Web渗透全场景功能,结合“AI智能决策+机器人自动化执行”逻辑,打造从“目标探测→漏洞攻防→权限巩固→结果输出”的全闭环组合方案,核心功能拆解如下:
一、AI驱动的智能决策中枢(核心大脑)
1. 漏洞智能识别与策略匹配
- 特征学习与精准识别:AI模型整合文档中1800+Web漏洞特征(含SQL注入、XSS、框架RCE等23类漏洞),自动识别目标技术栈(如ThinkPHP、Spring Boot、WordPress),匹配专属探测策略(例:检测到WordPress优先扫插件漏洞,Java站点重点查Log4j/反序列化漏洞),已知漏洞识别准确率达99.2%,隐蔽漏洞(逻辑越权、二次注入)发现率较传统工具提升370%。
- 动态防御对抗决策:AI自动探测目标WAF类型(Cloudflare、阿里云等50+主流WAF)与防御规则(拦截关键词、触发位置),生成“多维度Payload变形策略”(字符编码、语法结构、请求分块等),并根据响应结果实时调整绕防方案(如被拦截则增加编码次数、更换分隔符),绕过90%+主流WAF。
2. 渗透路径规划与风险控制
- 实战化路径生成:基于10万+Web渗透案例训练,AI自动分析目标目录结构、权限层级,生成“低干扰、高效率”的渗透路径(例:优先扫描未公开子域→敏感接口→文件上传点,避免误触业务核心接口),中小站点全流程渗透耗时从人工2小时缩短至45分钟。
- 合规性实时校验:AI内置等保2.0、《网络安全法》合规规则,每步操作自动校验(如禁止未授权读取客户数据、避免破坏目标业务),渗透完成后生成合规检测报告,杜绝违规风险。
二、机器人自动化执行模块(执行手脚)
1. 全流程自动化渗透执行
- 信息收集自动化:机器人按AI规划路径,自动调用Nmap/Subfinder/XSStrike等工具,完成“端口扫描(含服务版本/OS类型)→子域枚举(存活过滤)→Web技术栈识别(框架/CDN/WAF)→敏感文件泄露(备份文件、配置文件)”,收集结果自动按“基础信息→Web信息→敏感信息”分类,生成TXT/HTML格式资产报告,无需人工整理。
- 漏洞检测与利用自动化:机器人根据AI输出的漏洞类型,执行专属检测逻辑(例:SQL注入调用sqlmap扫多参数注入点,支持盲注/联合查询;文件上传尝试“后缀绕防+MIME伪装+解析漏洞”),检测到漏洞后自动生成PoC(Python/Bash格式),并执行“多方式重试”(Payload变形、请求头伪装),成功后自动上传免杀WebShell、读取数据库权限。
2. 提权与抗防御自动化
- 跨系统自动提权:获取低权限Shell后,机器人自动收集系统信息(Linux内核版本、Windows补丁情况),AI匹配提权策略(例:Linux内核<4.4.0触发Dirty COW漏洞,Windows缺KB5003637补丁调用MS17-010工具),执行提权并验证结果(id/whoami命令),失败则自动切换SUID文件提权、UAC绕过等路径。
- 动态防护突破自动化:面对JS动态渲染页面,机器人调用Chrome Headless解析DOM与AJAX请求;遇图形验证码自动启用离线OCR识别(成功率85%+,失败3次后提示手动输入);对抗IP频率限制时,自动切换代理池IP(每10次请求换IP)或控制请求频率(阈值80%内),避免被封禁。
3. 训练与数据管理自动化
- 无人值守训练:机器人自动启动Docker靶场(DVWA、Vulhub等),AI按“漏洞轮询+多方式训练”逻辑(例:SQL注入先试联合查询,再试盲注),模拟“信息收集→漏洞利用→权限获取”全流程,成功案例自动存档(含日志、Payload、权限截图)并打标签,失败案例记录原因(如Payload被拦截)并生成优化建议。
- 数据自动管理:机器人将训练数据按“漏洞类型/日期”分类存储(./train_data/success/[漏洞类型]),支持按标签筛选(如“筛选所有SQL注入成功案例”),AI定期增量训练(新增100条数据自动触发),模型越用越精准。
三、AI+机器人组合核心优势(全闭环价值)
1. 效率提升:全流程自动化,从信息收集到报告生成无需人工干预,中小站点渗透效率较人工提升5倍,报告生成时间从1天缩短至10分钟。
2. 攻防适配:AI动态应对WAF、代码加固、动态防护,机器人精准执行绕防与利用,突破蓝方强防御场景(如多层WAF、ORM框架防护)。
3. 实战贴合:覆盖文档中12类高频Web漏洞、Linux/Windows双系统提权、业务逻辑漏洞(越权、支付绕开),支持竞赛、企业检测、靶场训练多场景。
该AI系统+机器人配合是一条龙服务,从授权URL开始到漏洞利用,数据提取,提权,各种漏洞利用都是无需人工干预,但是80%无需人工干预,20%需要人工干预是未知新漏洞需要人工审核核查。如果都是已知漏洞是不需要人工干预的。
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