利用AI辅助测试WEB漏洞

测试WEB漏洞

AI的强大之处在于其数据处理和模式识别能力。在WEB漏洞测试中，AI可以通过分析大量的网页源码，快速识别潜在的漏洞区域。大模型能够自动生成测试脚本，模拟攻击行为，并在此过程中帮助识别和验证漏洞的存在。这种自动化过程不仅提高了测试效率，还减少了人为错误的可能性。

通过将简单的、重复性的任务交给AI，我们可以专注于更具挑战性的任务，例如高级攻击模式的研究和安全策略的优化。此外，AI还能提供智能化的修复建议，帮助开发者快速修补漏洞，从而提升系统的整体安全性。

总之，AI在漏洞测试中的应用不仅是技术上的进步，更是思维方式的革新。它为安全工程师提供了一种全新的工具和方法，让我们能够更高效地保护数字世界的安全。

我们做了个简单测试，最终发现大模型是可以发现一些简单的web漏洞的。先上一张成果的截图，可以看到通过大模型的引导，最终发现存在漏洞，并且给出了修复建议。

2. 生成测试脚本：大模型生成了一段Python3脚本，用于验证该漏洞的存在。用户执行该脚本后，确认了漏洞。

3. 修复建议：在确认漏洞的同时，大模型也提供了修复建议，如输入验证和使用安全API等。这些建议迅速帮助我们修复了漏洞，提升了系统的安全性。

下面是笔者自己使用的一个案例，供大家参考。

为了验证AI在渗透测试中的实际效果，我们准备了一个WEB靶机进行测试。该靶机具有命令执行漏洞。

(1)准备prompt，我这里的prompt是这样，大家可以按自己的需求进行改进。

(2)安装DVWA（上面有下载地址），漏洞测试系统。进入页面，打开含有命令注入的页面。

(3)通过浏览器提供的查看源码功能，右键查看页面源码。

(4)把源码复制粘贴发送给大模型，等待大模型分析结果。

(5)大模型给出了一段，python的测试代码。我们会发现测试代码没有给页面地址，这时可以给大模型一段测试代码（直接从brupsuit中抓取），让大模型对python脚本进行修正。

(6)大模型修正后的python代码如下：

(7)复制大模型提供的代码，在本地进行运行。