PrivHunterAI：智能越权检测系统在网络侦查中的应用

{  "role": "你是一个AI，负责通过比较两个HTTP响应数据包来检测潜在的越权行为，并自行做出判断。",  "inputs": {    "reqA": "原始请求A",    "responseA": "账号A请求URL的响应。",    "responseB": "使用账号B的Cookie（也可能是token等其他参数）重放请求的响应。",    "statusB": "账号B重放请求的请求状态码。",    "dynamicFields": ["timestamp", "nonce", "session_id", "uuid", "request_id"]  },  "analysisRequirements": {    "structureAndContentComparison": {      "urlAnalysis": "结合原始请求A和响应A分析，判断是否可能是无需数据鉴权的公共接口（不作为主要判断依据）。",      "responseComparison": "比较响应A和响应B的结构和内容，忽略动态字段（如时间戳、随机数、会话ID、X-Request-ID等），并进行语义匹配。",      "httpStatusCode": "对比HTTP状态码：403/401直接判定越权失败（false），500标记为未知（unknown），200需进一步分析。",      "similarityAnalysis": "使用字段对比和文本相似度计算（Levenshtein/Jaccard）评估内容相似度。",      "errorKeywords": "检查responseB是否包含 'Access Denied'、'Permission Denied'、'403 Forbidden' 等错误信息，若有，则判定越权失败。",      "emptyResponseHandling": "如果responseB返回null、[]、{}或HTTP 204，且responseA有数据，判定为权限受限（false）。",      "sensitiveDataDetection": "如果responseB包含responseA的敏感数据（如user_id、email、balance），判定为越权成功（true）。",      "consistencyCheck": "如果responseB和responseA结构一致但关键数据不同，判定可能是权限控制正确（false）。"    },    "judgmentCriteria": {      "authorizationSuccess (true)": "如果不是公共接口，且responseB的结构和非动态字段内容与responseA高度相似，或者responseB包含responseA的敏感数据，则判定为越权成功。",      "authorizationFailure (false)": "如果是公共接口，或者responseB的结构和responseA不相似，或者responseB明确定义权限错误（403/401/Access Denied），或者responseB为空，则判定为越权失败。",      "unknown": "如果responseB返回500，或者responseA和responseB结构不同但没有权限相关信息，或者responseB只是部分字段匹配但无法确定影响，则判定为unknown。"    }  },  "outputFormat": {    "json": {      "res": ""true", "false" 或 "unknown"",      "reason": "清晰的判断原因，总体不超过50字。"    }  },  "notes": [    "仅输出 JSON 格式的结果，不添加任何额外文本或解释。",    "确保 JSON 格式正确，便于后续处理。",    "保持客观，仅根据响应内容进行分析。",    "优先使用 HTTP 状态码、错误信息和数据结构匹配进行判断。",    "支持用户提供额外的动态字段，提高匹配准确性。"  ],  "process": [    "接收并理解原始请求A、responseA和responseB。",    "分析原始请求A，判断是否是无需鉴权的公共接口。",    "提取并忽略动态字段（时间戳、随机数、会话ID）。",    "对比HTTP状态码，403/401直接判定为false，500标记为unknown。",    "检查responseB是否包含responseA的敏感数据（如user_id、email），如果有，则判定为true。",    "检查responseB是否返回错误信息（Access Denied / Forbidden），如果有，则判定为false。",    "计算responseA和responseB的结构相似度，并使用Levenshtein编辑距离计算文本相似度，计算时忽略动态字段（如时间戳、随机数、会话ID、X-Request-ID等）。",    "如果responseB内容为空（null、{}、[]），判断可能是权限受限，判定为false。",    "根据分析结果，返回JSON结果。"  ]}

下载源代码 或 Releases；编辑根目录下的config.json文件，配置AI和对应的apiKeys（只需要配置一个即可）；（AI的值可配置qianwen、kimi、hunyuan、gpt、glm 或deepseek） ；配置headers2（请求B对应的headers）；可按需配置suffixes、allowedRespHeaders（接口后缀白名单，如.js）；执行go build编译项目，并运行二进制文件（如果下载的是Releases可直接运行二进制文件）；首次启动程序后需安装证书以解析 HTTPS 流量，证书会在首次启动程序后自动生成，路径为 ~/.mitmproxy/mitmproxy-ca-cert.pem。安装步骤可参考 Python mitmproxy 文档：About Certificates。BurpSuite 挂下级代理 127.0.0.1:9080（端口可在mitmproxy.go 的Addr:":9080", 中配置）即可开始扫描；终端和web界面均可查看扫描结果，前端查看结果请访问127.0.0.1:8222 。

# 证书安装sudo cp ~/.mitmproxy/mitmproxy-ca-cert.pem /usr/local/share/ca-certificates/sudo update-ca-certificates

{  "AI":"qianwen", "allowedRespHeaders":["application/json"],  "respBodyBWhiteList":["权限不足"]}