1.概述
参考资料
本文是受Protect AI的vulnhuntr项目的启发，结合自己的经验做的另一种AI挖洞的尝试，如下图所示：
与vulnhuntr思路不同的是，我们先逆向找到sink到source的链路，再利用AI做Source到Sink的正向污点分析来检测和判断整个链路的连通性。当然这种方式只适用于调用链不是很深的常规漏洞挖掘，因为链路查找如果不做污点分析，对于反序列化利用链这种情况会延伸出很多无效链路，肯定是不现实的。后面我也设计了V2版本来适配做反序列化利用链的查找，但是用AI测试的效果并不好，不过只是一种尝试罢了。
为什么想用AI做污点分析？
最初的想法：用AI做污点传递连通性检测可能更有优势，它的知识量很大而且很智能，根****据网页版交互使用体验和测试，它有时候确实能给你惊喜，所以做了下去。
2.调用链查找-工具端-V1版
参考资料
由于做Java方面多一些，对编译后的字节指令和源代码更熟练一点，后续部分都是以Java语言为例。
2.1 整体设计
大致分为两部分，一部分处理类信息库，一部分做反向搜索链的查找，如下图所示：
类信息库处理：
- 源代码：AST方式，优点是AI可能识别和处理效果好一点，缺点是信息的补全处理以及需要人工模拟栈调用
- 字节码：ASM，当然也可以反编译然后转AST方式，优点是不用补全信息以及栈模拟调用，缺点可能是AI识别和处理可能会差一点？也不一定，得看模型的处理能力
反向调用链查找：
- Sink规则：可以自己收集，可以从一些开源的、非开源的工具提取
- Source规则：可以是通用的框架、常规入口点，可以是根据实际审计环境自定义入口
- 搜索算法：由于没有做污点分析，Sink->Source就是一直向上找"who call me"，还有就是多态、Object、Collection等特殊情况的处理
- 提示信息：可以为每层调用添加提示AI的信息，例如多线程无显示调用，我在代码中做了关联，需要用提示信息提示AI做对应的处理
2.2 为什么要反向找链
2.3 附加提示信息
附加信息可以提示AI做对应的转换处理。
3.链路连通性检测-AI端-V1版
参考资料
3.1 整体设计
由于目前Java对AI处理的适配性没有Python、JS好，所以做了API/RPC这种结构，AI端需要的信息从远程Java端进行获取，如下图所示：
整体思路就是从Java端拿到调用链信息，发送携带调用链信息的Request，响应的Response需要哪些信息，就在上一次Request的基础上添加这些信息，如此循环直到AI判断无法继续向下走或者拥有足够的信息能判断最终链路连通。
3.2 Prompt
主要就是限定请求模板和相应模板做数据映射和控制，以及具体的分析方法。
3.3 分析方法
这里还可以加入sanitize检测，但是目前AI对sanitize的检测不太行，而且很多bypass方法AI可能还没有人工处理得好，因此这里没有加入。
4.漏洞演示-V1版
参考资料
这个版本是去年做的，当时XAI的grok线上模型有免费的额度，用之前某cms旧版本做了下小测试，录了个演示视频，可以在此处观看：
5.一个JDK链引发的改版-V2版
参考资料
当时是一个朋友问我，虽然最初的想法本就不是做这种反序列化的利用链的挖掘，但是还是做了下尝试，然后引出了改版以适配做这种反序列化利用链挖掘，如果能适配好有能力挖掘反序列化利用链的能力，那挖常规漏洞更是易如反掌了。
6.试错-V2版
参考资料
中间做了很多试错的测试，最后得出用每两层之间做污点分析的方法：从上一层->sink，上上层->上一层…，通过使用这种思路，如果sink->上一层的通路都无法进行了，那就没必要继续了。这种方式提前加入污点分析，就能更早中止链路，防止后续无效链路的延伸。
7.条件控制-V2版
参考资料
为了防止无效链路出现，需要加入更多的条件控制，对于每两层调用，首先要做的就是检测被调用函数，如下图所示：
这里其实是对多态的处理，需要AI根据上下文推测实际的类型，如果没有绑定其他类型并且该处调用是属性对象、参数对象或经过污染的对象调用，那么这个位置才能被认为可以用被调用函数替代。
污点分析的条件控制：
图中红色标记处也是处理多态的情况，只是这是在两层调用之间出现的中间调用。
8.现实很骨感-V2版本
参考资料
由于控制条件太多，抑或是我的prompt无法准确描述想要的东西，测试过一些本地模型和线上模型，实际效果都不太好：
后面也想过做条件拆分，在代码中做结果整合，但是很棘手，因为漏洞本身就是需要上下文和条件控制的，仅根据我目前的认知，漏洞挖掘这个场景做条件拆分再组合我实在是很难办到。
9.结论
可以看到上面所做的工作，核心的东西都是利用prompt描述做控制，强依赖AI，中间过程具有极其的不稳定性。其实在做V1和V2版本的过程中，我就意识到自己在做一个对标codeql的东西，但是我知道凭我是肯定没办法实现codeql那种效果的，想用几千个文字描述codeql做的东西，确实有些异想天开了，不过较下劲尝试下，毕竟它有时候确实能给你惊喜。经过这一系列折腾，给我的感觉是对于这类条件控制很多或者需要精细处理的场景，AI只有赋能在已经具有稳定性的架构中，核心的东西不能过于强依赖AI，才可能最大的发挥AI的作用以及获得较好的效果。
以上只是本人结合AI做漏洞挖掘粗浅和拙劣认知，AI目前还有很多技术，结合这些技术或许能在自动化漏洞挖掘方面达到期望的效果。
网络安全学习路线&学习资源![]()
网络安全的知识多而杂，怎么科学合理安排？
下面给大家总结了一套适用于网安零基础的学习路线，应届生和转行人员都适用，学完保底6k！就算你底子差，如果能趁着网安良好的发展势头不断学习，日后跳槽大厂、拿到百万年薪也不是不可能！
初级网工
1、网络安全理论知识（2天）
①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）
2、渗透测试基础（一周）
①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等
3、操作系统基础（一周）
①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础）
4、计算机网络基础（一周）
①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现
5、数据库基础操作（2天）
①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固
6、Web渗透（1周）
①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（菜刀、漏扫等）
恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；如果等保模块学的好，还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k
到此为止，大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗？
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7、脚本编程（初级/中级/高级）
在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中，想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的，更是需要拥有编程能力.
零基础入门，建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种，对常用库进行编程学习； 搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP， IDE强烈推荐Sublime； ·Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完； ·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫； ·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统； 熟悉MVC架构，并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选)； ·了解Bootstrap的布局或者CSS。
8、超级网工
这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远，就不展开细说了，贴一个大概的路线。感兴趣的童鞋可以研究一下，不懂得地方可以【点这里】加我耗油，跟我学习交流一下。
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结语
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
特别声明：
此教程为纯技术分享！本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持！也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任！本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视，并采取相应的安全措施，从而减少由网络安全而带来的经济损失！！！
