StratoCyberLab 是一个专为教学和自学设计的开源本地网络攻防实验室。它让用户在自己的电脑上构建一个隔离的攻防训练环境,无需登录任何云服务,不收集用户数据,也不依赖外部追踪。对高校课堂、培训机构和个人研究者而言,StratoCyberLab 提供了一套轻量化且实用的工具链,用于模拟真实的网络场景、练习渗透测试技巧以及管理 Capture The Flag 挑战。 平台的设计理念以本地化与易用性为核心。通过 Docker 容器技术,所有服务以隔离的方式运行在共享虚拟网络上。这样既保证了环境的可控与可复现,又让学员能够在不影响主机系统的前提下安装和使用各种攻防工具。
默认提供一个名为 hackerlab 的攻击者容器,学员可以在其中自由安装常见工具,进行渗透测试、服务探测与脚本开发而不破坏主机环境。 功能方面,StratoCyberLab 覆盖了从初级入门到课堂演示所需的多项能力。平台内置若干 CTF 风格的练习题,适合用于巩固课堂内容或作为自学路径。Web 界面允许教师或使用者通过浏览器启动或停止挑战、提交答案、查看提示以及管理内置的本地 LLM 助手。通过集成 Ollama,用户可以选择本地模型来获取技术提示与思路建议,同时所有模型数据都保留在本地,维护隐私与合规性。 搭建流程相对简洁。
只需在支持 Docker 的环境中拉取代码库并运行预设的 docker compose 配置,平台会启动包含黑客容器、仪表盘服务以及可选的 Ollama 服务等组件。对于教学用户,这意味着无需配置复杂的虚拟网络或购买云资源即可在课室电脑上快速复现教学示例。由于依赖于容器化技术,教师可以通过版本控制统一分发练习配置,确保每位学员在相同的实验场景中练习。 教学应用上,StratoCyberLab 非常适合大学入门安全课、实验课以及小型研讨会。教师可以将课程内容与预制挑战关联,通过 Web 仪表盘引导学生完成一系列由浅入深的任务。在课堂内,讲师能够实时控制哪些服务对外开放、在何时重置特定容器,从而模拟攻击面的变化或演示防御措施的即时影响。
对于学生而言,本地化的实验环境降低了上手门槛,使他们可以随时练习而不受远程服务的限制。 与基于云的攻防平台相比,StratoCyberLab 的独特优势在于隐私与可控性。所有实验数据、LLM 模型以及交互记录都存放在本地,避免了将敏感实验数据上传到第三方服务器的风险。对于有合规或敏感性要求的机构而言,能够在内网或个人笔记本内完成所有练习具有重要价值。同时本地部署也减少了长期运营成本与云服务依赖,使得教学活动更具可持续性。 平台也并非没有限制。
资源消耗与并发容器数量成正比,如果同时启动大量挑战,主机的 CPU、内存与网络资源可能成为瓶颈。因此在课堂设置中,建议有管理策略,按需启动场景或在教师控制下分批练习。此外,不同操作系统在文件换行符或权限处理上的差异可能导致某些挑战在 Windows 系统上出现问题,开发者也提供了相应的建议来缓解这些兼容性问题。 安全设计上,StratoCyberLab 倡导"本地可控"的安全边界。容器化减少了对宿主机的直接改动风险,但仍需注意容器内运行的服务可能带来的攻击面。建议用户在公共或不受信任的网络环境下谨慎开放端口;在教学部署时,优先在受控的内网或虚拟机内运行平台,以降低潜在风险。
项目文档也提供了故障排查与常见问题的处理建议,帮助用户在遇到容器重建、SSH 主机密钥提示等问题时能快速恢复环境。 开源社区是 StratoCyberLab 发展的一大动力。项目欢迎贡献新的练习题、课堂材料与功能增强。社区驱动的优势在于多样化的挑战来源與教学案例,使得平台内容不断丰富,适配不同课程与能力水平。对于有意贡献的人来说,提交练习题时应注意难度标签、复现步骤与安全边界描述,以确保新题目可以在不同环境中稳定运行且不含真实危险的攻击代码。 在用户体验上,内置的 WebSSH 终端与可视化控制面板降低了技术门槛。
对于刚入门的学习者来说,无需在宿主机上安装一堆工具即可用浏览器直接进行练习。对于有经验的用户,平台仍然保留充分的灵活性,支持通过本地终端或扩展容器配置来安装自己偏好的工具集。结合本地 LLM 助手,学习者可以获得思路提示与问题解析,从而加速学习曲线。 关于本地 LLM 的整合,StratoCyberLab 支持用户选择任意兼容的本地 Ollama 模型。相比在线 AI 服务,本地化模型不会将交互数据发送到外部服务器,这在教学中尤为重要。教师可以将模型配置为辅助答题而非直接给出完整解法,从而在保护学习价值的同时提供引导性支持。
需要注意的是,下载并运行 LLM 模型会占用较大磁盘与内存资源,部署前应评估目标机器的可用容量。 从课程设计角度看,StratoCyberLab 为课堂评估与作业布置提供了便利。教师可以设计分阶段任务链条,从基础知识点到综合攻防演练,配合课堂讲解循序渐进。由于平台支持容器重置与状态检查,教师也可以方便地重置学员的练习环境或回溯某次实验的状态记录,从而进行更为精确的作业批改与反馈。 企业与训练营同样可以从本地化靶场获益。对于注重合规与数据隔离的企业内训,StratoCyberLab 提供了低门槛的搭建路径,适合在内网环境中开展专属的攻防演练。
训练营组织者可以基于平台快速构建冠以主题的练习套件,结合讲师演示达到短期密集训练的目的。 为了保证长期可用性,项目采用了容器化与配置管理的方式,使环境容易备份与迁移。教学团队可以将常用练习打包成模板,通過版本控制與共享仓库分发给学员或跨校合作伙伴。由于平台本身是开源许可,教育机构也可根据教学需要在合规范围内修改或扩展功能。 展望未来,StratoCyberLab 有可能在以下方向继续演进:内置更多贴近实战的场景以覆盖云原生服务、新增教师协作工具以便课程评分与批量管理、以及优化对低资源设备的兼容性以便在更多教学场景下部署。社区的活跃度将直接影响这些功能的成熟与推广速度。
总的来说,StratoCyberLab 是一个面向教育场景和自学者的有力工具。它通过开源、容器化与本地化的组合,为网络安全教学提供了安全、私密且易于管理的练习平台。无论是大学课堂还是企业训练营,或是个人希望在本地构建一个可控的靶场,StratoCyberLab 都值得尝试与贡献。若需要快速上手,可以从官方仓库获取代码并在支持 Docker 的环境中启动基本服务,随后根据课程需求扩展或自定义练习集。 。
