AI 的加持下，不懂代码，也能完成 POC 编写！多种语言 POC 一键转换！

历史漏洞是渗透测试过程中必然关注的部分，因为有大量知名系统历史上存在过漏洞，而测试其是否存在由于未及时更新的漏洞是第一步。

互联网上有非常多测试历史漏洞的工具，比如知名的 xray、goby、nuclei、pocsuite 等，由商业产品，也有开源产品，还有很多不知名的产品，同样具备历史漏洞 POC 检测的能力。

各个产品之间存在着差异，有语言差异，也有 POC 编写格式差异，由于格式不统一，导致无法一次完成所有历史漏洞的检测，可能需要尝试多个工具之后，才能完成检测。

信安之路 POC 系统，致力于将全网公开 POC 进行格式统一化，将其转为 nuclei 可识别和使用的 POC，从而实现一键完成基于指纹的 POC 分类，最大程度提高检测效率。

如今 AI 大模型盛行，如何利用大模型来提高效率是我们每一个人都要具备的能力，之前尝试使用大模型给予数据包、漏洞接口编写 nuclei 的 POC 模板，而还存在大量 POC 是以 go、python 等语言实现，加入我们并不具备任意语言的阅读能力，如何实现 POC 的编写？

为此，我在 github 上任选了一个 POC，以 python 脚本编写，尝试使用大模型来完成 POC 的转换，具体要求如下：

测试使用的大模型分别包括：Deepseek、百度文心一言、阿里通义、讯飞星火、kimi 五种，从结果上看，Deepseek 的结果最符合我的要求，下面一一测试。

DeepSeek

生成的 yaml 格式内容如下：

直接保存后，进行测试扫描，结果如图：

无需任何更改就可以直接拿来使用。

百度文心一言

文心大模型 3.5 所得结果如图：

直接保存后，无法正常运行，如图：

模板存在错误，而且匹配部分直接匹配关键词 root，结果会存在大量误报的情况。

阿里通义

结果如下：

通义生成的 POC 模板没啥问题，可以检测，但是匹配规则没有 deepseek 的更准确：

讯飞星火

生成的 POC 如图：

匹配部分，状态码不对，给它的检测函数并没这两个状态码，还自己发挥，匹配 404 和 403，而且无法直接运行：

Kimi

kimi 生成的 POC 也可以直接运行，结果如图：

它会自动添加一些字段，漏洞评级信息，还有最后的结果导出。

以上就是测试几个知名大模型的结果，之前还测试了几个复杂一些的脚本，deepseek 的表现是比较好的，只不过老是出现“服务器繁忙，请稍后再试。”有点烦人。

原文始发于微信公众号（信安之路）：AI 的加持下，不懂代码，也能完成 POC 编写！多种语言 POC 一键转换！