AI半自动化代码审计-某IP网络对讲广播系统
字数 5285 2025-09-23 19:27:38

AI 辅助代码审计实战教学：某 IP 网络对讲广播系统漏洞挖掘与分析

文档概述

本文档基于对某 IP 网络对讲广播系统源代码的审计实践，详细阐述了如何结合传统工具与前沿 AI 技术进行高效、半自动化的安全漏洞挖掘。文档涵盖了系统破解、多工具审计方法、AI 辅助分析及漏洞验证的全过程，旨在为安全研究人员提供一套可复现的实战指南。

一、 目标系统与环境准备

1.1 系统信息

  • 系统名称：某 IP 网络对讲广播系统
  • 默认安装路径：C:\ICPAS\
  • Web 服务端口：分析目标为系统 Web 管理端（端口未明确提及，但存在 PHP 服务）
  • 应用服务端口：8888 (承载 AppWebService，一个 SOAP 接口的 WCF 服务)
  • 技术栈：PHP + .NET（WCF）

1.2 审计环境与工具准备

  1. 源代码：获取到的系统安装包或源代码目录。
  2. PHP 环境：建议使用 PHP 7.4 版本进行兼容性测试。
  3. 传统审计工具：
    • Seay 源代码审计系统：用于基于正则表达式的快速关键字匹配与初始漏洞筛选。
  4. AI 辅助工具：
    • Cursor：集成强大 AI 模型的代码编辑器，用于深度代码分析。
    • AICodeScan：基于 Zjackky/CodeScan 开发的自动化工具，支持 PHP/Java，用于快速 Sink 点匹配和 AI 分析。
      • 项目地址：https://github.com/Zacarx/AICodeScan
      • 需配置 config.yaml 文件指定 AI 模型（如 DeepSeek-V3）。
    • Mirror-Flowers：基于 AI 的代码安全审计工具，支持多种大模型。
      • 项目地址：https://github.com/Ky0toFu/Mirror-Flowers
      • 支持模型：DeepSeek-R1, ChatGPT-4o, Qwen 等。
  5. 反编译工具：dnSpy：用于反编译和分析系统的 .NET 组件（AppServer）。

二、 系统授权破解分析

在进行代码审计前，需绕过系统的许可证验证机制。

2.1 破解入口

  1. 访问 Web 管理界面会跳转至授权验证。
  2. 前端逻辑位于 index.js，其调用 php/reglicense.php 进行处理。
  3. php/reglicense.php 最终将请求转发至 8888 端口的 AppWebService（SOAP 接口）。

2.2 .NET 服务核心逻辑分析（使用 dnSpy）

  1. 使用 dnSpy 反编译 AppServer 相关程序集。
  2. 搜索关键词 QueryData 定位到 WCF 服务处理函数。
  3. 关键逻辑路径：
    • 检查注册状态：LicenseManager.Instance.IsRegisted() 返回 false。
    • 传入参数 reglicense 对应数字 5，进入注册分支。
    • 注册码（regCode）使用 AES 解密，密钥（Key）和初始化向量（IV）均为硬编码在代码中。
    • 解密后的明文（text）需要与机器码（machineCode）进行比对。
    • 成功条件：text.Equals(this.machineCode + "800823")。即，解密后的字符串等于 机器码拼接上固定字符串"800823"。

2.3 破解方法

  1. 获取本机的 machineCode（通常可通过未注册界面的信息或调试获取）。
  2. 计算注册码：注册码 = AES_Encrypt(机器码 + "800823", 硬编码Key, 硬编码IV)
  3. 将计算所得的注册码填入注册表单，即可成功授权。
  4. 后门账户：破解后，系统存在一个默认的后门账户 administrator/800823，以及默认账户 admin/admin。

三、 代码审计实战

3.1 阶段一：传统工具快速筛查（Seay）

  • 方法：将整个 PHP 项目源代码导入 Seay 源代码审计系统。
  • 目的：利用其内置的正则规则集快速扫描可能存在安全风险的函数（如 exec, system, file_put_contents, unserialize 等）。
  • 输出：生成一份初步的审计报告，列出所有可疑点，作为后续深入分析的起点。

3.2 阶段二：AI 深度分析（Cursor）

  • 方法：将 Seay 的报告（可保存为 1.html）和源代码一同交给 Cursor（配置 GPT-5-high 等高级模型）。
  • Prompt 示例：

    “假设你是一位代码安全审计专家，web路径就是该项目路径，php版本为7.4，根据1.html给出的结果，分析漏洞是否存在。如果存在，给出漏洞原理、风险等级和POC验证脚本；如果不存在，说明误报原因。最后将分析结果整理成Markdown文档。”

  • 输出：AI 会对每个可疑点进行上下文分析，判断其真实性和可利用性，并生成详细的漏洞报告和 PoC。

3.3 阶段三：专项自动化工具扫描（AICodeScan & Mirror-Flowers）

AICodeScan

  1. 配置：在工具目录创建 config.yaml，指定 AI API（如硅基 DeepSeek-V3）。
  2. 执行：.\AICodeScan_windows_amd64.exe -L php -d ./WWW (其中 ./WWW 是代码目录)。
  3. 特点：速度极快，基于规则匹配 Sink 点后调用 AI 判断。
  4. 结果：可能存在少量误报，但能快速提供大量有价值的审计线索。

Mirror-Flowers

  1. 部署：从 Releases 下载编译版本，安装 Node.js、Python 依赖，配置 config/api_config.json 中的模型 API。
  2. 使用：启动服务 (http://127.0.0.1:8000/ui)，上传代码压缩包进行分析。
  3. 注意：早期版本检测逻辑较简单（如要求 $_ 超全局变量与危险函数在同一行），易产生误报漏报。需根据其核心逻辑 (core_analyzer.py) 进行优化或理解其局限性。
  4. 优化：可调整其分析逻辑，使其能更好地处理通过变量传递参数的情况，从而提高检出率。

四、 漏洞清单与 PoC

以下是通过上述方法在该系统中发现的部分高危漏洞示例：

编号 漏洞类型 受影响端点 风险等级 关键问题/参数 最小化 PoC (示例) 修复建议
1 命令执行 (RCE) php/ping.php 高 exec 拼接用户输入 POST: jsondata[type]=2&jsondata[ip]=whoami 移除或白名单命令；对输入进行转义
2 任意文件上传 upload/my_parser.php 高 未限制文件扩展名和路径 上传表单，文件名改为 shell.php Web 根目录外存储；扩展名白名单；禁止脚本解析
3 任意文件上传 php/addscenedata.php 高 未限制文件扩展名 上传表单，文件名改为 shell.php，目标目录 images/scene/ 同上
4 任意文件写入 (穿越路径) php/uploadjson.php 高 filename 参数含 .. POST: jsondata[filename]=..\\php\\backdoor.php (写入内容在请求体中) 路径规范化；校验绝对路径是否在允许目录内
5 任意文件读取 (穿越路径) php/getjson.php 中/高 filename 参数含 .. POST: jsondata[filename]=..\\php\\test.php 固定读取目录；扩展名白名单
6 SSRF / 本地文件读取 php/rj_get_token.php 高 url 参数直接传入 file_get_contents url=file:///c:/windows/win.ini 限制协议（仅 HTTP/HTTPS）；限制内网访问；域名白名单
7 任意文件下载 (弱校验) php/exportrecord.php 中 后缀检查不严格 downname=php/phplog.txt 严格的扩展名校验；固定下载目录
8 信息泄露 php/test.php 低/中 暴露 phpinfo() 直接访问 http://target/php/test.php 移除或限制访问权限

五、 总结与最佳实践

  1. AI 审计价值：
    • 效率：能极大提升代码审计的速度，尤其是在初始信息收集和线索挖掘阶段。
    • 深度：具备上下文理解能力，能减少传统正则匹配的大量误报，并对漏洞成因和利用方式给出高质量解释。
    • 7x24 小时工作：可自动化执行重复性高的初步筛查任务。
  2. AI 审计局限性：
    • 误报与漏报：仍然存在，其效果严重依赖于模型能力、Prompt 质量和规则配置。
    • 逻辑漏洞：对于复杂的业务逻辑漏洞，AI 的发现能力相对较弱。
    • 环境依赖：需要调用外部 API 或部署本地大模型，涉及成本与配置复杂度。
  3. 最佳实践建议：
    • 组合拳：不要依赖单一工具或方法。应采用“传统工具（Seay）快速筛查 -> 专项自动化工具（AICodeScan）广度挖掘 -> AI 助手（Cursor）深度分析 -> 人工审计确认”的流程。
    • 人工主导：AI 是强大的辅助，但最终判断、漏洞利用链的构造和深度挖掘仍需依靠审计人员的经验。
    • 持续调优：关注 AI 工具的发展，不断调整和优化自己的审计流程、Prompt 和工具配置。
    • 知识固化：将 AI 确认过的漏洞案例、PoC 和修复方案沉淀为知识库或规则库，反哺给传统扫描工具和未来的审计实践。

通过本文档阐述的方法论，您可以系统化地对目标代码进行安全评估，高效地发现潜在安全威胁，并利用 AI 技术提升审计工作的广度与深度。

AI 辅助代码审计实战教学：某 IP 网络对讲广播系统漏洞挖掘与分析 文档概述 本文档基于对某 IP 网络对讲广播系统源代码的审计实践，详细阐述了如何结合传统工具与前沿 AI 技术进行高效、半自动化的安全漏洞挖掘。文档涵盖了系统破解、多工具审计方法、AI 辅助分析及漏洞验证的全过程，旨在为安全研究人员提供一套可复现的实战指南。 一、 目标系统与环境准备 1.1 系统信息 系统名称 ：某 IP 网络对讲广播系统 默认安装路径 ： C:\ICPAS\ Web 服务端口 ：分析目标为系统 Web 管理端（端口未明确提及，但存在 PHP 服务） 应用服务端口 ： 8888 (承载 AppWebService，一个 SOAP 接口的 WCF 服务) 技术栈 ：PHP + .NET（WCF） 1.2 审计环境与工具准备 源代码 ：获取到的系统安装包或源代码目录。 PHP 环境 ：建议使用 PHP 7.4 版本进行兼容性测试。 传统审计工具 ： Seay 源代码审计系统 ：用于基于正则表达式的快速关键字匹配与初始漏洞筛选。 AI 辅助工具 ： Cursor ：集成强大 AI 模型的代码编辑器，用于深度代码分析。 AICodeScan ：基于 Zjackky/CodeScan 开发的自动化工具，支持 PHP/Java，用于快速 Sink 点匹配和 AI 分析。 项目地址： https://github.com/Zacarx/AICodeScan 需配置 config.yaml 文件指定 AI 模型（如 DeepSeek-V3）。 Mirror-Flowers ：基于 AI 的代码安全审计工具，支持多种大模型。 项目地址： https://github.com/Ky0toFu/Mirror-Flowers 支持模型：DeepSeek-R1, ChatGPT-4o, Qwen 等。 反编译工具 ： dnSpy ：用于反编译和分析系统的 .NET 组件（ AppServer ）。 二、 系统授权破解分析 在进行代码审计前，需绕过系统的许可证验证机制。 2.1 破解入口 访问 Web 管理界面会跳转至授权验证。 前端逻辑位于 index.js ，其调用 php/reglicense.php 进行处理。 php/reglicense.php 最终将请求转发至 8888 端口的 AppWebService （SOAP 接口）。 2.2 .NET 服务核心逻辑分析（使用 dnSpy） 使用 dnSpy 反编译 AppServer 相关程序集。 搜索关键词 QueryData 定位到 WCF 服务处理函数。 关键逻辑路径： 检查注册状态： LicenseManager.Instance.IsRegisted() 返回 false 。 传入参数 reglicense 对应数字 5 ，进入注册分支。 注册码（ regCode ）使用 AES 解密 ，密钥（Key）和初始化向量（IV）均为 硬编码 在代码中。 解密后的明文（ text ）需要与机器码（ machineCode ）进行比对。 成功条件： text.Equals(this.machineCode + "800823") 。即，解密后的字符串等于 机器码拼接上固定字符串"800823" 。 2.3 破解方法 获取本机的 machineCode （通常可通过未注册界面的信息或调试获取）。 计算注册码： 注册码 = AES_Encrypt(机器码 + "800823", 硬编码Key, 硬编码IV) 将计算所得的注册码填入注册表单，即可成功授权。 后门账户 ：破解后，系统存在一个默认的后门账户 administrator/800823 ，以及默认账户 admin/admin 。 三、 代码审计实战 3.1 阶段一：传统工具快速筛查（Seay） 方法 ：将整个 PHP 项目源代码导入 Seay 源代码审计系统。 目的 ：利用其内置的正则规则集快速扫描可能存在安全风险的函数（如 exec , system , file_put_contents , unserialize 等）。 输出 ：生成一份初步的审计报告，列出所有可疑点，作为后续深入分析的起点。 3.2 阶段二：AI 深度分析（Cursor） 方法 ：将 Seay 的报告（可保存为 1.html ）和源代码一同交给 Cursor（配置 GPT-5-high 等高级模型）。 Prompt 示例 ： “假设你是一位代码安全审计专家，web路径就是该项目路径，php版本为7.4，根据1.html给出的结果，分析漏洞是否存在。如果存在，给出漏洞原理、风险等级和POC验证脚本；如果不存在，说明误报原因。最后将分析结果整理成Markdown文档。” 输出 ：AI 会对每个可疑点进行上下文分析，判断其真实性和可利用性，并生成详细的漏洞报告和 PoC。 3.3 阶段三：专项自动化工具扫描（AICodeScan & Mirror-Flowers） AICodeScan 配置 ：在工具目录创建 config.yaml ，指定 AI API（如硅基 DeepSeek-V3）。 执行 ： .\AICodeScan_windows_amd64.exe -L php -d ./WWW (其中 ./WWW 是代码目录)。 特点 ：速度极快，基于规则匹配 Sink 点后调用 AI 判断。 结果 ：可能存在少量误报，但能快速提供大量有价值的审计线索。 Mirror-Flowers 部署 ：从 Releases 下载编译版本，安装 Node.js、Python 依赖，配置 config/api_config.json 中的模型 API。 使用 ：启动服务 ( http://127.0.0.1:8000/ui )，上传代码压缩包进行分析。 注意 ：早期版本检测逻辑较简单（如要求 $_ 超全局变量与危险函数在同一行），易产生误报漏报。需根据其核心逻辑 ( core_analyzer.py ) 进行优化或理解其局限性。 优化 ：可调整其分析逻辑，使其能更好地处理通过变量传递参数的情况，从而提高检出率。 四、 漏洞清单与 PoC 以下是通过上述方法在该系统中发现的部分高危漏洞示例： | 编号 | 漏洞类型 | 受影响端点 | 风险等级 | 关键问题/参数 | 最小化 PoC (示例) | 修复建议 | | :--- | :------------------- | :------------------------- | :------- | :--------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------- | | 1 | 命令执行 (RCE) | php/ping.php | 高 | exec 拼接用户输入 | POST: jsondata[type]=2&jsondata[ip]=whoami | 移除或白名单命令；对输入进行转义 | | 2 | 任意文件上传 | upload/my_parser.php | 高 | 未限制文件扩展名和路径 | 上传表单，文件名改为 shell.php | Web 根目录外存储；扩展名白名单；禁止脚本解析 | | 3 | 任意文件上传 | php/addscenedata.php | 高 | 未限制文件扩展名 | 上传表单，文件名改为 shell.php ，目标目录 images/scene/ | 同上 | | 4 | 任意文件写入 (穿越路径) | php/uploadjson.php | 高 | filename 参数含 .. | POST: jsondata[filename]=..\\php\\backdoor.php (写入内容在请求体中) | 路径规范化；校验绝对路径是否在允许目录内 | | 5 | 任意文件读取 (穿越路径) | php/getjson.php | 中/高 | filename 参数含 .. | POST: jsondata[filename]=..\\php\\test.php | 固定读取目录；扩展名白名单 | | 6 | SSRF / 本地文件读取 | php/rj_get_token.php | 高 | url 参数直接传入 file_get_contents | url=file:///c:/windows/win.ini | 限制协议（仅 HTTP/HTTPS）；限制内网访问；域名白名单 | | 7 | 任意文件下载 (弱校验) | php/exportrecord.php | 中 | 后缀检查不严格 | downname=php/phplog.txt | 严格的扩展名校验；固定下载目录 | | 8 | 信息泄露 | php/test.php | 低/中 | 暴露 phpinfo() | 直接访问 http://target/php/test.php | 移除或限制访问权限 | 五、 总结与最佳实践 AI 审计价值 ： 效率 ：能极大提升代码审计的速度，尤其是在初始信息收集和线索挖掘阶段。 深度 ：具备上下文理解能力，能减少传统正则匹配的大量误报，并对漏洞成因和利用方式给出高质量解释。 7x24 小时工作 ：可自动化执行重复性高的初步筛查任务。 AI 审计局限性 ： 误报与漏报 ：仍然存在，其效果严重依赖于模型能力、Prompt 质量和规则配置。 逻辑漏洞 ：对于复杂的业务逻辑漏洞，AI 的发现能力相对较弱。 环境依赖 ：需要调用外部 API 或部署本地大模型，涉及成本与配置复杂度。 最佳实践建议 ： 组合拳 ： 不要依赖单一工具或方法 。应采用“传统工具（Seay）快速筛查 -> 专项自动化工具（AICodeScan）广度挖掘 -> AI 助手（Cursor）深度分析 -> 人工审计确认”的流程。 人工主导 ：AI 是强大的辅助，但最终判断、漏洞利用链的构造和深度挖掘仍需依靠审计人员的经验。 持续调优 ：关注 AI 工具的发展，不断调整和优化自己的审计流程、Prompt 和工具配置。 知识固化 ：将 AI 确认过的漏洞案例、PoC 和修复方案沉淀为知识库或规则库，反哺给传统扫描工具和未来的审计实践。 通过本文档阐述的方法论，您可以系统化地对目标代码进行安全评估，高效地发现潜在安全威胁，并利用 AI 技术提升审计工作的广度与深度。