助Coze打造的攻防演练工具链，你可以快速提升安全实战能力，在“AI对抗AI”的新时代占据主动。