agent渗透实战初体验

结果：

模型：GLM-5.2

目标：小程序，统计共有100多个漏洞为有效漏洞（其中一千多个个漏洞中，多数为一个漏洞不同功能点AI上报漏洞信息）

优点

agent渗透效果出乎预料，其中有几个漏洞出乎预料：

1、php反序列化RCE-getshell。

2、SQL注入获取到数据库名，同时结合数据库名生成针对性的密码，成功通过公网登录数据库。

AI agent渗透测试中，效果很不错，基本上是常见漏洞都可以覆盖到，但是也存在一些局限性，针对信息收集较弱及高危敏感操作会对生产环境产生很大的危害。

1、信息收集较弱，agent仅靠内置的工具进行信息收集，检索内容不全面。

2、高危敏感操作（删除\重置：用户信息），等操作，就算使用了审查agent（针对渗透agent的操作，使用单独的agent审查其操作是否合规及危害）进行审查，还是会出现误放的问题。

3、在小程序渗透情况下，功能点无法测试完全。

1、信息收集能力弱：agent 调用asm能力进行信息收集。

2、高危操作：暂无好的解决办法，审查agent只能通过提示词降低误放的概率，如果想降低为0那么部分操作会被误拦（测试上传webshell等）。

3、小程序渗透：业务建模（来自ChinaRan404师傅办法），针对agent针对小程序渗透之前做法是手动测试登录之后，将数据让agent进行，但是存在几个问题：

1️⃣如果前端JS里面没有功能点信息agent无法知道其他功能点

2️⃣数据包加密了agent无法进行

通过业务建模（将小程序反编译的包上传给agent，进行业务建模）的方式可以让agent了解其业务结构，以及让agent做中间人针对流量包进行加解密。