利用AI大模型辅助漏洞挖掘技术详解

1. 传统审计方法

1.1 正则匹配方法

传统审计工具通过正则表达式匹配高危函数和潜在漏洞模式：

<rule name="读取文件函数中存在变量，可能存在任意文件读取漏洞">
    <regmatch>
        <regexp>(file_get_contents|fopen|readfile|fgets|fread|parse_ini_file|highlight_file|fgetss|show_source)\s{0,5}\(.{0,40}\$\w{1,15}((
$$
["']|\[)\${0,1}[\w\[
$$
"']{0,30}){0,1}</regexp>
    </regmatch>
</rule>

优点：

• 实现简单
• 覆盖常见漏洞模式

缺点：

• 误报率高（无法区分用户可控变量与常量）
• 无法识别自定义高危函数
• 无法理解上下文语义

1.2 AST分析方法

AST（抽象语法树）分析通过数据流分析判断输入是否影响污点函数：

function getUserData($conn) {
   $user_input = $_GET['username'];
   $query = "SELECT * FROM users WHERE username = '$user_input'";
   mysqli_query($conn, $query);
}

优点：

• 能追踪数据流
• 识别间接漏洞

缺点：

• 无法识别过滤函数（如addslashes）
• 分析复杂代码时性能较低

2. AI辅助漏洞挖掘

2.1 混合审计方法

设计思路：

1. 先用传统方法（正则/AST）定位潜在漏洞点
2. 再用AI模型分析减少误报

流程图：

[代码文件] → [正则/AST初步扫描] → [潜在漏洞点] → [AI分析] → [确认漏洞]

2.2 代码精简处理

为减少AI分析的token消耗，需预处理代码：

def remove_redundancies(php_code):
    php_code = re.sub(r'//.*|#.*', '', php_code)  # 移除单行注释
    php_code = re.sub(r'/\*[\s\S]*?\*/', '', php_code)  # 移除多行注释
    php_code = re.sub(r'\s+', ' ', php_code)  # 压缩空白
    php_code = re.sub(r'\s*([\{\};(),=<>]+)\s*', r'\1', php_code)  # 优化符号周围空格
    return php_code.strip()

2.3 提示词工程

基础提示词结构：

[框架特性说明]
[漏洞类型定义]
[分析任务描述]
[输出格式要求]

示例提示词：

prompt = f"""
{plugin_content}
作为一个安全专家，请分析以下PHP代码是否存在安全隐患：
文件路径：{file_path}
路由信息：{route}

--------------文件内容开始-------------------
{file_content}
--------------文件内容结束-------------------
{matches_content}

请使用如下 JSON 格式输出：
{{
    "is_vulnerable": 0-1的数值,
    "reason": "漏洞分析原因",
    "FixSuggestion":"修复建议"
}}
"""

2.4 框架特性插件

通过插件系统加载不同框架的特性说明：

./plugin/
├── tp5.txt    # ThinkPHP5框架特性
├── laravel.txt # Laravel框架特性
└── yii2.txt   # Yii2框架特性

3. AI实时漏洞挖掘

3.1 自动化越权检测

传统方法流程：

[捕获数据包] → [过滤静态资源] → [替换认证信息] → [重放请求] → [比对响应]

AI增强方法：

1. 智能过滤数据包：

   • 排除静态资源（通过Content-Type和后缀名）

   blacklist = ['.png', '.jpg', '.css', '.js', ...]
   

2. AI分析JS提取API：

   // 提示词：提取JS中的API接口并生成测试报文
   

3. 多身份请求重放：

   def replace_cookie(raw_request, new_cookie):
       # 替换请求中的Cookie
       return modified_request
   

4. AI响应分析：

   def ai_check_privilege_escalation(responses):
       # 使用AI判断不同身份响应是否越权
       return is_vulnerable, reason
   

3.2 WAF绕过自动化

智能体设计：

1. 基础工具：原始HTTP请求发送

   class DoRawHttp(Tool):
       def forward(self, http_raw: str, use_https: bool = True) -> str:
           # 发送原始HTTP请求并返回响应
   

2. 多轮决策流程：

   [初始payload] → [发送请求] → [分析WAF响应] → [调整payload] → ... → [成功绕过/放弃]
   

3. 上下文保持：

   • 记录历史请求和响应
   • 分析WAF拦截模式

4. 实践建议

1. 分层检测：传统方法+AI分析结合，平衡效率与准确性

2. 持续优化：

   • 根据误报案例调整提示词
   • 维护框架特性知识库
   • 更新漏洞模式规则

3. 结果验证：AI输出需人工复核关键漏洞

4. 性能考量：

   • 对大项目分模块分析
   • 设置超时机制
   • 缓存分析结果

5. 工具与资源

1. 开源项目：

   • CodeAi-Pro：https://github.com/Cscript-Null/CodeAi-Pro
   • Kunlun-M：https://github.com/LoRexxar/Kunlun-M

2. 学习资源：

   • 从0开始聊聊自动化静态代码审计工具（腾讯云社区）
   • OWASP自动化威胁手册

3. 模型选择：

   • 代码专用模型（如CodeLlama）
   • 通用大模型（GPT-4、Claude等）
   • 本地化模型（考虑代码隐私时）