文章总结： 本文探讨利用Claude4.6及自研MCP工具分析CVE-2025-20393思科邮件网关RCE漏洞的过程。AI辅助完成了解密及Pickle反序列化漏洞定位，揭示了Python版本差异利用技巧。文章指出AI虽提升效率但存在审计遗漏和幻觉，无法完全自动化，需人机协作应对复杂挑战。 综合评分： 85 文章分类： 漏洞分析,AI安全,实战经验,漏洞POC
如何利用 AI 分析 CVE-2025-20393 思科安全邮件网关 CVSS10 满分复杂匿名 RCE 漏洞
原创
KCyber KCyber
自在安全
2026年3月8日 09:03 北京
引言
现在 AI 不仅能写代码，也越来越擅长发现漏洞。近期网上有不少利用 AI 批量挖漏洞的文章，但是漏洞光看数量是不够的，还要看质量。对于那些逻辑比较复杂的漏洞，AI 的表现将会如何呢？结合近期披露的 CVE-2025-20393 来检验一下 AI 的分析能力。
该漏洞源于 Cisco 安全邮件网关的垃圾邮件隔离功能中，对 HTTP 请求缺少验证，导致恶意攻击者可实现 ROOT 权限的远程命令执行。利用 Claude 4.6 和自己写的几个 mcp 来对该漏洞进行分析复现。整个过程比较复杂，并且很多时候都是 AI 在自动化工作，导致分析非常零散，下面重点分享 AI 分析时需要关注的几个关键环节。
系统分析
对这种复杂系统进行分析，可以借助一些 mcp或tools来辅助。挂载修改root账号的密码，利用remoteshell mcp接入虚拟机，让AI具备了对虚拟环境的接入与ROOT权限的执行能力。经过AI 分析梳理可知，目标设备运行的Cisco AsyncOS基于FreeBSD操作系统进行构建，82/83端口对应Spam Quarantine服务，进程为euq_webui，该进程会将数据通过Unix Socket传递给后端的euq_server进行处理。可以将euq_webui/euq_server下载并放入Ninja进行逆向分析，并利用ninja mcp来构建AI 接入链路：
使用的 2 个 mcp 服务都是自己开发的，虽然也有类似的开源项目，但是对于这种常用工具，建议还是自己编写为好，现在 AI 发展太快，很难保证开源工具是安全的。其中 remoteshell mcp 给 AI 提供接入虚拟机底层 bash 的操作能力，ninja mcp 提供了对关键服务程序的逆向分析能力。剩下就是让大模型来帮我们完成分析。
python加载与解密
很快，AI 通过分析判断出 euq_webui 是一个自定义的 python2.6 解释器，并且采用 .ipoe 包对 python 源码进行了加密：
直接让 AI 对加密文件进行解密，然后发现它做了很多有趣的尝试，结合 remoteshell mcp 服务，尝试了从内存中 dump 代码、搜索分析确定解密算法等多种方式，并在虚拟机中构造了基于 python2.6 的解密脚本，经过多轮尝试与自主纠错，最终成功完成了解密：
这里如果自己来手搓，感觉就要花费不少的时间，AI 确实极大提升了效率。
pickle反序列化触发点
在 AI 辅助下从解密的 python 文件中可以分析出触发 pickle 反序列化的流程，并且确定参数来自请求输入可控：
CommandMessage.send_message()
│
├── struct.pack('>B', len(self.destination))
│ ↑
│ 当 destination 为 256 字节时
│ Python 2.6: pack('>B', 256) → 0x00 (静默溢出)
│ Python 3.x: pack('>B', 256) → struct.error (异常)
│
▼
CommandMessage.read_message()
│
├── dst_len = 0 (从 header 解析)
├── self.destination = recv(0) → 空，跳过
├── self.message = recv(msg_len) → 实际读到 destination 区域数据
│
▼
CommandServer.handle_client()
│
├── cPickle.loads(msg.message) → 反序列化攻击者控制的数据
│
▼
os.system(attacker_command) → ROOT RCE
触发漏洞的代码段如下：
def read_message(read_method, timeout=0):
header = _read(read_method, Commandment.HEADER_LENGTH, timeout)
(version, ttl, message_length, message_type,
source_length, destination_length, txn_tag) = struct.unpack(...)
source = _read(read_method, source_length, timeout)
if destination_length: # destination_length = 0, 跳过!
destination = _read(...)
else:
destination = ''
message = _read(read_method, message_length, timeout)
该漏洞触发的关键在于旧版本 python2.6 和 python3 存在一个重要区别：当 destination 超出 B 的范围时（256），python2 直接会进行高位截断，而 python3 则会抛出异常：
# CommandMessage.py send_message():
header = struct.pack(Commandment.HEADER, ..., len(destination), ...)
# ^^^^^^^^^^^
# HEADER = '>BBIIBB32s' → destination_length 是 'B' (unsigned byte, 0-255)
# Python 2.6: struct.pack('>B', 256) 静默截断为 0x00
# Python 3.x: struct.pack('>B', 256) 抛出 struct.error
>>> struct.pack('>B', 256)
'\x00' # 256 溢出为 0，不报错!
>>> struct.pack('>B', 257)
'\x01' # 257 溢出为 1
同时注意为了确保 destination_length 取值为 0 ，传入的参数长度不能过长，AI 也给出了具体原因：
分析完毕后，AI 还会自行确定数据包格式，并尝试构造测试脚本进行验证：
最后通过 remoteshell mcp 进入虚拟机查看命令是否执行成功：
小结与思考
大模型在整个分析过程中的表现远超出我的预期，在进程服务配置分析、文件解密，代码审计、数据流跟踪等方面都极大提高了效率。但是目前阶段对于类似这种复杂漏洞，感觉仅靠编写几个 skill 或者 mcp 服务仍无法实现全自动分析，比如分析 CVE-2025-20393 时遇到了不少需要优化和解决的问题：
-
• 系统逻辑和运行流程复杂，
AI在分析时也存在一定的随机性，需要与专家不断进行”交流”才能保证流程正确，想通过类似任务编排或skill来做workflow实现全自动化不太可能。 -
•
AI最初对代码进行审计时，其实并没有发现该漏洞的触发点，而是通过提示后才“反应过来”，可见大模型针对具体代码进行审计时，还是很容易出现遗漏，特别是这种相对比较小众的知识点，需要专家明确并多次进行提示。这个问题在对其他一些系统进行分析时也经常遇到。 -
•
AI在分析过程中容易构造出一种”逼真”的假象，比如构造脚本进行漏洞验证时，最初总是失败，然后它会尝试将脚本通过remoteshell mcp直接在目标虚拟机中构造测试，并宣称验证成功 ，结果研究后发现代码走的是Unix socket而非远程http。经过反复提醒并加强约束，大模型在多次纠错后才构造出正确的POC。 -
• 当前大模型上下文长度得到了极大提升，通过任务拆解以及集成
SubAgnet确实能够满足一般的分析需求，但是测试发现上下文一旦变长，模型很容易”忽略”掉前面的提示词要求和约束条件，需要多次提醒才能纠正。
现阶段想依靠 AI 全自动完成所有任务感觉还不太行，我们可以把它当成自己的工作搭子，允许它犯错和”偷懒”，也不能完全信任它的产出，分工合作组合才能实现最佳效果。模型进化速度很快，搞网络安全也需要紧跟 AI 发展趋势，不断更新自己的技术栈，这样才能始终保持竞争力。
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