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      AI大模型+N8N工作流的自動(dòng)化安全測(cè)試流程初探
      發(fā)布時(shí)間：2025-11-17 閱讀次數(shù)： 983 次
      PART.1  前 言
      在之前幾篇文章中，搭建試用了幾款目前市面上比較熱門的開(kāi)源AI自動(dòng)化（輔助）滲透測(cè)試工具，效果參差不一，總的來(lái)說(shuō)這幾款工具離AI自動(dòng)化安全測(cè)試離工程化、商業(yè)化還有一定的距離。本文參考已有的方案，基于Web越權(quán)漏洞這個(gè)常見(jiàn)的細(xì)分漏洞，利用AI大模型從零搭建一個(gè)自動(dòng)化安全測(cè)試流程。

      針對(duì)Web越權(quán)漏洞，其實(shí)已經(jīng)有很多很好用的輔助插件可以方便滲透測(cè)試人員進(jìn)行測(cè)試，比如BurpSuite中的Autorize插件，只需要自定義需要替換的認(rèn)證頭即可被動(dòng)測(cè)試?；贏I的測(cè)試插件也有很多，構(gòu)建提示詞對(duì)流量返回包進(jìn)行對(duì)比分析省去人工核驗(yàn)的步驟。下面就基于水平越權(quán)且只有單個(gè)測(cè)試賬號(hào)的場(chǎng)景，跑通AI自動(dòng)化修改參數(shù)發(fā)包->AI自動(dòng)比對(duì)響應(yīng)包檢測(cè)漏洞的流程，如下圖所示（圖片由AI生成）


      PART.2  AI編寫檢測(cè)系統(tǒng)
      我們的目標(biāo)是做一個(gè)水平越權(quán)檢測(cè)系統(tǒng)，AI修改參數(shù)，重放，AI比對(duì)響應(yīng)得出漏洞檢測(cè)結(jié)果，既然目標(biāo)清晰，就可以編寫提示詞讓AI IDE（本文使用的是Trae）將整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)出來(lái)，參考提示詞：

      我想利用大模型技術(shù)開(kāi)發(fā)一個(gè)被動(dòng)式的Web越權(quán)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)：

      1.傳統(tǒng)的自動(dòng)化越權(quán)漏洞檢測(cè)原理為burpsuite的Authorize插件，通過(guò)被動(dòng)式捕獲http流量，對(duì)指定請(qǐng)求頭進(jìn)行替換如cookie，判斷返回包長(zhǎng)度大小是否一致，一致則存在越權(quán)漏洞；

      2.我發(fā)現(xiàn)上述檢測(cè)手段存在局限：一個(gè)是設(shè)置固定的替換請(qǐng)求頭太過(guò)死板，只能檢測(cè)淺層的越權(quán)漏洞，有些認(rèn)證頭如cookie參數(shù)非常多，應(yīng)該根據(jù)參數(shù)名的含義和特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)替換，如uid=1001可以替換為加uid=1（可能為管理員）或者隨機(jī)減數(shù)如uid=998，或者phone=13811111111替換為phone=18888888888，這些都需要大模型識(shí)別參數(shù)含義進(jìn)行動(dòng)態(tài)替換；

      3.另一個(gè)是只通過(guò)判斷返回包長(zhǎng)度大小過(guò)于局限，需要大模型根據(jù)返回包內(nèi)容進(jìn)行判斷，防止誤報(bào)；

      4.另外為了節(jié)約token開(kāi)銷，需要過(guò)濾掉返回包靜態(tài)資源如html、js、文件、圖片等等，只判斷返回格式為json、xml、txt獲取其他有效數(shù)據(jù)返回格式的請(qǐng)求包

      AI開(kāi)發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示


      最終經(jīng)過(guò)多輪對(duì)話，AI編寫除了一個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)和一個(gè)存在水平越權(quán)的測(cè)試應(yīng)用

      啟動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)系統(tǒng)啟動(dòng)在5000端口，監(jiān)聽(tīng)了一個(gè)8080端口的被動(dòng)代理，待測(cè)應(yīng)用只需要代理這個(gè)端口即可


      點(diǎn)擊啟動(dòng)掃描啟動(dòng)測(cè)試應(yīng)用，這個(gè)測(cè)試應(yīng)用的多個(gè)接口存在水平越權(quán)漏洞，如訂單查詢接口
      /api/user/orders?user_id=1


      可以看到使用檢測(cè)系統(tǒng)成功檢測(cè)出了這個(gè)接口的水平越權(quán)漏洞


      從上面流程可以看出，我們僅僅通過(guò)對(duì)話的方式，就讓AI做出了一個(gè)“看起來(lái)可用”的Web水平越權(quán)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)，甚至對(duì)于如何修改參數(shù)、如何對(duì)比響應(yīng)包的提示詞都是AI自行編寫的。但是全部使用AI完成這套流程存在一個(gè)比較麻煩的問(wèn)題，就是維護(hù)和擴(kuò)展只能依賴AI繼續(xù)完成，自己和別人都無(wú)法很好的理解和擴(kuò)展這段代碼，最后可能變成一個(gè)“屎山”系統(tǒng)。那有沒(méi)有更好的方式，既能完全使用AI大模型解放生產(chǎn)力又能更好維護(hù)呢，下面就用大模型配合原生AI工作流平臺(tái)結(jié)合的方式進(jìn)行探索。

      PART.3  AI大模型+N8N工作流重構(gòu)檢測(cè)系統(tǒng)
      N8N和coze、Dify等系統(tǒng)一樣，都是原生支持AI大模型的工作流平臺(tái)，擁有非常豐富的組件和社區(qū)模板，用戶只需要在工作臺(tái)拖動(dòng)組件進(jìn)行配置就可以完成，如下圖所示，這樣的方式對(duì)于維護(hù)和擴(kuò)展來(lái)說(shuō)都非常簡(jiǎn)潔直觀


      首先先寫一個(gè)代理腳本，作為初步的數(shù)據(jù)過(guò)濾和格式化，減少并標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)送到n8n進(jìn)行AI處理的流量（腳本由AI生成）


      然后讓AI生成N8N工作流json文件


      導(dǎo)入到N8N平臺(tái)經(jīng)過(guò)調(diào)整之后流程如下


      最后只需在主機(jī)上運(yùn)行一個(gè)代理即可，N8N的工作流就相當(dāng)于一個(gè)AI AGENT，完成了所有的測(cè)試工作


      如此以來(lái)，就對(duì)整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了解耦，N8N作為檢測(cè)中樞，其中的所有模塊都可以復(fù)用，如流量解析、請(qǐng)求重放、去重、告警通知等，如果想要測(cè)試其他漏洞，只需修改AI節(jié)點(diǎn)中的提示詞即可，從維護(hù)和擴(kuò)展上來(lái)說(shuō)，都非常的方便直觀。對(duì)于測(cè)試人員來(lái)說(shuō)，不需要知道檢測(cè)系統(tǒng)怎么啟動(dòng)運(yùn)行，只需要啟動(dòng)一個(gè)代理接入即可；對(duì)于設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，只需要在N8N工作流平臺(tái)中進(jìn)行流程設(shè)計(jì)即可。這樣的模式對(duì)于集成到CI/CD會(huì)更有優(yōu)勢(shì)。

      PART.4 總結(jié)


      本文僅對(duì)水平越權(quán)漏洞的AI全自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)流程進(jìn)行了研究，而且并未考慮系統(tǒng)通用性、性能、提示詞設(shè)計(jì)等因素，只是一次實(shí)驗(yàn)性的探索。從結(jié)果上來(lái)說(shuō)，流程上是跑通了但是還沒(méi)有落地可用，但在設(shè)計(jì)過(guò)程中，確實(shí)感覺(jué)讓AI融入現(xiàn)有流程的效果確實(shí)比讓AI從零實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)的效果要好得多，很多單位內(nèi)部其實(shí)都有了一套安全測(cè)試（運(yùn)營(yíng)）流程（工作流），可以讓AI集成到這一流程中，既能夠真實(shí)的節(jié)省人力，也不至于有很大的學(xué)習(xí)維護(hù)成本。

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