文章目录
- 说明
- 参考文章
- 工具和软件地址
- 基本工具介绍
- AI驱动BurpSuite自动化漏洞检测的原理
- 完整环境体系搭建
- BurpSuite平台
- Cherry Studio 平台
- web测试网站部署
- 初次连通测试
- 靶机网站平台部署
- 检测任务设置和执行结果
- 优势与挑战
- 优势
- 挑战
说明
- 注意：整个过程的学习设计多个工具和众多网络安全专业知识，需要投入大量的时间和经历，不是一篇文章能够解决的事情。这里只能提供整体理论的指导和可能可行的时间环境的搭建、同时保证整个系统和各个工具能够运行并正常通行，更多内容还需要读者自行深度学习和研究。
- 祝诸君于代码中见天地，于漏洞中悟真知。
参考文章
- AI 自主调用 BurpSuite 完成漏洞自动化检测
- 【windows】安装抓包工具Burp Suite 2024&激活&汉化
- Cherry Studio文档
- burpsuitecn使用教程网站
工具和软件地址
- Cherry Studio
- AI 自主调用 BurpSuite 完成漏洞自动化检测(文中提供软件和激活工具)
- 硅基流动（申请在线API使用大模型，减低本地硬件成本）
- 1panel工具（可以使用其快速部署靶场（DWWA）或MCP Server，以及其他工具）
基本工具介绍
- Cherry Studio：一款专注于网络安全研究与开发的平台，提供丰富的工具集成和灵活的接口，便于开发者构建和运行各种网络安全相关的项目。
- BurpSuite ：一款广泛使用的网络安全工具主要用于， Web 应用安全测试，能够拦截、修改和分析 HTTP/HTTPS 请求和响应，帮助测试人员发现 Web 应用中的漏洞，如 SQL 注入、跨站脚本攻击（XSS）等。
- MCP(Model Context Protocol)：模型上下文协议是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供标准化的外部资源连接接口。它被类比为AI领域的"USB-C接口"，实现了模型与外部世界的双向实时交互，解决了AI模型与数据源、工具之间的连接问题。
AI驱动BurpSuite自动化漏洞检测的原理
- AI模型训练：学“找漏洞”的本领
- 输入数据：用大量带标签的网络安全数据（比如有漏洞的网页请求、响应记录）训练AI，就像教它认识“漏洞长什么样”。
- 学习目标：让AI掌握常见漏洞（如SQL注入、XSS）的特征，比如异常参数、错误响应等。
- 生成检测指令：AI制定“攻击计划”
- 输入信息：AI分析目标网站（URL、页面结构、输入框等），自动生成BurpSuite能执行的命令，例如：
- 设置扫描范围（哪些页面要查）。
- 定义测试参数（比如在哪些输入框尝试注入攻击）。
- 调整扫描强度（快速扫描or深度检测）。
- 指令转发：MCP服务当“翻译官”
- 中间桥梁：Cherry Studio的MCP服务将AI生成的指令“翻译”成BurpSuite能听懂的命令格式，再发送给BurpSuite。
- 作用：解决AI和工具之间的语言差异，确保指令准确执行。
- BurpSuite执行检测：自动“找茬”
- 执行任务：BurpSuite按指令自动操作，比如：
- 拦截请求，修改参数测试漏洞。
- 扫描页面，检查敏感信息泄露。
- 模拟攻击，验证漏洞是否存在。
- 实时反馈：将检测结果（如漏洞类型、风险等级）返回给MCP服务。
- AI优化与报告：越测越聪明
- 结果分析：AI根据BurpSuite的反馈，调整模型参数（比如减少误报），提升下次检测的准确性。
- 生成报告：自动整理漏洞详情（位置、危害、修复建议），输出给安全人员。
- AI像一位“安全专家”，先学习漏洞特征，再指挥BurpSuite自动扫描网站，最后分析结果并自我改进。整个过程通过MCP服务衔接，实现高效、智能的漏洞检测。基本流程：AI训练模型 → 2. 生成指令 → 3. MCP转发 → 4. BurpSuite执行 → 5. 反馈优化。
完整环境体系搭建
BurpSuite平台
- 参照【windows】安装抓包工具Burp Suite 2024&激活&汉化完成安装。
- 实践踩坑指导：如果出现画面较模糊，建议开启高DPI修复
- 软件安装完成之后，安装并配置 BurpSuite 工具，确保其能够正常启动和工作，并且已安装必要的扩展插件（插件为MCP server）
- 注意：安装MCP Server时建议开启全局魔法环境，否则可能出现下载失败的问题。
- 选择标签栏新增的MCP，勾选开启服务
Cherry Studio 平台
- 访问Cherry Studio，下载本机器适合的安装包，正常可视化安装。
- 访问硅基流动，申请API，然后复制API密钥到Cherry Studio模型配置
- 然后，在设置中找到MCP服务器，配置服务器名称、类型和URL。
- 点击聊天，选择MCP服务器和模型。
web测试网站部署
- 在远程服务器上安装1Panel，安装参看安装1panel教程
- 选择it-tools应用，并测试访问网页
初次连通测试
- 点击聊天，选择MCP服务器和模型。
- 输入提问内容：访问http://192.168.1.21:40116 并总结页面显示的内容，并推断分析该网站的类型，并等待执行和返回结果。
靶机网站平台部署
- 添加南京大学仓库，配置如下：
ghcr.nju.edu.cn
- 选择容器拉取DWWA镜像
digininja/dvwa:latest
- 在应用商店中选择DWWA，点击安装，基本保持默认，但需要勾选允许外部访问和编辑compose 文件
ghcr.nju.edu.cn/digininja/dvwa:latest
- 之后正常访问靶场网页，并初始化安装数据库，和其他设置。
检测任务设置和执行结果
目前存在一个dwwa靶场 http://192.168.1.21:4280 在不登陆的情况下，设计常见的网站攻击手段，并执行工具，最后获取执行的结果并分析漏洞 给出解决脚本
0.全程使用中文
1.执行完整的sql注入流程。先登录网页，然后执行sql注入，最后获取返回的结果。
2. 最后给出漏洞报告分析的详细内容，并给出burpsuite的纠正漏洞脚本
优势与挑战
优势
- 效率提升：AI自动化检测可快速批量扫描Web应用，显著降低时间与人力成本，适用于大型复杂系统。
- 准确性高：基于海量数据训练的AI模型能精准识别漏洞特征，减少误报/漏报。
- 通用性强：自适应不同应用架构与技术，无需定制化配置。
- 持续进化：通过迭代学习优化参数，适应新型安全威胁。
挑战
- 数据依赖：模型性能受限于训练数据的质量、数量及标注准确性。
- 业务逻辑复杂性：对复杂业务流程的理解不足可能影响检测结果，需人工辅助验证。
- 性能限制：大规模应用或高流量场景下可能出现延迟，需优化硬件、协议或架构。
- 安全与隐私风险：需确保检测过程的数据安全，避免泄露或破坏目标系统，合规性要求高。
