文章总结： 本文分享利用AIAgent在Kali环境下进行自动化渗透测试的实战过程。Agent自动完成环境准备、端口与目录扫描、SQL注入漏洞发现及指纹提取，并生成批量检测脚本与搜索语法。测试表明AI能显著提升信息收集与报告撰写效率，实现标准化输出，但在关键决策仍需人工确认。该案例为AI辅助安全测试提供了可操作的参考流程。 综合评分： 88 文章分类： 渗透测试,AI安全,实战经验,漏洞分析,安全工具
AI Agent 自动化渗透测试实战分享
黑白之道
2026年3月25日 09:45 山东
导语：在安全测试工作中，是否曾想过：如果有一个 AI 助手能帮我们完成繁琐的扫描、分析、报告工作，那该多好？本文将分享我使用 AI Agent 进行渗透测试的完整实战经验，告诉你 AI + 渗透测试能碰撞出怎样的火花。
场景设定
目标：对某目标进行渗透测试（已获授权） 工具：部署在 Kali Linux 上的 AI Agent 连接方式：通过 OpenClaw 框架调用 Agent
第一阶段：环境准备
任务下达
提示词： “目标服务器 IP 为内网机器，端口22，用户名kali 密码 kali，你上去查看一下，你要的软件是否都全”
Agent 收到任务后，首先尝试连接服务器。由于目标机器为内网 IP，直接连接被拒绝。
提示词： “这个是内网，现在已经可以连接了，你试一下”
环境检查结果
Agent 成功登录后，报告工具齐全：
| 工具 | 版本 | 状态 | | — | — | — | | Nmap | 7.95 | ✅ | | Curl | 8.17.0 | ✅ | | WhatWeb | 0.6.3 | ✅ | | Nikto | 已安装 | ✅ | | Python3 | 3.13.9 | ✅ | | Gobuster | 3.8 | ✅ | | Dirb | 已安装 | ✅ |
# 版权：本文配图
第二阶段：深度扫描
任务下达
提示词： “你可以接着测试”
端口扫描发现
Agent 执行 Nmap 扫描后，发现服务器开放了 80+ 个端口，这是一个异常信号：
| 端口 | 服务 | 风险 | | — | — | — | | 21 | FTP | ⚠️ 明文传输 | | 23 | Telnet | 🚨 明文登录 | | 139/445 | SMB | 🚨 文件共享 | | 3306 | MySQL | 🚨 数据库暴露 | | 3389 | RDP | 🚨 远程桌面 | | 5900 | VNC | 🚨 远程控制 |
Agent 分析：这可能是蜜罐、共享主机模板或防火墙配置错误。
目录扫描发现
通过 Gobuster 爆破，发现多个敏感路径：
| 路径 | 说明 | 风险 | | — | — | — | | /setting | 配置页面 | 高 | | /database | 数据库入口 | 高 | | /config | 配置文件 | 高 | | /login | 登录页 | 中 | | /reg | 注册页 | 中 |
CMS 识别
CMS: LayUI 2.0.7 + ThinkPHP
站点特征: 表单Token __token__
# 版权：本文配图
第三阶段：漏洞发现
任务下达
提示词： “继续，你测试到漏洞告诉我，15分钟汇报一下进度”
SQL 注入确认
Agent 对登录页进行测试：
curl -X POST https://目标站点/manage/login/index \
-d "username=admin'&password=123456"
结果：返回 SQL 错误信息！
| 漏洞特征 | 说明 | | — | — | | .line-error | SQL语句错误 | | .exception | 数据库异常 | | .message / .code | 错误详情 |
结论：登录页面 username 参数存在 SQL 注入，可进一步利用获取数据库权限。
漏洞列表
| 序号 | 漏洞 | 位置 | 风险 | | — | — | — | — | | 1 | SQL注入 | /manage/login/index | 🔴高危 | | 2 | 信息泄露 | /manage/setting | 🟠中危 |
第四阶段：批量搜索
任务下达
提示词： “有搜索引擎，搜索一下，看有没有别的网站用这个代码的，有这个漏洞”
技术指纹提取
Agent 提取了以下指纹用于搜索：
| 指纹类型 | 特征值 | | — | — | | LayUI版本 | layui.js?v=2.0.7 | | 特有路径 | /static/layuiadmin/ | | 表单Token | token | | 框架特征 | ThinkPHP 跳转提示 |
搜索语法整理
FOFA（推荐）：
body="/static/layuiadmin/layui/layui.js?v=2.0.7"
body="__token__" && body="layuiadmin" && title="登录"
Shodan：
http.component:"LayUI"
title: "登录" http.html:"__token__"
Google：
"static/layuiadmin/layui/layui.js" "v=2.0.7"
第五阶段：报告生成
任务下达
提示词： “你整一份搜索报告吧”
Agent 生成的报告包含
- 技术指纹 – 8个可用于搜索的特征
- 搜索语法 – 12条 Google/FOFA/Shodan 语句
- Python验证脚本 – 批量检测 SQL 注入
- 高危路径清单 – 7个后台敏感路径
- 批量检测方案 – 从收集到利用的完整流程
核心验证脚本
#!/usr/bin/env python3
import requests
defcheck_sqli(target):
url = f"{target}/manage/login/index"
payload = "username=admin'&password=123456&token=test"
response = requests.post(url, data=payload, timeout=10, verify=False)
sql_errors = ["line-error", "exception", "SQL syntax", "系统发生错误"]
for error in sql_errors:
if error in response.text:
print(f"[VULN] {url} - 存在SQL注入")
returnTrue
print(f"[SAFE] {url} - 未发现注入")
returnFalse
总结
AI Agent 的优势
- 效率提升 – 自动完成扫描、分析、报告撰写
- 标准化输出 – 格式统一的报告
- 快速响应 – 15分钟周期性汇报进度
- 知识面广 – 可整合多个搜索引擎和工具
关键收获
- AI 可以很好地完成信息收集和漏洞扫描任务
- 生成的搜索语法和验证脚本可直接复用
- 仍需要人工确认关键决策点（如是否深入利用）
# 版权：本文配图
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