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网络安全研究机构Straiker人工智能研究团队（STAR）发现，新型AI驱动的渗透测试框架Villager正将Kali Linux工具集与DeepSeek AI模型深度融合，实现网络攻击工作流的全自动化。该工具自2025年7月在Python软件包索引发布后迅速引发关注，上线首两个月下载量即突破10,000次。
工具架构与核心特性
Villager采用模型上下文协议（MCP）客户端架构，通过分布式服务组件实现高度自动化与隐蔽性。其核心组件包括：
运行于25989端口的MCP客户端服务，负责中央消息协调
搭载4,201个AI系统提示词的智能决策数据库，用于动态生成攻击方案
按需容器创建系统，自动生成隔离的Kali Linux环境进行网络扫描与漏洞评估
与传统依赖脚本化流程的渗透框架不同，Villager通过自然语言处理将文本指令转换为动态的AI驱动攻击序列。该工具最引人警惕的特性是其反取证能力：容器配备24小时自毁机制自动清除活动日志，随机化SSH端口设置显著增加检测与分析难度。
AI集成与攻击适配
框架通过http://gpus.dev.cyberspike.top:8000/v1/chat/completions端点接入DeepSeek定制AI模型（代号al-1s-20250421，采用GPT-3.5-turbo分词技术），使其能基于目标系统特性动态调整攻击策略。例如检测到WordPress系统时自动启动WPScan，发现API端点时立即切换至浏览器自动化模式。
开发背景与可信度存疑
Villager背后组织Cyberspike于2023年11月27日注册域名，该公司虽登记为人工智能与应用软件开发商，但调查显示其缺乏官方网站且在商业数据库中几乎无迹可寻。网站存档记录表明，Cyberspike曾推销具备"内置反向代理"和"多阶段生成器"功能的远程管理工具（RAT）v1.1.7，实际为网络犯罪集团广泛采用的AsyncRAT木马的重新封装版。
框架核心开发者被认为是@stupidfish001，系HSCSEC战队前CTF选手，目前持有多个电子邮箱账户。
自动化攻击场景
通过运行在37695端口的FastAPI接口，Villager实现基于任务指令的复杂多阶段攻击。该框架接受自然语言描述的高级目标，自动分解为具有依赖关系追踪和故障恢复机制的子任务。攻击者仅需提交"测试example.com漏洞"等简单指令，即可获得完整的自动化渗透测试方案。
实时监控功能允许操作者通过多个端点跟踪进度，构建出AI驱动网络作战的完整指挥中心。这种自动化水平极大降低了实施高级攻击的技术门槛，使技能水平有限的威胁行为者也能执行复杂入侵。
企业安全影响与防御建议
Villager通过官方Python软件包索引分发的情况引发严重企业安全担忧。组织面临三重风险升级：
更频繁的自动化外部扫描尝试
压缩检测响应时间的加速攻击生命周期
混合攻击中预制工具增多导致溯源困难
该工具与合法开发基础设施的集成还带来供应链风险，特别是可能误装恶意包的CI/CD管道或开发工作站。安全团队建议部署MCP协议安全网关，实时检测恶意工具调用模式与未授权AI代理行为，并加强开发环境的安全审计与依赖项验证。
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