2025-01-16 11:04:26 +08:00
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# PrivHunterAI
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2025-02-25 17:58:35 +08:00
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本工具通过被动代理方式调用Kimi、DeepSeek和通义千问AI,实现越权漏洞检测。检测能力基于对应AI引擎的API实现,且支持HTTPS协议。
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2025-02-19 11:19:09 +08:00
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## 时间线
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2025-02-18 18:24:30 +08:00
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- 2025.02.06
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2025-02-26 14:33:00 +08:00
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1. ⭐️新增DeepSeek AI引擎来检测越权;
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2025-02-18 18:24:30 +08:00
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2. 优化流程图。
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- 2025.02.18
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1. 优化输出格式;
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2025-02-26 14:33:00 +08:00
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2. ⭐️新增扫描失败重试机制,避免出现漏扫;
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3. ⭐️新增响应Content-Type白名单,静态文件不扫描;
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4. ⭐️新增限制每次扫描向AI请求的最大字节,避免因请求包过大导致扫描失败。
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2025-02-26 14:20:56 +08:00
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- 2025.02.25 -02.26
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2025-02-25 17:56:05 +08:00
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1. 优化文件目录结构,优化终端输出;
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2025-02-26 14:33:00 +08:00
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2. ⭐️新增对URL的分析(初步判断是否可能是无需数据鉴权的公共接口);
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3. ⭐️新增通义千问 AI引擎来检测越权;
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4. ⭐️新增前端结果展示功能。
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2025-01-16 11:49:11 +08:00
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2025-01-16 11:31:22 +08:00
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## 工作流程
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2025-02-26 14:31:49 +08:00
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<img src="https://github.com/Ed1s0nZ/PrivHunterAI/blob/main/img/%E6%B5%81%E7%A8%8B%E5%9B%BE.png" width="800px">
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2025-01-16 11:04:26 +08:00
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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## Prompt
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```
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2025-02-25 19:20:12 +08:00
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{"role": "你是一个AI,负责通过比较两个HTTP响应数据包来检测潜在的越权行为,并自行做出判断。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"inputs": {
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2025-02-25 19:36:16 +08:00
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"url":"请求的url",
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"responseA": "账号A请求url的响应。",
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2025-02-25 19:20:12 +08:00
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"responseB": "使用账号B的Cookie重放请求的响应。"
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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},
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"analysisRequirements": {
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2025-02-25 19:36:16 +08:00
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"structureAndContentComparison": "首先分析url的特征(但是url不作为主要判断因素),判断是否可能是无需数据鉴权的公共接口;然后比较响应A和响应B的结构和内容,忽略动态字段(如时间戳、随机数、会话ID等)。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"judgmentCriteria": {
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2025-02-27 11:55:00 +08:00
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"authorizationSuccess(true)": "如果url不太可能是无需数据鉴权的公共接口,且响应B的结构和非动态字段内容与响应A高度相似;或响应B包含账号A的数据,并且自我判断为越权成功。",
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"authorizationFailure(false)": "如果url大概率是无需数据鉴权的公共接口,或响应B的结构和内容与响应A不相似,或存在权限不足的错误信息,或响应内容均为公开数据,或大部分相同字段的具体值不同,或除了动态字段外的字段均无实际值,并且自我判断为越权失败。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"unknown": "其他情况,或无法确定是否存在越权,并且自我判断为无法确定。"
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}
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},
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"outputFormat": {
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"json": {
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"res": "\"true\", \"false\" 或 \"unknown\"",
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2025-02-26 22:02:45 +08:00
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"reason": "清晰的判断原因,总体不超过50字。"
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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}
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},
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"notes": [
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2025-02-24 17:34:38 +08:00
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"仅输出 JSON 格式的结果,不添加任何额外文本或解释。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"确保JSON格式正确,便于后续处理。",
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"保持客观,仅根据响应内容进行分析。"
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],
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"process": [
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2025-02-25 19:36:16 +08:00
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"接收并理解url、响应A和响应B。",
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"分析url、响应A和响应B,忽略动态字段。",
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"基于url、响应的结构、内容和相关性进行自我判断,包括但不限于:",
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"- 识别url的特征,判断是否可能是无需数据鉴权的公共接口。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"- 识别响应中可能的敏感数据或权限信息。",
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"- 评估响应与预期结果之间的一致性。",
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2025-02-25 19:36:16 +08:00
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"- 根据url分析及响应的分析确定是否存在明显的越权迹象。",
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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"输出指定格式的JSON结果,包括判断和判断原因。"
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]
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2025-02-25 19:36:16 +08:00
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}
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2025-01-23 10:36:40 +08:00
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```
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2025-01-16 11:04:26 +08:00
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## 使用方法
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1. 下载源代码;
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2025-02-27 11:21:21 +08:00
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2. 编辑根目录下的`config.json`文件,配置`AI`和对应的`apiKeys`(只需要配置一个即可);(AI的值可配置qianwen、kimi 或 deepseek) ;
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3. 配置`cookie2`(响应2对应的 cookie);可按需配置`suffixes`、`allowedRespHeaders`(接口后缀白名单,如.js);
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4. 执行`go build`编译项目,并运行二进制文件;
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5. 首次启动后需安装证书以解析 HTTPS 流量,证书会在首次启动命令后自动生成,路径为 ~/.mitmproxy/mitmproxy-ca-cert.pem。安装步骤可参考 Python mitmproxy 文档:[About Certificates](https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-certificates/)。
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6. BurpSuite 挂下级代理 `127.0.0.1:9080`(端口可在`mitmproxy.go` 的`Addr:":9080",` 中配置)即可开始扫描;
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7. 终端和web界面均可查看扫描结果,前端查看结果请访问`127.0.0.1:8222` 。
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2025-01-16 11:04:26 +08:00
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2025-02-18 18:33:30 +08:00
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## 输出效果
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持续优化中,目前输出效果如下:
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2025-02-26 15:16:45 +08:00
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2025-02-26 14:24:42 +08:00
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1. 终端输出:
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2025-02-26 14:31:49 +08:00
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<img src="https://github.com/Ed1s0nZ/PrivHunterAI/blob/main/img/%E6%95%88%E6%9E%9C.png" width="800px">
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2025-02-26 15:16:45 +08:00
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2025-02-26 14:33:43 +08:00
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2. 前端输出(访问127.0.0.1:8222):
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2025-02-27 15:20:10 +08:00
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<img src="https://github.com/Ed1s0nZ/PrivHunterAI/blob/main/img/%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%B1%95%E7%A4%BA.png" width="800px">
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2025-01-16 11:04:26 +08:00
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# 注意
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声明:仅用于技术交流,请勿用于非法用途。
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