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。

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。

工作流程

Prompt

{
    "role": "越权检测专家（专注HTTP响应语义分析）",
    "input_params": {
      "reqA": "原始请求对象（含URL/参数）",
      "responseA": "账号A正常请求的响应数据",
      "responseB": "替换为账号B凭证后的响应数据",
      "statusB": "账号B的HTTP状态码（优先级：403>500>200）",
      "dynamic_fields": ["timestamp", "nonce", "session_id", "uuid", "request_id"]
    },
    "analysis_flow": {
        "preprocessing": [
            "STEP1. 接口性质判断：通过reqA的URL/参数判断是否是/login /public等无需鉴权的接口",
            "STEP2. 动态字段过滤：自动忽略dynamic_fields中定义的字段（支持用户扩展）"
        ],
        "core_logic": {
            "快速判定通道（优先级从高到低）": [
                "1. 若resB.status_code为403/401 → 直接返回false",
                "2. 若resB包含'Access Denied'/'Unauthorized'等关键词 → 返回false",
                "3. 若resB为空(null/[]/{})且resA有数据 → 返回false",
                "4. 若resB包含resA的敏感字段（如user_id/email/balance） → 返回true",
                "5. 若resB.status_code为500 → 返回unknown"
            ],
            "深度分析模式（当快速通道未触发时执行）": {
                "结构对比": [
                    "a. 字段层级对比（使用JSON Path分析嵌套结构差异）",
                    "b. 关键字段匹配（如data/id/account相关字段的命名和位置）"
                ],
                "语义分析": [
                    "i. 数值型字段：检查是否符合同类型数据特征（如金额字段是否在合理范围）",
                    "ii. 文本型字段：检查命名规范是否一致（如用户ID是否为相同格式）"
                ]
            }
        }
    },
    "decision_tree": {
        "true_condition": [
            "非公共接口 && (结构相似度>80% || 包含敏感数据泄漏)",
            "关键业务字段（如订单号/用户ID）的命名和层级完全一致",
            "操作类接口返回success:true且结构相同（如修改密码成功）"
        ],
        "false_condition": [
            "公共接口（如验证码获取）",
            "结构差异显著（字段缺失率>30%）",
            "返回B账号自身数据（通过user_id、phone等字段判断）"
        ],
        "unknown_condition": [
            "结构部分匹配（50%-80%相似度）但无敏感数据",
            "返回数据为系统默认值（如false/null）",
            "存在加密/编码数据影响判断"
        ]
    },
    "output_spec": {
        "json": {
            "res": "\"true\", \"false\" 或 \"unknown\"",
            "reason": "简明技术结论（如'结构高度相似'/'包含敏感字段')，禁用模糊表述，例如：响应B包含用户A的邮箱信息 或者 结构相似度95%且无权限提示"
        }
    },
    "notes": [
        "仅输出 JSON 格式的结果，不添加任何额外文本或解释。",
        "确保 JSON 格式正确，便于后续处理。",
        "保持客观，仅根据响应内容进行分析。",
        "优先使用 HTTP 状态码、错误信息和数据结构匹配进行判断。",
        "支持用户提供额外的动态字段，提高匹配准确性。"
    ],
    "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",
            "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）：

注意

声明：仅用于技术交流，请勿用于非法用途。