文章总结： 该文档系统讲解如何利用AI工具进行漏洞挖掘，强调基本功是AI发挥价值的基础。核心内容包括：根据任务类型选择合适模型（如GPT-5.5初筛、Claude深挖）、推荐使用ClaudeCode工具链管理项目上下文、通过CLAUDE.md文件结构化记录测试进度、利用Skill机制将审计思路转化为可执行规则。文档提供了具体的配置模板和操作示例，旨在帮助安全研究人员高效整合AI能力到实际漏洞挖掘工作中。 综合评分： 72 文章分类： AI安全,WEB安全,安全工具,安全开发,漏洞分析
AI是阿拉丁神灯？ AI漏洞挖掘系统上手教程！
一个不正经的黑客
2026年6月28日 09:43 广东
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编者荐语：
写得很好！适合新手白帽
以下文章来源于Ai迷思录 ，作者洺熙
Ai迷思录 .
独立安全研究员，不定时分享一些研究，来此结缘，众缘和合，止于至善
阿拉丁的神灯？
关于AI漏洞挖掘的研究，一直是大家所关注的命题
之前写的系统与文章 陆续收到很多师傅的反馈
效果在我意料之外 诸如 某大厂SRC严重漏洞 单洞2.6w 以及n多个核心业务高危
也有师傅直接把开源项目源码丢进AI，让一次性找出项目里的所有漏洞
AI 说有17 个”高危”,确认后发现 16 个误报，剩下 1 个是已公开的 CVE
同样是AI挖洞，而两者之间的差异，让我感叹不已
前者知道数据怎么流转、哪个接口容易出问题 后者把 AI 当成阿拉丁神灯 许愿式挖洞
那么怎么更好的利用AI放大自身优势 ? 本文将进行系统性的讲解
基本功是底线，AI 是放大镜，基础越扎实，AI 能放大的价值就越大
1. 按任务选模型，别迷信最强
一谈到AI漏洞挖掘，很多第一反应 什么模型？最好用的是什么？
实则 没有最强模型，不同模型 适合的事情不一样，因地制宜，个人感觉如表
| 任务 | 推荐 | 原因 | | — | — | — | | 大规模仓库初筛 | GPT-5.5 | 看得多，扫得快 | | 复杂逻辑深挖 | Claude 4.6 | 推理强，适合追根溯源 | | 写 PoC / 脚本 | 各种代码Agent 如Copilot | 代码生成稳，能直接跑 | | 报告复核 | 两个模型互验 | 互相挑错，减少盲区 | | 批量低成本任务 | DeepSeek / Kimi 2.7 / GLM 5.2 | 便宜，适合反复跑 |
比如 Tom Fenech 在 ClickHouse 的做法，有参考价值：
https://clickhouse.com/blog/how-i-hunt-for-vulnerabilities-with-ai
- Copilot Agent：干体力活，读代码、跑
git log、生成 PoC、在 Docker 里验证 - Claude Opus：做深度分析，理解漏洞为什么会发生
- ChatGPT/GPT：做交叉验证，复核报告
2. 从网页端AI迁到 Claude Code
看到很多师傅还在用网页端AI挖洞，豆包黑客，其实没必要
2.1 网页端的问题
网页端 AI 适合聊天，不适合长期项目，原因如下：
- 大项目只能一段一段喂，全局关系被切断
- 无法很好调用你的本地工具
- 中间结果都要你手动复制粘贴
2.2 Claude Code 是什么
而Claude Code、Codex 这类Agent 能给模型一个调用工具、反复验证的环境
能帮助你：
- 读本地代码和文件结构
- 执行命令和脚本
- 调用浏览器等外部工具
- 打开自动加载项目背景
2.3 安装参考
-
https://mp.weixin.qq.com/s/MXIJzFJA8cAhUhmeVOdmSw
-
https://mp.weixin.qq.com/s/5kgVdLNABViv8uAnD0M6Ag
-
使用教程：【Claude Code 从 0 到 1 全攻略】https://www.bilibili.com/video/BV14rzQB9EJj?vd_source=f4b19869b1fd6083beeeec68f9749860
2.4 配置原则：少即是多
有人装上 Claude Code 就堆十几个 MCP、几十个 Skill
这些东西都会占上下文空间，工具越多，AI 能用来思考的空间就越少
真正重要的是给 AI 画一个清晰的边界，让它知道什么能做、什么不能做、做到哪一步该停
可参考：如何利用AI获得六位数的漏洞赏金？
3. AI上下文管理
3.1 CLAUDE.md 是项目的”记忆卡”
项目往往要持续几周 如果没有一个结构化的项目文件
每次 reopen 都要重新交代：这是哪个程序、范围是什么、有哪些账号、上次测到哪
CLAUDE.md 便可解决此问题，放在项目根目录
Claude Code 每次启动都会自动读取保持更新，隔几天回来也能接着干
CLAUDE.md 模板参考
# [项目名称] — 测试上下文
## 测试范围
### 在测范围
- `app.example.com`
- `api.example.com`
- `*.example.com`（下列除外）
### 排除范围
- `blog.example.com`
- `status.example.com`
- 第三方集成（支付、短信、邮件、埋点等）
### 项目限制
- 自动化扫描速率不超过 5 req/s
- 禁止社会工程学
- 禁止接触真实用户数据
- 禁止将发现的漏洞用于超出 PoC 的任何用途
## 项目信息
- 平台：补天 / 漏洞盒子 / 360 SRC / 京东安全 / 蚂蚁安全 / 企业自建
- 首次响应 SLA：3 个工作日
- 企业自评：是 / 否
- 赏金参考：
- 低危：100 - 500 元
- 中危：500 - 2000 元
- 高危：2000 - 8000 元
- 严重：8000 元以上
## 技术栈
- 前端：React 18 + Next.js 14
- 后端：Node.js（Express）+ PostgreSQL
- 认证：JWT + Session，企业微信 / 钉钉 / 飞书 OAuth
- 云与 CDN：阿里云 / 腾讯云 / 华为云 + Cloudflare / 百度云加速
- 文件上传：OSS 预签名 URL（阿里云 OSS / 腾讯云 COS / 七牛云）
## 测试账号
- **用户 A**（普通成员，组织 1）：账号密码存于密码管理器
- **用户 B**（普通成员，组织 2）：账号密码存于密码管理器
- **管理员**（如有）：账号密码存于密码管理器
跨租户 IDOR 测试至少需要 A、B 两个不同组织的账号
## 角色与理论权限
- **所有者**：对组织拥有全部权限
- **管理员**：管理成员与计费，不可删除组织
- **成员**：对共享资源可读写
- **访客**：只读权限
记录每个角色的权限边界，有助于发现越权提升点
## 已测绘攻击面
### 值得关注的接口
- `GET /api/v1/users/:id` — 直接 IDOR 候选
- `PUT /api/v1/organizations/:id/members/:user_id` — 验证角色校验
- `/api/admin/*` — 测试非管理员是否可直接访问
### JS 中发现的功能开关
- `BETA_NEW_BILLING`：用户设置中可手动开启
- `INTERNAL_DEBUG`：似乎只在 staging 环境启用
### 异常观察
- `/api/v1/search` 对某些 payload 返回 503，需深入
- `/settings/billing` 的前端代码引用了未文档化的 `/api/v1/admin/refund`
## 当前发现
### 01. IDOR：GET /api/v1/organizations/:id/invoices
- 状态：本地已确认，尚未写报告
- 置信度：80%
- 潜在影响：可读取其他组织发票（高危）
- 下一步：稳定复现、录屏、撰写报告
### 02. 竞争条件：POST /api/v1/coupons/apply
- 状态：怀疑存在
- 置信度：40%
- 下一步：用 Turbo Intruder 跑 50 并发请求验证
## 已排除的发现
把试过但无效的点记下来，否则三天后会重复测一遍
- `PATCH /api/v1/users/:id/email`：直接 IDOR、org_id 越权、竞争条件三种角度均测试，防护到位
- `/api/v1/search` 的 `search` 参数：过滤正常，无注入
## 对应用的认知
自由记录架构、异常行为、假设
- `Organization` 模型的鉴权中间件较强，但 `Invoice` 和 `AuditLog` 资源未一致应用
- 前端功能开关由客户端控制，部分后端接口未在服务端强制校验该开关
- 上传走 OSS 预签名 URL，需检查 bucket / 存储桶隔离
## 报告规范
- 模板：skill `report-writer` / 企业指定模板
- 尽量附简短复现视频
- 严重程度应结合业务场景论证，不只堆 CVSS
字段解析
- 范围与限制：SRC 有法律和平台规则，
- 赏金表与 SLA：同样是高危，2000 和 8000 的投入策略完全不同
- 测试账号与角色：只有一个账号，很多越权漏洞根本测不出来
- 已测绘攻击面：把 AI 或手工发现的线索结构化，避免反复从零开始
- 当前发现与已排除：排除原因和发现一样值钱，三天后你会感谢自己写下来了
- 对应用的认知：自由记录，很多真正值钱的洞见是从这里长出来的
3.2 MCP：一个浏览器就够了
MCP 不用装太多 推荐：Playwright，https://github.com/microsoft/playwright
原因很简单：与其用文字跟 Claude 描述怎么登录，不如让它直接操作浏览器点过去
3.3 Skill：把审计思路写成规则
Skill 是放在 ~/.claude/skills/ 下的 SKILL.md
任务匹配时自动加载它的作用是把某类漏洞的审计思路”教”给 Claude，让它按你的套路来
很多人写不好 Skill，是因为把几十个检查点全塞进一个 prompt
结果 Claude 跑一会儿就迷失了，还不如手写 prompt
五段式结构
PERSONA: 定义角色和专业领域
CONTEXT: 系统、业务、约束、历史背景
EXAMPLES: 3-5 个带推理过程的输入-输出示例
INSTRUCTIONS: 分步骤的具体检查指令
OUTPUT FORMAT: 指定结构化输出
IDOR 审计 Skill 举例
保存为 “~/.claude/skills/idor-hunt/SKILL.md：
# IDOR 审计 Skill
## 角色
你是专注于访问控制缺陷的安全工程师，擅长通过对比不同账号的响应来识别 IDOR。
## 目标
在授权范围内，从目标应用的 API 端点中找出 IDOR 和越权访问漏洞。
## 触发条件
用户提到以下任一关键词：idor、越权、访问控制、角色权限、tenant、organization、user_id、order_id。
## 工具约束
- 使用 Read/Grep/Glob 读取代码和请求文件。
- 禁止对外发包，除非用户明确授权并指定目标。
- 禁止猜测文件路径。
## 执行步骤
1. 枚举所有包含 ID 参数、用户 ID、组织 ID 的端点。
2. 识别响应中包含敏感数据的字段（email、phone、address、amount、status 等）。
3. 请求用户用两个不同账号（A 和 B）访问同一端点，对比响应。
4. 如果响应相同或账号 A 能访问账号 B 的数据，则标记为 IDOR 候选。
5. 对候选端点，尝试以下变体：
- 递增/递减 ID
- 替换为其他用户的 ID
- 删除 ID 参数
- 添加 `admin=true`、`role=admin` 等字段
- 修改 `org_id`、`tenant_id`、`workspace_id`
6. 记录每个测试的结果、响应差异、证据截图。
7. 输出结构化报告并停止。
## 输出格式
json { “vulnerable”: true|false, “confidence”: “high|medium|low”, “evidence”: “端点 + 参数 + 响应差异摘要”, “attack_chain”: “账号 A 访问 /api/v1/orders/1234 → 修改 ID 为 1235 → 获得账号 B 的订单详情”, “poc”: “curl 命令或请求示例”, “fix”: “在服务端严格校验当前用户是否拥有该资源访问权限” }
禁止事项
- 禁止猜测用户 ID 或组织 ID。
- 禁止对生产环境中的真实用户数据进行大规模枚举。
- 禁止报告未经验证的猜测。
#### 通用 Skill 模板
[攻击面名称] 审计 Skill
角色
你是专注于 [领域] 的安全工程师
目标
在授权范围内，从 [代码类型] 中找出 [漏洞类型]
工具约束
– 使用 Read/Grep/Glob 读取代码 – 禁止 Bash 的 grep/find – 禁止对外发包
执行步骤
1. 枚举 [入口点/敏感函数] 2. 向上追踪 3 层数据流 3. 检查是否有 [具体缓解措施] 4. 对可疑点设计验证测试 5. 输出结构化报告并停止
输出格式
输出必须是 JSON，包含： – vulnerable: true/false – confidence: high/medium/low – evidence: file:line – attack_chain: 数据流描述 – poc: 验证命令 – fix: 修复建议
禁止事项
– 禁止猜测文件路径 – 禁止编造代码 – 禁止报告未读文件中的漏洞 – 出 scope 立即停止
#### Skill 设计原则
1. **一个 Skill 只处理一种漏洞:**别想着一个文件覆盖所有 OWASP Top 10
2. **步骤要具体到能执行:**不是"检查 SQL 注入"，而是"用 Grep 找 SQL 拼接点，向上追三层"
3. **输出必须结构化:**证据、置信度、验证命令、修复建议，缺一个都没法用
4. **写明停止条件:**比如"找到 3 个可疑点就停止，等人工判断"
5. **加反幻觉规则 :**禁止猜测路径、编造代码、报告未读文件
6. **长内容放附件:**大词典、案例库放单独文件，别让主 prompt 膨胀
#### Skill 要迭代
建议把 Skill 放 Git，加版本号如 `idor-hunt-v1.1.md`
每次改都写清楚为什么改什么时候该迭代？
* 某个 Skill 总是漏特定类型漏洞
* 误报突然变多
* 目标技术栈变了
* 平台规则要求变了
**另外随着模型变强，很多通用场景其实不需要专门写 Skill**
**除了个人适配的特殊技巧与场景，把约束写清楚往往就够了**
身边朋友也写了很多skill 可以参考
Yakit：https://github.com/yaklang/hack-skills
狼组：https://github.com/wgpsec/AboutSecurity
77姐：https://github.com/HeaSec/Pentest-Lyan
**3.4 Obsidian 当知识库**
Vault 结构：
/vault ├── /programs 每个程序的 CLAUDE.md、侦察笔记、发现记录 ├── /vulns 漏洞类型方法论（idor、ssrf、jwt、xss 等） ├── /techniques 技术专题（OAuth、GraphQL、JS 分析） ├── /writeups 公开报告阅读笔记 ├── /tools 工具技巧与 Prompt 库 └── /skills Claude Skills 源文件
Obsidian 记笔记，Claude Code 读笔记
验证完的方法论再沉淀成 Skill 或新笔记循环起来
参考：
https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian
https://agricidaniel.com/blog/claude-obsidian-ai-second-brain
## 4. AI辅助工作流 demo
### 4.1 JS 审计
1. 把目标公开 JS 文件下载到 js_source/# 2. 在 Claude Code 中让它分析：
“分析 js_source/ 下的所有 JavaScript 文件，找出：
– 所有 API 端点定义
– 硬编码的密钥或敏感信息
– 前端逻辑漏洞（如客户端权限校验）
– 不安全的反序列化调用”
AI 特别适合做这个压缩、混淆后的 JS 人眼看很费劲，但 AI 能很快把端点、参数、调用关系理出来
### 4.2 头脑风暴
不要问"帮我找个漏洞"，要问"给我 10 个最值得深挖的点"
Context:
- Program: [program name]
- Target: 完整范围见 @CLAUDE.md
- 我的身份：以普通用户账号 A 登录，所属组织 org 1234
- 资源：账号 B 在另一个组织，可用于跨租户测试
Goal: 请给出这个应用中 10 个最值得优先深挖的可疑点，按可利用可能性排序 对每个线索，请包含：
- 涉及的端点或功能
- 疑似漏洞类型
- 可疑原因（观察到的异常模式、违反约定、业务逻辑风险等）
- 最快验证或排除的方法
Constraints:
- 不要给”测试 XSS”、”测试 SQL 注入”这类通用建议，我要的是针对这个应用的具体线索
- 优先关注业务逻辑漏洞、访问控制缺陷、复杂多步骤攻击链
- 如果你对某部分缺乏上下文，请明确说明，不要编造 “`
让 AI 承认不知道，比让它硬编一个靠谱得多
4.3 记录负向结果
大多数人只记”找到什么”，但”什么没找到”同样重要：
- 哪些端点试过了，为什么排除
- 哪些 payload 被过滤，绕过可不可行
- 哪些目标防护已经比较到位，下次降低优先级
负向记录能告诉你 这个方向不用再浪费 Token
5. 实用技巧
5.1 多开几个会话
一个会话从头跑到尾很容易跑题 同时开几个会话，各自负责一块：
| 会话 | 加载 Skill | 负责 |
| — | — | — |
| A | idor-hunt | 越权和访问控制 |
| B | auth-bypass | 登录、SSO、JWT、会话管理 |
| C | ssrf-hunt | SSRF 和内网探测 |
| D | 无 Skill | 自由探索，抓意外发现 |
每个会话独立，互不干扰
5.2 对输出进行追问
AI 给出发现后，必须追问：
你确定能利用吗？假阳性可能是什么？怎么手动确认？是不是漏了什么保护措施？
所有验证结果都进行记录：已确认、待验证、已排除（必须写原因）
6. 推荐两个有意思的做法
https://blog.zsec.uk/bullyingllms/
验证门
所有新发现默认先放进 hallucinations/ 目录，只有通过全部验证门后才晋升到 findings/
| 验证门 | 要求 | | — | — | | Gate 0 | PoC 存在且能编译 | | Gate 1 | PoC 能在干净 VM 快照中复现崩溃 | | Gate 2 | 崩溃真实可利用，不是空指针解引用或优雅退出 | | Gate 3 | 能在普通用户权限下触发，不是 SYSTEM/Admin |
先怀疑再验证的机制 让误报率大幅度降低
多模型互相挑错
https://kattraxler.cloud/ai-agent-assisted-bug-hunting/
多个独立模型在同一块黑板上写判断，人当主持人，负责挑错、整合、拍板
- Gemini：保守派，倾向于认为代码没问题
- Claude：激进派，会穷尽每个攻击面
- 人：给保守派施压，给激进派降温，挑出真正值得跟进的方向
多模型互相挑错，比单一模型靠谱得多单一模型容易被 prompt 暗示带偏
7. 防幻觉
AI 自信地告诉你一个假洞，防幻觉就两字：验证
基础验证：
- PoC 必须能跑起来
- 必须在干净环境里复现
- 崩溃必须真实可利用
- 必须能在普通用户权限下触发
辅助手段：
- 建一个
md，把排除的点全记下来 - 对高置信度发现，用第二个模型独立复核
- 让不同模型从相反立场分析同一个问题，参考上文
8. 报告写作：洗掉 AI 味
厂商最讨厌的报告有几种：
- 开头”我很高兴地报告一个重大漏洞……”
- 大量项目符号、冗长过渡、正式但空洞的表述
- 简单 IDOR 硬凑”背景、方法、影响、建议”完整章节
- 缺乏具体业务影响，只会说”可能导致数据泄露”
用 Claude 写完报告初稿，须人工重写一遍，删掉所有 AI 味
9. 闲聊
AI的出现，也涌现出不同的问题，很多人拿着AI 报告直接提交，导致AI幻觉报告堆积平台
从而报告周期变长，真正的高质量报告更难脱颖而出，人与平台双方都心力憔悴
最近也和很多审核 在探讨 怎么更好引入AI分析，或者说抬高项目门槛与筛选机制
自我判断，未来大概率呈现两极分化：
懂业务逻辑，会用 AI 做杠杆，最终存活的不错
把 AI 当阿拉丁的神灯，不注重自身能力提升，最后被取缔
AI 适合干的：
子域名枚举、端口扫描、技术栈识别、JS 解析、端点提取
模式识别、Payload 生成、PoC 编写、文档整理、报告初稿、知识检索
人类须干的：
判断这个程序最值得挖哪里、理解 API 调用链背后的业务意图
把两个无关问题组合成严重漏洞、论证对厂商的真实影响
一步一步亲手复现、决定哪些目标能测哪些数据不能碰
几种协作模式：
| 模式 | 描述 | 适用场景 | | — | — | — | | 人主导，AI 辅助 | 人制定策略，AI 执行重复任务 | 大多数 场景，默认这个 | | AI 主导，人监督 | AI 提出候选，人做最终判断 | 大规模初筛、已知模式验证 | | 多 AI 对抗，人仲裁 | 多个模型独立分析，人整合结论 | 复杂根因分析、报告交叉验证 | | 全自动 Agent | 人设定目标后完全放手 | 仅限授权、隔离、可回滚环境；生产别用 |
AI 增强安全研究员不是更依赖 AI，而是更清楚什么时候该用它，什么时候该自己上
AI 作为拐杖，你不会真正成长，AI 作为加速器，你会跑得比任何人都快
免责声明：
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