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破译之眼：AI重构前端渗透对抗新范式
渗透测试
利用AI一键对抗前端js的可用解决方案，省去以往调试时间，高效对抗js加密或sign校验等
破译之眼：AI重构前端渗透对抗新范式 ================== > 之前完成的文章《红队视角下AI大模型MCP技术的实现和应用》其实还花费了很多心思，但是文章数据表现不是特别好，可能是由于利用方式针对目前的攻防环境来讲，从效率角度和复杂性角度可用性较低。 > > 不过今天这个篇文章就带来点干货，也是我实际利用后认为日常渗透攻防工作中，可以利用AI非常高效的完成的一套前端对抗解决方案。 0x01 AI大模型选择 ------------ 现如今是各家大模型疯狂打架的时代，大部分不天天关注AI实时信息的人基本上是眼花缭乱，而且现在很多大模型已经都能够支持上传附件，图片识别等等高阶的功能。 就我目前使用而言，我平时使用的有如下几个（个人观点） - Gemini2.5 pro（综合实力很强） - Claude-3.7-Sonnet（写代码优先选择，有代码自检） - GPT-4.1或4o（快，综合智商高） - DeepSeek（不多说，要说缺点就是慢，一般针对一个问题别的大模型卡主的时候，我这时会选择它） 我们今天文章围绕`Gemini2.5 pro`，因为它有个非常强的优势，它支持100w+的上下文，换言之，你将一个四大名著扔给它，它也能来者不拒，当然还有一个原因是它免费，如图，下面这个排行榜单  当然再说点题外话，可以看到Gemini2.5 Pro一骑绝尘，不过上图的排行是过去式了，现在的排行榜长下面这样，有个`掀桌子的家伙`  0x02 手动实践 --------- 首先事情要从我一次挖漏洞说起，进去之后空白页面，js发现接口`/user/login`，访问，`nice`  重发包的时候发现，出现了`服务鉴权失败`，然后看了一眼请求头，栓Q，又有校验了，哎，倒不是解决不了，实在是懒不想js逆向，然后写脚本了。  于是想起来前段时间关注到Gemini 2.5 Pro的特点，一个大聪明的想法在脑海中浮现，直接`f12`打开源代码，还好就4个js，然后将4个js文件，全都`Ctrl+a`，`Ctrl+c`无脑复制给了`Gemini 2.5 Pro`（我之所以给它其它站点的mitm参考，是因为mitm之前写法上有不同，所以我给它比较新的写法为参考，可以避免它使用旧写法出错） ```php 上述是一个网站的js代码，你现在作为一个测试人员进行接口测试但是重放包的时候，发现出现了服务鉴权失败，你怀疑前端js中有校验，所以检查上方代码，然后找出是哪几个变量再进行校验，进行对抗，最后输出一个mitm的脚本给我（脚本可以参考我下方给你的代码），我直接启动脚本挂上代理就可以正常调用接口 ==之前的mitm代码，给它参考== ``` 然后可以看到它直接非常精准的定位到了，sign校验的逻辑位置  也给了我mitm的python代码  然后我没直接用，以为AI给的有很多`Print`内容，懒得看直接全删掉，我就想直接用，然后`mitm`启动 ```shell mitmdump.exe -p 8081 -s .\demo.py ``` 然后Burp设置上游代理  我们去重放包看一眼，完美  后续我换了其它接口也试了下，完全没有任何问题 不过说实话，这个站点的校验较为简单，然后我就想如果我遇到一些稍微难得站点（当然那些特别变态的js你别直接给它，例如某数的动态防护），然后我找到之前遇到的一个逻辑比较难的站点，给它测试一下，如下图  这个站点的sign值，不关跟请求头有关，而且还跟参数有关，而且POST和GET还不一样，我之前的代码写了`80`行（算多的了），看下js文件，3个，还好不多  那么我们接下来故技重施，将三个js全都扔给`Gemini 2.5pro`，然后提示词跟上次一样，AI再一次给出了我们脚本，那么它是否好用呢，别说，我看到那两个`Key`就感觉有戏  结果如下，我也试了其它接口，非常完美，此时我只想说一句，鸡精蚝油十三，香~~  0x03 升级！基于MCP的全自动前端对抗解决方案（失败版） ------------------------------ 当你作为一个领导的时候，当你给下属分配任务的时候，你可不想一个问题磨磨唧唧说好几遍然后对方才能听懂，恨不得两句话或者一个眼神对方就知道你的想法，那么显然刚刚我们需要手动打开AI，然后复制全部的js，再给出需求它才会为你干好这个活。对于一个懒人来讲，能不能更简单方便一点呢。 你别说还真有，在我之前文章提到的`《红队视角下AI大模型MCP技术的实现和应用》`中就存在答案，没错就是MCP。 - 我们将使用`browser-tools`这个MCP工具 ```php ok，先停一下，浪费了好久时间证明利用MCP性价比太低，这里不仅仅指的是API的花费，还有时间成本，总之要说能不能利用MCP去实现，回答是能，但是真实不推荐，这是其一 其二，截止到今日，没错没两天的时间，谷歌突然关闭了API免费通道（页面调用还是免费），API不再有免费额度。 ``` 顺便吐槽一下，现在的MCP还是属于不稳定的形式，平时使用MCP也要慎重，我之前想从一些壁纸里面挑出横版的作为电脑壁纸，然后我利用了`文件MCP`，大概意思就是让它上A文件夹，筛选出所有横版图片，然后复制到另一个文件夹B。 然后它一顿操作后，token花费了不少，我看了下B文件夹，图片并不都是横版的，而是全都有，很明显这个活它没干明白，甚至说干不明白，然后B文件夹内容既然不对，也用不了，反正是复制的，我也就将B全删除了，这个时候我返回再看A，我人傻了，A是空的，再仔细看了下MCP调用，它既然调用的是文件移动，我不知道这个MCP是没有写复制函数还是怎么回事，好在本地壁纸的没了，网盘的还在，太坑了。 0x04 另辟蹊径的解决方案 -------------- 既然MCP实现起来较为困难，那么现在的问题也就是使用不方便的原因，也就是这些js我么需要手动复制粘贴过去，那么我的第一个想法就是利用一个脚本获取当前网站所有加载的js并合并成一个js文件，然后将它以附件的形式给大模型 - **获取js脚本** ```python import asyncio import os from playwright.async_api import async_playwright import aiohttp # 目标网站地址（可替换成你想爬的页面） TARGET_URL = "xxxx" OUTPUT_FILE = "all.js" # 判断是否为 JS 资源 def is_javascript(response): ct = response.headers.get("content-type", "") return response.url.endswith(".js") or "javascript" in ct.lower() # 下载 JS 文件并合并保存 async def download_js(urls, output_file): os.makedirs("temp_js", exist_ok=True) async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [] for i, url in enumerate(set(urls)): # 去重 tasks.append(fetch_and_save(session, url, f"temp_js/{i}.js")) await asyncio.gather(*tasks) # 合并所有下载的 JS 文件 with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as merged: for i in range(len(tasks)): fpath = f"temp_js/{i}.js" if os.path.exists(fpath): with open(fpath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: merged.write(f"\n\n// ----- JS 文件: {fpath} -----\n") merged.write(f.read()) # 删除临时目录下所有 JS 文件 for fname in os.listdir("temp_js"): fpath = os.path.join("temp_js", fname) try: os.remove(fpath) except Exception as e: print(f"[!] 删除文件失败：{fpath} - {e}") # 下载单个 JS 文件 async def fetch_and_save(session, url, path): try: async with session.get(url, timeout=10) as resp: if resp.status == 200: content = await resp.text() with open(path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content) print(f"[+] 已下载: {url}") else: print(f"[!] 下载失败 {url} (状态码 {resp.status})") except Exception as e: print(f"[!] 下载出错 {url}: {e}") # 主程序 async def main(): js_urls = [] async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=True) context = await browser.new_context() page = await context.new_page() # 监听整个浏览器上下文中的所有响应（包括 iframe） context.on("response", lambda response: js_urls.append(response.url) if is_javascript(response) else None) print(f"[*] 正在打开页面 {TARGET_URL} ...") await page.goto(TARGET_URL, wait_until="networkidle", timeout=30000) await asyncio.sleep(3) # 等待额外加载的请求，比如 iframe 中的异步 JS 加载 await browser.close() print(f"[*] 共捕获到 {len(js_urls)} 个 JS 链接。") await download_js(js_urls, OUTPUT_FILE) print(f"[✔] 所有 JS 已合并保存到文件：{OUTPUT_FILE}") # 启动 if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` 上面这个脚本正常网站都是可以使用的，但是我在实际中遇到了一个页面这个网页在`iframe`里面，它是识别不到iframe页面所加载的js的，这个要注意 然后我本来以为直接上传附件就好了，没想到上传附件报错，大概意思就是token数量超出了，太神奇了，直接复制粘贴不超出，上传附件的形式超出，那没办法，还是回归最原始的方法，我用`notepad++`打开，然后全选复制粘贴到了`Gemini2.5pro的聊天框`，然后命令还是像之前那样，一样也是分析出来加密流程，同时给出了`mitm`代码  成功 
发表于 2025-06-17 09:00:00
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分类：
AI 人工智能
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