Ai + burpsuite@漏洞自动化检测搭建

一、当安全遇上人工智能：漏洞检测的技术革命

在攻防对抗日益激烈的今天，传统漏洞检测方法面临效率瓶颈。小编将一步步教大家如何通过Cherry Studio的MCP服务构建"AI安全指挥官"，实现BurpSuite的智能调度与自动化漏洞狩猎。

二、技术栈

1. Cherry Studio网络安全界的"乐高平台"

一款专注于网络安全研究与开发的平台，提供丰富的工具集成和灵活的接口，便于开发者构建和运行各种网络安全相关的项目。

2. MCP（Mission Control Protocol）服务

在 Cherry Studio 中起着关键的桥梁作用，能够接收 AI 的指令，并将其转换为相应的操作命令，实现对其他工具（如 BurpSuite）的调用和控制。

3. BurpSuite Pro武装AI的"数字瑞士军刀"

三、核心架构设计

通过海量标记的安全攻防数据（如带有漏洞特征的 HTTP 流量、渗透测试记录等），训练 AI 模型掌握 Web 漏洞的深层特征模式，形成漏洞感知能力。

AI 引擎解析目标系统特征（URL 结构、输入参数、API 端点等），动态生成 BurpSuite 可执行的操作序列：

• 定制化爬虫策略

• 智能扫描策略配置

• 精准的漏洞检测载荷

MCP 服务作为智能中间件：

• 将 AI 输出的高级指令编译为 BurpSuite API 调用

• 建立双向通信通道确保指令可靠送达

• 监控工具执行状态

BurpSuite 在 AI 控制下完成：

• 智能流量劫持与改写

• 上下文感知的漏洞扫描

• 实时将原始检测数据回传分析层

形成检测闭环：

• 机器学习模块分析误报/漏报案例

• 自动调整检测策略权重

• 生成可视化审计报告与修复方案

四、实战部署手册

1. 环境配置

安装 Cherry Studio 平台，配置AI的key

安装并配置 BurpSuite 工具 插件MCP server

在 Cherry Studio 中配置好 MCP 服务的相关参数，如监听端口、BurpSuite 工具路径、通信协议等，以便建立与 BurpSuite 的连接。

配置

将训练好的 AI 模型导入 Cherry Studio 平台，与 MCP 服务进行对接和通信配置，确保 AI 模型能够将生成的指令准确无误地发送给 MCP 服务。

将训练好的 AI 模型导入 Cherry Studio 平台，与 MCP 服务进行对接和通信配置，确保 AI 模型能够将生成的指令准确无误地发送给 MCP 服务。

测试 AI 模型与 MCP 服务之间的通信是否正常，通过发送简单的测试指令，观察 MCP 服务是否能够正确接收并转发给 BurpSuite。

1. SQL 注入漏洞检测案例

• 场景描述 ：某靶场存在 SQL 注入漏洞，使用上述 AI 指挥 BurpSuite 自动化检测方案进行检测。

• 检测过程 ：AI 模型根据输入的 Web 应用 和 URL相关参数，生成指令让 BurpSuite 拦截该应用的 HTTP 请求，通过构造特定的 SQL 注入测试语句，并将这些语句插入到请求的参数中，模拟恶意用户攻击行为。BurpSuite 将修改后的请求发送给服务器，并分析服务器返回的响应结果，判断是否存在 SQL 注入漏洞。

• 结果呈现 ：在检测过程中，BurpSuite 成功发现可能存在 SQL 注入漏洞的页面参数和位置。AI 模型对这些结果进行分析，确定其中高危漏洞，并生成详细的漏洞报告，包括漏洞出现的页面路径、参数名称、测试用例、服务器返回的错误信息等具体内容，为开发团队修复漏洞提供了明确的指导。

2. 跨站脚本攻击（XSS）漏洞检测案例

• 场景描述 ：一个搜索框，但担心该功能可能遭受 XSS 攻击，采用本方案进行漏洞检测。

• 检测过程 ：AI 模型根据html存在提交表单，判断请求参数。AI 模型生成各种常见的 XSS 攻击脚本，并将其嵌入到参数中，通过 BurpSuite 向服务器发送这些恶意构造的请求，观察服务器返回的响应是否包含攻击脚本的执行效果。

• 结果呈现 ：检测结果显示，该搜索界面存在XSS 漏洞，当用户提交包含恶意脚本的payload时，该脚本会被其他用户浏览器执行。漏洞报告详细列出了漏洞所在的功能模块、具体的请求和响应数据、攻击脚本示例以及修复建议，如对用户输入进行严格的过滤和转义等，帮助网站管理员及时修复漏洞，保护用户账户安全和网站声誉。

"未来的安全工程师将是AI训练师，我们不是在写规则，而是在培养数字世界的免疫系统。" —— 某红队首席科学家

原文始发于微信公众号（月落安全）：Ai + burpsuite@漏洞自动化检测搭建