人工智能与渗透测试的初次碰撞

作为前软件开发者和红队成员，我（Craig Vincent）长期认为AI在渗透测试领域华而不实，直到同事Derek Banks推荐了Burpference——这款Burp Suite插件能将Web请求/响应发送给大语言模型进行安全分析。

技术实现详解

环境搭建

1. Jython配置：使用2.7.4版本Jython standalone JAR（注意2.7.3版本存在内存视图接口错误）
2. 本地模型部署：在实验环境的老旧游戏PC上通过Ollama运行70亿参数的deepseek-r1模型
3. 网络调优：通过设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0解决跨主机通信问题

工作流程

1. 目标界定：将OWASP Juice Shop漏洞演练平台纳入Burp Suite作用域
2. AI分析触发：插件自动将符合作用域的流量发送至LLM，附带标准化分析指令：

   1 2 3 4 5

   你作为渗透测试专家需要评估： - 请求/响应中的安全配置错误 - 认证与会话管理缺陷 - 输入验证漏洞（如XSS/SQLi） 需按CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/INFORMATIONAL分级报告

实战发现

1. Cookie异常：模型识别出welcomebanner_status=dismiss的可疑cookie并推测攻击向量
2. XSS误报：GPT-4o-mini模型提供的PoC触发500错误，实际为误判
3. SQL注入成功：模型从错误消息中发现SQL语法，最终通过' OR 1=1--载荷成功获取数据库信息

性能对比

改进建议

当前单请求分析模式存在上下文缺失问题，未来可扩展为：

• 会话序列分析功能
• 自定义上下文窗口大小
• 自动化PoC验证模块

该插件尤其适用于Web应用测试初期的手动枚举阶段，相当于配备了一位不知疲倦的助手。在Part 2中，我们将探讨Copilot在渗透测试中的进阶应用。