从0到1:构建一个AI自动化未授权访问漏洞挖掘 Agent
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数据出境安全治理服务 数据安全能力评估认证服务 数据安全风险评估服务 数据安全治理咨询服务 数据分类分级咨询服务 个人信息风险评估服务 数据安全检查服务在上篇文章中,我们使用 openai-agents-python + Chrome DevTools MCP 开发了一个网页侦查 agent,使得 AI 具备了操作网页的眼睛和手脚,并成功生成了图文并茂的网页侦查报告。本文将进一步基于网页侦查 agent 进行扩展,构建并接入一个未授权访问漏洞挖掘 Agent,目标是让 AI 在对网页进行侦查之后,能够自动进行未授权访问漏洞的挖掘,并输出高可信度的未授权访问漏洞报告。
在传统的手工 + 插件辅助的未授权漏洞挖掘方法中,通常会进行如下 3 项工作:
● 使用 dirsearch 等主动式扫描工具结合字典进行扫描,可以发现如 swagger 未授权、eureka 未授权等常见未授权漏洞。
●对网站 js 文件中的 api 接口进行提取,再放到 burpsuite 的爆破模块或者编写脚本进行批量测试,根据返回包状态码、返回包长度和内容判断是否存在有效的未授权访问漏洞。
●使用一些被动式插件,如 burpsuite 的 Autorize 插件,设置好请求头替换策略后手工逐个访问网站功能,根据插件提示人工确认是否存在未授权访问漏洞。
上述 3 项工作可以通过多个脚本/插件配合,再加上人工确认即可。
因此,在构建未授权访问漏洞挖掘 Agent 时,我们可以将上面 3 项工作中涉及到的一些脚本/插件变成 tool 供 agent 调用,结合 Chrome DevTools MCP 就可以让 AI 完成未授权访问漏洞从挖掘到输出报告的所有工作,架构流程图如下所示:
在上述架构中,我们只要编写好对应的 tool,就可以在 agent 中让 AI 进行决策调用,而不是进行类似于 workflow 的调用流限定。
js 接口提取 tool:利用正则从 js 文件中提取出 api 接口,供 agent 调用。在设计这个 tool 时,需要加入一些接口关键字黑名单,比如 /delete、/remove 这样的接口,防止未授权操作给系统带来破坏性影响;同时需要过滤一些静态资源,优化效率。
js 敏感信息提取 tool:利用正则从 js 文件中提取出敏感信息,供 agent 调用。基于已有的一些 js 信息 hunter 工具的正则,加入到 tool 中,使其具备一定的敏感信息挖掘能力,避免让 AI 直接分析 js 代码,节省 token。

请求发包 tool:通过 httpx 等库实现发送请求包能力,供 agent 调用。
agent 核心提示词。
使用真实业务系统地址进行测试。
在测试结果中可以看到,agent 可以自动发现并确认未授权接口,并分析返回数据类型,还能利用前一个未授权接口返回的数据测试下一个接口;同时还可以对 js 中泄露的硬编码口令进行有效性测试。
从实战来看,上述 AI 自动化未授权访问漏洞挖掘 Agent 基本可用,其能力边界在于 tool 的种类和数量。人工过往的挖掘经验转化为提示词后,AI 已经可以自动挖掘一些相对较深入的未授权访问漏洞。但是从工程化的角度来说,后续还需要在交互界面、记忆、鲁棒性等方面进一步提升。