PART.1 前 言
在之前几篇文章中，，，搭建试用了几款现在市面上较量热门的开源AI自动化（辅助）渗透测试工具，，，效果狼籍纷歧，，，总的来说这几款工具离AI自动化清静测试离工程化、、、商业化尚有一定的距离。本文参考已有的方案，，，基于Web越权误差这个常见的细分误差，，，使用AI大模子从零搭建一个自动化清静测试流程。
针对Web越权误差，，，着实已经有许多很好用的辅助插件可以利便渗透测试职员举行测试，，，好比BurpSuite中的Autorize插件，，，只需要自界说需要替换的认证头即可被动测试；；；贏I的测试插件也有许多，，，构建提醒词对流量返回包举行比照剖析省去人工核验的方法。下面就基于水平越权且只有单个测试账号的场景，，，跑通AI自动化修改参数发包->AI自动比对响应包检测误差的流程，，，如下图所示（图片由AI天生）
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PART.2 AI编写检测系统
欧博ABG目的是做一个水平越权检测系统，，，AI修改参数，，，重放，，，AI比对响应得出误差检测效果，，，既然目的清晰，，，就可以编写提醒词让AI IDE（本文使用的是Trae）将整个系统实现出来，，，参考提醒词：：：
我想使用大模子手艺开发一个被动式的Web越权误差检测系统：：：
1.古板的自动化越权误差检测原理为burpsuite的Authorize插件，，，通过被动式捕获http流量，，，对指定请求头举行替换如cookie，，，判断返回包长度巨细是否一致，，，一致则保存越权误差；；；
2.我发明上述检测手段保存局限：：：一个是设置牢靠的替换请求头太过死板，，，只能检测浅层的越权误差，，，有些认证头如cookie参数很是多，，，应该凭证参数名的寄义和特征举行动态替换，，，如uid=1001可以替换为加uid=1（可能为治理员）或者随机减数如uid=998，，，或者phone=13811111111替换为phone=18888888888，，，这些都需要大模子识别参数寄义举行动态替换；；；
3.另一个是只通过判断返回包长度巨细过于局限，，，需要大模子凭证返回包内容举行判断，，，防止误报；；；
4.另外为了节约token开销，，，需要过滤掉返回包静态资源如html、、、js、、、文件、、、图片等等，，，只判断返回名堂为json、、、xml、、、txt获取其他有用数据返回名堂的请求包
AI开发系统架构如下图所示
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最终经由多轮对话，，，AI编写除了一个检测系统和一个保存水平越权的测试应用
启动检测系统，，，检测系统启动在5000端口，，，监听了一个8080端口的被动署理，，，待测应用只需要署理这个端口即可
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点击启动扫描启动测试应用，，，这个测试应用的多个接口保存水平越权误差，，，如订单盘问接口
/api/user/orders?user_id=1
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可以看到使用检测系统乐成检测出了这个接口的水平越权误差
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从上面流程可以看出，，，我们仅仅通过对话的方式，，，就让AI做出了一个“看起来可用”的Web水平越权误差检测系统，，，甚至关于怎样修改参数、、、怎样比照响应包的提醒词都是AI自行编写的。可是所有使用AI完成这套流程保存一个较量贫困的问题，，，就是维护和扩展只能依赖AI继续完成，，，自己和别人都无法很好的明确和扩展这段代码，，，最后可能酿成一个“屎山”系统。那有没有更好的方式，，，既能完全使用AI大模子解放生产力又能更好维护呢，，，下面就用大模子配合原生AI事情流平台连系的方式举行探索。
PART.3 AI大模子+N8N事情流重构检测系统
N8N和coze、、、Dify等系统一样，，，都是原生支持AI大模子的事情流平台，，，拥有很是富厚的组件和社区模板，，，用户只需要在事情台拖动组件举行设置就可以完成，，，如下图所示，，，这样的方式关于维护和扩展来说都很是精练直观
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首先先写一个署理剧本，，，作为起源的数据过滤和名堂化，，，镌汰并标准化发送到n8n举行AI处理的流量（剧本由AI天生）
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然后让AI天生N8N事情流json文件
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导入到N8N平台经由调解之后流程如下
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最后只需在主机上运行一个署理即可，，，N8N的事情流就相当于一个AI AGENT，，，完成了所有的测试事情
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云云以来，，，就对整个检测系统举行相识耦，，，N8N作为检测中枢，，，其中的所有？？槎伎梢愿从，，，如流量剖析、、、请求重放、、、去重、、、告警通知等，，，若是想要测试其他误差，，，只需修改AI节点中的提醒词即可，，，从维护和扩展上来说，，，都很是的利便直观。关于测试职员来说，，，不需要知道检测系统怎么启动运行，，，只需要启动一个署理接入即可；；；关于设计职员来说，，，只需要在N8N事情流平台中举行流程设计即可。这样的模式关于集成到CI/CD会更有优势。
PART.4 总结
本文仅对水平越权误差的AI全自动化发明流程举行了研究，，，并且并未思量系统通用性、、、性能、、、提醒词设计等因素，，，只是一次实验性的探索。从效果上来说，，，流程上是跑通了可是还没有落地可用，，，但在设计历程中，，，确实感受让AI融入现有流程的效果确实比让AI从零实现一个目的的效果要好得多，，，许多单位内部着实都有了一套清静测试（运营）流程（事情流），，，可以让AI集成到这一流程中，，，既能够真实的节约人力，，，也不至于有很大的学习维护本钱。
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