CustomPipeline 开发手册

1. 概述

什么是 CustomPipeline

malice-network 原生支持 TCP、HTTP、Bind、REM、Website 等内置 Pipeline 类型。CustomPipeline（Pipeline_Custom）是一种扩展机制，允许 外部进程 通过 ListenerRPC gRPC 接口向 C2 服务端注册自定义的 Pipeline，并自行管理会话（session）的生命周期与任务分发。

这使得任何能说 gRPC 的程序——无论是 LLM 代理、MCP 服务器还是其他自定义桥接——都可以将自身管理的会话暴露为 C2 客户端可见的 implant session，无需修改 server 或 implant 代码。

架构总览

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     C2 Server (malice-network)           │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────┐                  │
│  │  ListenerRPC      │  │   EventBus   │                  │
│  │  (gRPC Service)   │  │              │                  │
│  └────────┬─────────┘  └──────┬───────┘                  │
└───────────┼────────────────────┼─────────────────────────┘
            │ mTLS               │
            │                    │
┌───────────┼────────────────────┼─────────────────────────┐
│  Custom Pipeline Process (e.g. CLIProxyAPI Bridge)       │
│           │                    │                          │
│  ┌────────▼─────────┐  ┌──────▼───────┐                  │
│  │  SpiteStream      │  │  JobStream   │                  │
│  │  (双向 gRPC 流)    │  │  (控制流)     │                  │
│  └────────┬─────────┘  └──────────────┘                  │
│           │                                              │
│  ┌────────▼─────────┐                                    │
│  │  Session Manager  │  ← 管理本地会话                    │
│  │  (任务注入/结果收集)│                                    │
│  └──────────────────┘                                    │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

数据流：

Bridge 通过 mTLS 连接到 C2 Server 的 ListenerRPC
注册 Listener → 注册 Pipeline（Pipeline_Custom）→ 打开 JobStream → StartPipeline → 打开 SpiteStream
本地会话创建时，通过 Register RPC 将会话注册为 C2 session
C2 客户端下发任务 → Server 通过 SpiteStream 推送给 Bridge → Bridge 分发到本地会话 → 收集结果 → SpiteStream 回传

2. 前置条件

Proto 定义

CustomPipeline 需要以下 proto 定义已存在（malice-network 已内置）：

// clientpb/client.proto

message CustomPipeline {
  string name        = 1;
  string listener_id = 2;
  string host        = 3;
  uint32 port        = 4;
  string params      = 5;
}

message Pipeline {
  // ...
  string type = 3;
  string listener_id = 4;
  oneof body {
    TCPPipeline  tcp    = 20;
    BindPipeline bind   = 21;
    REM rem             = 22;
    Website web         = 23;
    HTTPPipeline http   = 24;
    // ...
    CustomPipeline custom = 25;  // CustomPipeline 类型
  }
}

consts 常量

确保 consts 包中包含以下常量：

consts.ModuleExecute — 值为 "exec"，用于命令执行模块
consts.CtrlPipelineStart / CtrlPipelineStop / CtrlPipelineSync — Pipeline 控制信号
consts.CtrlStatusSuccess — 控制响应成功状态码

认证文件

需要一个 listener.auth mTLS 证书文件，通常由 C2 server 生成：

# 配置示例
c2-bridge:
  enable: true
  auth-file: "/path/to/listener.auth"
  listener-name: "my-listener"
  listener-ip: "192.168.1.100"
  pipeline-name: "my-pipeline"
  server-addr: ""  # 可选，覆盖 auth 文件中的地址

3. 端侧开发步骤

3.1 建立 gRPC 连接

使用 mtls.ReadConfig 读取 auth 文件，获取 mTLS 凭证后建立 gRPC 连接：

authCfg, err := mtls.ReadConfig(cfg.AuthFile)
if err != nil {
    return nil, err
}

addr := authCfg.Address()
if cfg.ServerAddr != "" {
    addr = cfg.ServerAddr
}

options, err := mtls.GetGrpcOptions(
    []byte(authCfg.CACertificate),
    []byte(authCfg.Certificate),
    []byte(authCfg.PrivateKey),
    authCfg.Type,
)

conn, err := grpc.DialContext(context.Background(), addr, options...)
rpc := listenerrpc.NewListenerRPCClient(conn)

3.2 注册 Listener

所有 ListenerRPC 调用需要在 gRPC metadata 中携带 listener_id 和 listener_ip：

func listenerContext() context.Context {
    return metadata.NewOutgoingContext(ctx, metadata.Pairs(
        "listener_id", listenerID,
        "listener_ip", listenerIP,
    ))
}

_, err := rpc.RegisterListener(listenerContext(), &clientpb.RegisterListener{
    Name: cfg.ListenerName,
    Host: cfg.ListenerIP,
})

3.3 注册 Pipeline

关键点：使用 Pipeline_Custom body 类型，Type 字段使用非内置字符串标识业务类型（如 "llm" / "mcp"）。如果不需要区分业务类型，也可以使用 consts.CustomPipeline（即 "custom"）。结构化配置放进 Custom.Params JSON 中。

params := `{"bridge_type":"llm"}`

_, err = rpc.RegisterPipeline(listenerContext(), &clientpb.Pipeline{
    Name:       cfg.PipelineName,
    ListenerId: cfg.ListenerName,
    Enable:     true,
    Type:       "llm",
    Body: &clientpb.Pipeline_Custom{           // ← 必须是 Pipeline_Custom
        Custom: &clientpb.CustomPipeline{
            Name:       cfg.PipelineName,
            ListenerId: cfg.ListenerName,
            Host:       cfg.ListenerIP,
            Port:       uint32(cfg.Port),
            Params:     params,
        },
    },
})

3.4 打开 Streams

有两个 gRPC 双向流需要建立：

JobStream — Pipeline 生命周期控制流（必须在 StartPipeline 之前打开）：

jobStream, err = rpc.JobStream(listenerContext())
go handleJobStream()

SpiteStream — 任务分发与结果回传流（在 StartPipeline 之后打开，需要 pipeline_id metadata）：

func pipelineContext() context.Context {
    return metadata.NewOutgoingContext(ctx, metadata.Pairs(
        "pipeline_id", pipelineID,
    ))
}

spiteStream, err = rpc.SpiteStream(pipelineContext())

3.5 启动 Pipeline

_, err = rpc.StartPipeline(listenerContext(), &clientpb.CtrlPipeline{
    Name:       cfg.PipelineName,
    ListenerId: cfg.ListenerName,
})

顺序至关重要 ：StartPipeline 会通过 JobStream 推送 CtrlPipelineStart，如果 JobStream 尚未打开，调用会超时或死锁。

3.6 处理 JobStream

收到控制消息后必须回复 JobStatus，并且必须回传 Job 字段：

func handleJobStream() {
    for {
        msg, err := jobStream.Recv()
        if err != nil {
            return
        }

        switch msg.Ctrl {
        case consts.CtrlPipelineStart:
            log.Info("pipeline start acknowledged")
        case consts.CtrlPipelineStop:
            log.Info("pipeline stop requested")
        case consts.CtrlPipelineSync:
            log.Info("pipeline sync requested")
        }

        // ⚠️ 必须回传 msg.Job，否则客户端事件通知会显示空白
        err = jobStream.Send(&clientpb.JobStatus{
            ListenerId: listenerID,
            Ctrl:       msg.Ctrl,
            CtrlId:     msg.Id,
            Status:     int32(consts.CtrlStatusSuccess),
            Job:        msg.Job,  // ← 关键！
        })
    }
}

3.7 注册会话（Session）

当你的系统产生新会话时，通过 Register RPC 将其注册为 C2 session：

registerData := &implantpb.Register{
    Name: agentName,
    Module: []string{
        "exec",       // ← 声明支持的模块，决定客户端可用命令
    },
    Sysinfo: &implantpb.SysInfo{
        Os: &implantpb.Os{
            Name:     osName,
            Version:  osVersion,
            Arch:     arch,
            Hostname: hostname,
            Username: username,
        },
        Process: &implantpb.Process{
            Name: processName,
            Path: processPath,
        },
    },
}

_, err := rpc.Register(listenerContext(), &clientpb.RegisterSession{
    SessionId:    sessionID,
    PipelineId:   pipelineID,
    ListenerId:   listenerID,
    RegisterData: registerData,
    Target:       "llm-agent://" + agentName,
})

Module 声明

Module 列表决定了客户端对该 session 可用的命令：

Module	对应客户端命令
`"exec"`	`execute`、shell 命令执行
`"ls"`	`ls` 文件列表
`"cd"`	`cd` 目录切换
`"pwd"`	`pwd` 当前目录
`"cat"`	`cat` 文件读取
`"upload"`	文件上传
`"download"`	文件下载

只声明你实际能处理的模块。未声明的模块对应的客户端命令会被隐藏或报错。

3.8 接收与分发 C2 任务

从 SpiteStream 接收任务请求，分发到本地会话，收集结果后回传：

func handleSpiteRecv() {
    for {
        req, err := spiteStream.Recv()
        if err != nil {
            return
        }

        sessionID := req.GetSession().GetSessionId()
        spite := req.GetSpite()
        if spite == nil || sessionID == "" {
            continue
        }

        var taskID uint32
        if t := req.GetTask(); t != nil {
            taskID = t.GetTaskId()
        }

        switch spite.Name {
        case consts.ModuleExecute:
            if exec := spite.GetExecRequest(); exec != nil {
                cmd := extractCommand(exec.Path, exec.Args)
                go executeAndForward(sessionID, taskID, cmd)
            }
        default:
            if r := spite.GetRequest(); r != nil {
                cmd := spite.Name
                if len(r.Args) > 0 {
                    cmd += " " + strings.Join(r.Args, " ")
                }
                go executeAndForward(sessionID, taskID, cmd)
            }
        }
    }
}

3.9 回传任务结果

将执行结果封装为 ExecResponse 通过 SpiteStream 发回：

func forwardResult(sessionID string, taskID uint32, stdout []byte, exitCode int32) {
    spite := &implantpb.Spite{
        Name: consts.ModuleExecute,
        Body: &implantpb.Spite_ExecResponse{
            ExecResponse: &implantpb.ExecResponse{
                Stdout:     stdout,
                StatusCode: exitCode,
                End:        true,  // ← 标记结果完成
            },
        },
    }

    spiteStream.Send(&clientpb.SpiteResponse{
        ListenerId: listenerID,
        SessionId:  sessionID,
        TaskId:     taskID,
        Spite:      spite,
    })
}

3.10 心跳保活

注册的 session 需要定期 checkin，否则 server 会标记为离线：

func checkinLoop() {
    ticker := time.NewTicker(30 * time.Second)
    defer ticker.Stop()

    for {
        select {
        case <-ticker.C:
            for _, sessionID := range registeredSessions {
                rpc.Checkin(listenerContext(), &implantpb.Ping{
                    Nonce: int32(time.Now().Unix() & 0x7FFFFFFF),
                })
            }
        case <-ctx.Done():
            return
        }
    }
}

3.11 转发 Observe 事件（可选）

如果你的系统有实时事件流（如 LLM 对话流），可以通过 SpiteStream 转发自定义事件：

func forwardObserveEvent(event *ObserveEvent) {
    spite := &implantpb.Spite{
        Name: "llm.observe",
        Body: &implantpb.Spite_Common{
            Common: &implantpb.CommonBody{
                Name:        event.Type,
                StringArray: []string{event.Format, event.SessionID},
                BytesArray:  [][]byte{[]byte(event.RawJSON)},
            },
        },
    }

    spiteStream.Send(&clientpb.SpiteResponse{
        ListenerId: listenerID,
        SessionId:  event.SessionID,
        Spite:      spite,
    })
}

4. 常见坑与解决方案

4.1 JobStatus 必须回传 `Job` 字段

现象：Pipeline 启动成功，但客户端收到的事件通知中 pipeline 信息为空白。

原因：JobStream.Send 回复 JobStatus 时没有设置 Job 字段。Server 端的事件系统依赖这个字段来填充事件详情。

解决：

// ✗ 错误
jobStream.Send(&clientpb.JobStatus{
    ListenerId: listenerID,
    Ctrl:       msg.Ctrl,
    Status:     int32(consts.CtrlStatusSuccess),
})

// ✓ 正确 — 回传原始 msg.Job
jobStream.Send(&clientpb.JobStatus{
    ListenerId: listenerID,
    Ctrl:       msg.Ctrl,
    CtrlId:     msg.Id,
    Status:     int32(consts.CtrlStatusSuccess),
    Job:        msg.Job,  // ← 必须
})

4.2 Module 列表决定客户端可用命令

现象：注册 session 后，客户端 use <session> 后发现大部分命令不可用。

原因：Register 时 Module 列表为空或不完整。

解决：在 implantpb.Register.Module 中声明所有你能处理的模块名。最少应包含 "exec" 以支持基础命令执行。

4.3 `Pipeline.Type` 不要使用内置类型

现象：自定义 pipeline 注册后，在列表或恢复流程中显示/行为异常。

原因：Server 在数据库 round-trip 时会按 Pipeline.Type 区分 TCP/HTTP/Bind/REM/Website 等内置类型。CustomPipeline 应使用 Pipeline_Custom body，并避免把 Type 写成内置类型名。

解决：Pipeline.Type 使用非内置业务标识（如 "llm" / "mcp"）或 consts.CustomPipeline。额外配置放入 Custom.Params。

&clientpb.Pipeline{
    Type: "llm",
    Body: &clientpb.Pipeline_Custom{
        Custom: &clientpb.CustomPipeline{
            Params: `{"source":"bridge"}`,
        },
    },
}

4.4 LLM 代理的 Tool Output 解析

现象：命令执行结果中混入了 LLM 代理的元数据（如 "Exit code: 0", "Wall time: 1 seconds"），导致 C2 客户端显示冗余信息。

原因：LLM 代理（如 Claude Code、Codex CLI）返回的 tool 执行结果通常包含元数据头部，而非纯 stdout。

解决：实现 output 解析函数，剥离元数据并提取实际输出：

func parseToolOutput(raw string) *implantpb.ExecResponse {
    resp := &implantpb.ExecResponse{}
    lines := strings.Split(raw, "\n")

    // 检测是否包含元数据
    hasMetadata := false
    for _, line := range lines {
        trimmed := strings.TrimSpace(line)
        if exitCodeRe.MatchString(trimmed) ||
            strings.HasPrefix(strings.ToLower(trimmed), "wall time:") ||
            trimmed == "Output:" {
            hasMetadata = true
            break
        }
    }

    if !hasMetadata {
        resp.Stdout = []byte(raw)
        return resp
    }

    // 解析元数据行，提取 exit code 和实际输出
    var outputLines []string
    inOutput := false
    for _, line := range lines {
        trimmed := strings.TrimSpace(line)
        if inOutput {
            outputLines = append(outputLines, line)
            continue
        }
        if m := exitCodeRe.FindStringSubmatch(trimmed); m != nil {
            code, _ := strconv.Atoi(m[1])
            resp.StatusCode = int32(code)
            continue
        }
        if trimmed == "Output:" {
            inOutput = true
            continue
        }
        // ...
    }
    resp.Stdout = []byte(strings.Join(outputLines, "\n"))
    return resp
}

4.5 并发任务路由（FIFO inflight 队列模式）

现象：多个任务同时下发到同一 session 时，结果可能错配——task A 的结果被错误地关联到 task B。

原因：简单的"注入命令 → 等待下一个结果"模式在并发场景下无法保证任务-结果的对应关系。

解决：使用 FIFO inflight 队列模式：

每个命令分配唯一 commandID 并关联 taskID
命令入队时携带 taskID
结果收集时通过 taskID 匹配
每个 task 启动独立 goroutine 订阅结果通道，按 taskID 过滤

// 每个任务启动独立的等待协程
func (b *Bridge) injectCommand(sessionID string, taskID uint32, cmd string) {
    cmdID := generateCommandID()
    pendingCmd := &PendingCommand{
        ID:     cmdID,
        TaskID: taskID,
        // ...
    }
    enqueueCommand(sessionID, pendingCmd)
    go b.waitAndForwardResult(sessionID, taskID)
}

// 等待协程通过 subscribe 机制过滤自己的 taskID
func (b *Bridge) waitAndForwardResult(sessionID string, taskID uint32) {
    subID := fmt.Sprintf("bridge-task-%d", taskID)
    ch := subscribe(sessionID, subID)
    defer unsubscribe(sessionID, subID)

    for result := range ch {
        if result.TaskID != taskID {
            continue  // 不是我的结果，跳过
        }
        // 转发结果...
        return
    }
}

4.6 JobStream 必须在 StartPipeline 之前打开

现象：StartPipeline 调用挂起或超时。

原因：StartPipeline 会通过 JobStream 推送 CtrlPipelineStart 消息并等待响应。如果 JobStream 尚未建立，消息无处投递。

解决：严格遵循启动顺序：

RegisterListener → RegisterPipeline → JobStream (open + goroutine) → StartPipeline → SpiteStream

5. 最小启动序列

本仓库内的 Server 侧实现是 server/listener/custom.go，它只做 pass-through，不包含完整外部 bridge 示例。外部进程按下面的协议顺序实现即可。

启动序列总结

// 1. 建立 mTLS gRPC 连接
conn := grpc.DialContext(ctx, addr, tlsOptions...)
rpc := listenerrpc.NewListenerRPCClient(conn)

// 2. 注册 Listener
rpc.RegisterListener(listenerCtx, &clientpb.RegisterListener{...})

// 3. 注册 Pipeline (Pipeline_Custom body)
rpc.RegisterPipeline(listenerCtx, &clientpb.Pipeline{
    Type: "llm",
    Body: &clientpb.Pipeline_Custom{
        Custom: &clientpb.CustomPipeline{
            Params: `{"source":"bridge"}`,
        },
    },
})

// 4. 打开 JobStream 并启动处理协程
jobStream = rpc.JobStream(listenerCtx)
go handleJobStream()

// 5. 启动 Pipeline（触发 CtrlPipelineStart → JobStream 应答）
rpc.StartPipeline(listenerCtx, &clientpb.CtrlPipeline{...})

// 6. 打开 SpiteStream（需要 pipeline_id metadata）
spiteStream = rpc.SpiteStream(pipelineCtx)

// 7. 启动 SpiteStream 接收循环
go handleSpiteRecv()

// 8. 启动 Checkin 心跳
go checkinLoop()

// 9. 注册已有会话 + 监听新会话
for _, sess := range existingSessions {
    go registerSession(sess)
}
onNewSession = func(sess) { go registerSession(sess) }

6. 扩展：添加新 Pipeline 类型

CustomPipeline 机制的设计目标是 零 server 代码修改 。只要你的外部进程遵循上述协议，即可注册外部托管的 pipeline。

示例：MCP Pipeline

假设你想将 MCP (Model Context Protocol) 服务器桥接到 C2：

// 只需改变 Type / Params 和业务逻辑，协议流程完全相同
_, err = rpc.RegisterPipeline(listenerContext(), &clientpb.Pipeline{
    Name:       "mcp-bridge",
    ListenerId: "mcp-listener",
    Enable:     true,
    Type:       "mcp",
    Body: &clientpb.Pipeline_Custom{
        Custom: &clientpb.CustomPipeline{
            Name:       "mcp-bridge",
            ListenerId: "mcp-listener",
            Host:       "127.0.0.1",
            Port:       5005,
            Params:     `{"bridge_type":"mcp"}`,
        },
    },
})

添加新类型的 Checklist

端侧（你的进程）：

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CustomPipeline 开发手册

1. 概述

什么是 CustomPipeline

架构总览

2. 前置条件

Proto 定义

consts 常量

认证文件

3. 端侧开发步骤

3.1 建立 gRPC 连接

3.2 注册 Listener

3.3 注册 Pipeline

3.4 打开 Streams

3.5 启动 Pipeline

3.6 处理 JobStream

3.7 注册会话（Session）

Module 声明

3.8 接收与分发 C2 任务

3.9 回传任务结果

3.10 心跳保活

3.11 转发 Observe 事件（可选）

4. 常见坑与解决方案

4.1 JobStatus 必须回传 `Job` 字段

4.2 Module 列表决定客户端可用命令

4.3 `Pipeline.Type` 不要使用内置类型

4.4 LLM 代理的 Tool Output 解析

4.5 并发任务路由（FIFO inflight 队列模式）

4.6 JobStream 必须在 StartPipeline 之前打开

5. 最小启动序列

启动序列总结

6. 扩展：添加新 Pipeline 类型

示例：MCP Pipeline

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CustomPipeline 开发手册

1. 概述

什么是 CustomPipeline

架构总览

2. 前置条件

Proto 定义

consts 常量

认证文件

3. 端侧开发步骤

3.1 建立 gRPC 连接

3.2 注册 Listener

3.3 注册 Pipeline

3.4 打开 Streams

3.5 启动 Pipeline

3.6 处理 JobStream

3.7 注册会话（Session）

Module 声明

3.8 接收与分发 C2 任务

3.9 回传任务结果

3.10 心跳保活

3.11 转发 Observe 事件（可选）

4. 常见坑与解决方案

4.1 JobStatus 必须回传 Job 字段

4.2 Module 列表决定客户端可用命令

4.3 Pipeline.Type 不要使用内置类型

4.4 LLM 代理的 Tool Output 解析

4.5 并发任务路由（FIFO inflight 队列模式）

4.6 JobStream 必须在 StartPipeline 之前打开

5. 最小启动序列

启动序列总结

6. 扩展：添加新 Pipeline 类型

示例：MCP Pipeline

添加新类型的 Checklist

4.1 JobStatus 必须回传 `Job` 字段

4.3 `Pipeline.Type` 不要使用内置类型