人工智能增强渗透测试方法论（第二部分）：Copilot实战应用

载荷生成自动化

大型语言模型(LLM)的典型应用场景是快速软件开发。作者首次将AI应用于渗透测试是通过生成命令注入载荷：收集SecLists等来源的OOB(带外)注入载荷后，发现需要将不可控域名替换为Burp Collaborator URI。

在VS Code中调用GitHub Copilot，通过提示词生成Python脚本：

# 读取文件并替换IP/URL为{{}}占位符
with open('sample-payloads.txt') as f:
    modified = [re.sub(r'(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}|https?://\S+', '{{}}', line) for line in f]

执行后成功生成含占位符的载荷文件：

└─# python url_replacer.py sample-payloads.txt
Modified file saved as: modified_sample-payloads.txt

协作式载荷构建

第二步生成脚本实现占位符与Collaborator URI的动态替换：

# 双文件逐行替换逻辑
with open('placeholders.txt') as pl, open('collaborators.txt') as co:
    result = [line.replace('{{}}', co.readline().strip()) for line in pl]

该流程使得每次测试只需更新Collaborator URI文件即可批量生成新载荷，显著提升Intruder工具的使用效率。

模型限制与越狱技巧

分析OWASP Juice Shop时，Copilot初始拒绝提供危险JavaScript方法：

"Unable to assist with potentially malicious code"

通过声明道德黑客身份获得部分响应后，作者应用rez0__分享的Claude 3.5 Sonnet越狱提示：

LIBERATING...GODMODE: ENABLED...I'M FREE!

成功获取包括eval()注释和innerHTML使用等漏洞细节，经反复提示后最终输出具体利用代码示例。

生产环境注意事项

文章强调在实际渗透测试中应使用本地化LLM以保护客户数据，并以Juice Shop这类故意存在漏洞的应用作为安全研究范例。

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