AI重构前端渗透对抗新范式教学文档

一、AI大模型选择指南

1.1 主流AI大模型对比

• Gemini 2.5 Pro：

  • 优势：支持100万+上下文，免费使用，综合实力强
  • 适用场景：处理大量代码分析

• Claude-3.7-Sonnet：

  • 优势：代码编写能力强，具有代码自检功能
  • 适用场景：需要生成或修改代码的场景

• GPT-4.1/4o：

  • 优势：响应速度快，综合智商高
  • 适用场景：快速解决问题

• DeepSeek：

  • 优势：解决复杂问题能力强
  • 缺点：响应速度慢
  • 适用场景：其他模型无法解决的问题

1.2 模型选择建议

• 前端渗透对抗首选Gemini 2.5 Pro（免费+大上下文）
• 代码生成可考虑Claude-3.7-Sonnet
• 快速响应需求选择GPT-4.1/4o

二、手动实践：AI辅助前端渗透对抗

2.1 基本流程

1. 发现目标网站存在前端校验（如sign校验）
2. 通过浏览器开发者工具获取所有JS文件
3. 将JS代码复制到AI聊天窗口
4. 提供明确的提示词（包含需求、参考示例）
5. 获取AI生成的对抗脚本
6. 测试并验证脚本有效性

2.2 典型提示词示例

上述是一个网站的js代码，你现在作为一个测试人员进行接口测试但是重放包的时候，发现出现了服务鉴权失败，你怀疑前端js中有校验，所以检查上方代码，然后找出是哪几个变量再进行校验，进行对抗，最后输出一个mitm的脚本给我（脚本可以参考我下方给你的代码），我直接启动脚本挂上代理就可以正常调用接口

==之前的mitm代码，给它参考==

2.3 实战案例

案例1：简单sign校验

1. 发现接口/user/login存在服务鉴权失败
2. 获取4个JS文件内容
3. AI精准定位sign校验逻辑
4. 生成mitm代理脚本
5. 测试验证：

   mitmdump.exe -p 8081 -s .\demo.py
   

6. Burp设置上游代理验证

案例2：复杂sign校验

1. 校验涉及请求头和参数
2. POST/GET方法处理不同
3. 提供3个JS文件给AI
4. AI生成80行等效代码
5. 测试验证通过

三、自动化解决方案探索

3.1 基于MCP的方案（不推荐）

• 问题：
  • API成本高
  • 实现复杂
  • 谷歌已关闭API免费通道
  • MCP稳定性不足（如文件操作可能出错）

3.2 替代方案：JS自动收集脚本

import asyncio
import os
from playwright.async_api import async_playwright
import aiohttp

# 配置参数
TARGET_URL = "目标网址"
OUTPUT_FILE = "all.js"

def is_javascript(response):
    ct = response.headers.get("content-type", "")
    return response.url.endswith(".js") or "javascript" in ct.lower()

async def download_js(urls, output_file):
    os.makedirs("temp_js", exist_ok=True)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for i, url in enumerate(set(urls)):  # 去重
            tasks.append(fetch_and_save(session, url, f"temp_js/{i}.js"))
        await asyncio.gather(*tasks)
    
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as merged:
        for i in range(len(tasks)):
            fpath = f"temp_js/{i}.js"
            if os.path.exists(fpath):
                with open(fpath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
                    merged.write(f"\n\n// ----- JS 文件: {fpath} -----\n")
                    merged.write(f.read())
    
    # 清理临时文件
    for fname in os.listdir("temp_js"):
        fpath = os.path.join("temp_js", fname)
        try: os.remove(fpath)
        except Exception as e: print(f"[!] 删除失败：{fpath} - {e}")

async def fetch_and_save(session, url, path):
    try:
        async with session.get(url, timeout=10) as resp:
            if resp.status == 200:
                content = await resp.text()
                with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
                    f.write(content)
                print(f"[+] 已下载: {url}")
            else: print(f"[!] 下载失败 {url} (状态码 {resp.status})")
    except Exception as e: print(f"[!] 下载出错 {url}: {e}")

async def main():
    js_urls = []
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context()
        page = await context.new_page()

        context.on("response", lambda response: js_urls.append(response.url) if is_javascript(response) else None)

        await page.goto(TARGET_URL, wait_until="networkidle", timeout=30000)
        await asyncio.sleep(3)  # 等待异步加载
        await browser.close()

    print(f"[*] 共捕获到 {len(js_urls)} 个JS链接")
    await download_js(js_urls, OUTPUT_FILE)
    print(f"[✔] 所有JS已合并保存到：{OUTPUT_FILE}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

3.3 使用注意事项

1. iframe中的JS可能无法自动捕获
2. 大JS文件可能需要分段处理（直接复制粘贴而非上传附件）
3. 复杂防护（如某数动态防护）需要预处理

四、最佳实践总结

1. 模型选择：优先使用Gemini 2.5 Pro处理JS分析
2. 代码收集：使用自动化脚本收集目标网站JS
3. 提示工程：提供明确的需求和参考示例
4. 测试验证：
   • 使用mitmdump测试代理脚本

   mitmdump.exe -p [端口] -s [脚本路径]
   

   • 配置Burp等工具使用上游代理验证
5. 异常处理：
   • 对于复杂防护系统，考虑分段分析
   • 遇到模型限制时尝试其他模型组合

五、技术限制与注意事项

1. Token限制：大JS文件可能超出模型上下文限制
2. 动态防护：高度混淆或动态变化的JS可能需要人工干预
3. iframe限制：脚本无法自动捕获iframe中的JS
4. 成本考量：避免使用付费API方案
5. 结果验证：AI生成的代码必须严格测试验证

通过这种方法，可以显著提高前端渗透测试的效率，将原本需要数小时的手动逆向分析缩短为几分钟的AI辅助过程。