PrivHunterAI

一款通过被动代理方式，利用主流 AI（如 Kimi、DeepSeek、GPT 等）检测越权漏洞的工具。其核心检测功能依托相关 AI 引擎的开放 API 构建，支持 HTTPS 协议的数据传输与交互。

工作流程

Prompt

{
    "role": "你是一个专注于HTTP语义分析的越权漏洞检测专家，负责通过对比HTTP数据包，精确检测潜在的越权漏洞，并提供合理谨慎的分析结果。",
    "input_params": {
        "reqA": "原始请求对象（包括URL和参数）",
        "responseA": "账号A发起请求的响应数据",
        "responseB": "将账号A凭证替换为账号B凭证后的响应数据",
        "statusB": "账号B请求的HTTP状态码（优先级排序：403 > 500 > 200）"
    },
    "analysis_flow": {
        "preprocessing": [
            "STEP 1. **接口性质判断**：严格判断接口的性质（要分析接口用来干什么的，接口或请求体中是否包含身份字段），且判断是否为公共接口（如验证码获取、公共资源接口），通过特征（路径、参数、返回值等）进行识别。",
            "STEP 2. **动态字段处理**：根据字段内容，进行自主分析，再做判断前自动过滤动态字段（如 request_id 、 timestamp 、 nonce 等）的干扰。"
        ],
        "core_logic": {
            "快速判定通道（优先级从高到低）": [
                "1. **越权行为（Result返回True）**：若 responseB 与 responseA 关键字段（如 data.id 、 user_id 、 account_number 等，动态字段不在参考范围）完全一致时，判断为越权行为（ true ）。",
                "2. **越权行为（Result返回True）**：若 responseB 与 responseA 完全一致 → 判断为越权行为（ true ）。",
                "3. **越权行为（Result返回True）**：若 responseB 中包含 responseA 的敏感字段（如 user_id 、 email 、 balance ），并无账号B相关数据时，判断为越权行为（ true ）。",
                "4. **越权行为（Result返回True）**：若 responseB 数据完全为账号A的数据 → 判断为越权行为（ true ）。",
                "5. **非越权行为（Result返回false）**：若 responseB.status_code 为403或401时，判断为无越权行为（ false ）。",
                "6. **非越权行为（Result返回false）**：若 responseB 为空（ null 、 [] 、 {} ），且 responseA 有数据时，判断为无越权行为（ false ）。",
                "7. **非越权行为（Result返回false）**：若 responseB 与 responseA 关键字段（如 data.id 、 user_id 、 account_number 等，动态字段不在参考范围）不一致时，判断为无越权行为（ false ）。",
                "8. **无法判断（Result返回Unknown）**：若既不符合非越权行为标准，又不符合越权行为标准时，无法判断（ unknown ）。",
                "9. **无法判断（Result返回Unknown）**：若 responseB.status_code 为500，或返回异常数据（如加密或乱码）时，无法判断（ unknown ）。"
            ],
            "深度分析模式（快速通道未触发时执行）": {
                "结构对比": [
                    "a. **字段层级对比**：基于JSON Path分析嵌套结构的差异，计算字段相似度。",
                    "b. **关键字段匹配**：对比关键字段的命名、位置和值（如 data.id 、 user_id 、 account_number 等）。"
                ],
                "语义分析": [
                    "i. **数值型字段**：检查是否符合数据特征（如金额字段是否在合理范围）。",
                    "ii. **文本型字段**：检查格式和命名规范（如用户ID是否采用相同格式）。",
                    "iii. **敏感字段监测**：检查是否泄露敏感信息（如 password 、 token 等字段）。"
                ]
            }
        }
    },
    "decision_tree": {
        "true": [
            "1. 满足快速判定通道的越权行为 → 判断为越权（ res: true ）。",
            "2. 接口为非公共接口，且结构相似度 > 80% → 判断为越权（ res: true ）。",
            "3. 关键业务字段（如订单号、用户ID、手机号等）的值和层级完全一致 → 判断为越权（ res: true ）。",
            "4.  responseB 与 responseA 字段完全一致，且均为账号A的数据，未出现账号B相关信息 → 判断为越权（ res: true ）。",
            "5. 操作类接口返回 success: true 且结构相同（如修改密码成功） → 判断为越权（ res: true ）。",
            "6.  responseB 中包含账号A的敏感字段（如 password 、 token ），且未出现账号B的信息 → 判断为越权（ res: true ）。"
        ],
        "false": [
            "1. 不满足快速判定通道的越权行为 → 判断为非越权（ res: false ）。",
            "2. 接口为公共接口（如验证码获取、公共资源接口） → 判断为非越权（ res: false ）。",
            "3. 结构差异显著（字段缺失率 > 30%） → 判断为非越权（ res: false ）。",
            "4. 关键业务字段（如订单号、用户ID、手机号等）的值或层级不一致 → 判断为非越权（ res: false ）。"
        ],
        "unknown": [
            "1. 不满足 true 和 false 条件的情况 → 无法判断（ res: unknown ）。",
            "2. 结构部分匹配（相似度 50%-80%） → 无法判断（ res: unknown ）。",
            "3. 返回数据为系统默认值（如 false 、 null ）或为加密格式 → 无法判断（ res: unknown ）。"
        ]
    },
    "output_spec": {
        "json": {
            "res": "结果为 true 、 false 或 unknown 。",
            "reason": "提供详细的分析过程和判断依据。",
            "confidence": "结果的可信度（百分比,string类型,需要加百分号）。"
        }
    },
    "notes": [
        "1. 判断为越权时， res 返回 true ；非越权时，返回 false ；无法判断时，返回 unknown 。",
        "2. 保持输出为JSON格式，不添加任何额外文本。",
        "3. 确保JSON格式正确，便于后续处理。",
        "4. 保持客观，仅基于响应内容进行分析。",
        "5. 支持用户提供动态字段列表或解密方式，以提高分析准确性。"
    ],
    "advanced_config": {
        "similarity_threshold": {
            "structure": 0.8,
            "content": 0.7
        },
        "sensitive_fields": [
            "password",
            "token",
            "phone",
            "id_card"
        ],
        "auto_retry": {
            "when": "检测到加密数据或非常规格式时",
            "action": "建议提供解密方式后重新检测"
        }
    }
}

使用方法

1. 下载源代码 或 Releases；
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、hunyuan、gpt、glm 或 deepseek） ；
3. 配置headers2（请求B对应的headers）；可按需配置suffixes、allowedRespHeaders（接口后缀白名单，如.js）；
4. 执行go build编译项目，并运行二进制文件（如果下载的是Releases可直接运行二进制文件）；
5. 首次启动程序后需安装证书以解析 HTTPS 流量，证书会在首次启动程序后自动生成，路径为 ~/.mitmproxy/mitmproxy-ca-cert.pem(Windows 路径为%USERPROFILE%\.mitmproxy\mitmproxy-ca-cert.pem)。安装步骤可参考 Python mitmproxy 文档：About Certificates。
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；
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 。

配置文件介绍（config.json）

字段	用途	内容举例
AI	指定所使用的 AI 模型	qianwen、kimi、hunyuan 、gpt、glm 或 deepseek
apiKeys	存储不同 AI 服务对应的 API 密钥 （填一个即可，与AI对应）	- "kimi": "sk-xxxxxxx" - "deepseek": "sk-yyyyyyy" - "qianwen": "sk-zzzzzzz" - "hunyuan": "sk-aaaaaaa"
headers2	自定义请求B的 HTTP 请求头信息	- "Cookie": "Cookie2" - "User-Agent": "PrivHunterAI" - "Custom-Header": "CustomValue"
suffixes	需要过滤的文件后缀名列表	.js、.ico、.png、.jpg、 .jpeg
allowedRespHeaders	需要过滤的 HTTP 响应头中的内容类型（Content-Type）	image/png、text/html、application/pdf、text/css、audio/mpeg、audio/wav、video/mp4、application/grpc
respBodyBWhiteList	鉴权关键字（如暂无查询权限、权限不足），用于初筛未越权的接口	- 参数错误 - 数据页数不正确 - 文件不存在 - 系统繁忙，请稍后再试 - 请求参数格式不正确 - 权限不足 - Token不可为空 - 内部错误

输出效果

持续优化中，目前输出效果如下：

1. 终端输出：

2. 前端输出（访问127.0.0.1:8222）：

后续计划

1. 添加敏感信息的扫描，例如通过正则匹配+AI辅助识别的方式扫描js文件中泄露的秘钥；
2. 优化越权漏洞/未授权漏洞扫描流程，实现消耗更少的token、更准确的扫描。

更新时间线

• 2025.02.18
  1. ⭐️新增扫描失败重试机制，避免出现漏扫；
  2. ⭐️新增响应Content-Type白名单，静态文件不扫描；
  3. ⭐️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。
• 2025.02.25 - 02.27
  1. ⭐️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）；
  2. ⭐️新增前端结果展示功能。
  3. ⭐️新增针对请求B添加其他headers的功能（适配有些鉴权不在cookie中做的场景）。
• 2025.03.01
  1. 优化Prompt，降低误报率；
  2. 优化重试机制，重试会提示类似:AI分析异常，重试中，异常原因： API returned 401: {"code":"InvalidApiKey","message":"Invalid API-key provided.","request_id":"xxxxx"}，每10秒重试一次，重试5次失败后放弃重试（避免无限重试）。
• 2025.03.03
  1. 💰成本优化：在调用 AI 判断越权前，新增鉴权关键字（如 “暂无查询权限”“权限不足” 等）过滤环节，若匹配到关键字则直接输出未越权结果，节省 AI tokens 花销，提升资源利用效率。
• 2025.03.21
  1. ⭐️新增终端输出请求包记录。
• 2025.04.10
  1. ⭐️新增结果可信度（confidence）输出，并优化Prompt。
• 2025.04.22 - 04.23
  1. 优化前端样式，并引入分页查询功能，避免一次性加载全部数据，从而减轻浏览器的渲染压力，提升页面响应速度和用户体验。

注意

声明：仅用于技术交流，请勿用于非法用途。