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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


浅谈大模型在安全运营中的落地

发布日期:2025-08-22 14:19:44 浏览次数: 1515
作者:huasec

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大模型如何改变安全运营?从写代码到日志分析,效率提升惊人!

核心内容:
1. 大模型在安全运营中的实际应用场景
2. 弱口令扫描器案例详解
3. 大模型带来的效率革命与未来展望

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索。


最近难得有时间深入了解下大模型,之前工作中也有偶有用到,比如写代码,分析日志等等。用下来感觉大模型对技术岗的影响挺大。首先是写代码这一块,搞安全运营,免不了要写点脚本。比如从一堆日志里提取特定字段,或者把不同格式的告警数据做个格式化处理。这些事不难,但特别“脏活累活”,耗时间。试用了最近比较火的trae,大模型进化的已经可以根据提示词写工程化项目了,并且能跑通,这是我比较意外的,以前吭哧吭哧一下午才能搞定的工具,有了大模型加持一小时搞定。


比如,写一个弱口令扫描工具,我的提示词是这样的。

你是一个专业的AI prompt专家,写一个弱口令扫描器,逻辑是这样的。数据源有两种,一是从fofa上获取配置文件中fofa搜索语法的结果,fofa搜索语法比如protocol:ssh、title="phpmyadmin",二是读取本地文件,读取本地文件需要指定扫描的插件。来源fofa的读取到扫描结果后直接调用对应的弱口令扫描插件进行扫描,扫描插件从插件路径plugins目录里拉取,调用弱口令扫描插件,扫描完成后把结果更新到data目录的result.json文件中。程序加入多线程扫描,fofa每天拉取的结果保存下来,命名安装语法加日期.txt,扫描时候支持进度条显示,根据这个需求你生成一个prompt。

然后发给千问生成专业的提示词。

AI Prompt:设计并实现一个支持多数据源的弱口令扫描器系统

你是一个专业的网络安全工具开发者。请设计并实现一个弱口令扫描器,具备以下核心功能和架构要求:


📌 1. 背景与目标

构建一个自动化、可扩展的弱口令检测工具,支持从FOFA 网络空间搜索引擎本地文件两种数据源获取目标资产,调用插件化弱口令检测模块进行扫描,并将结果持久化存储。系统需支持多线程、进度可视化、结果去重与历史记录管理。


🧩 2. 核心功能需求

✅ 2.1 数据源支持
  • 数据源一:FOFA API 拉取

    • 从配置文件(如 config.yaml 或 config.json)读取 FOFA 查询语法(如 protocol:sshtitle="phpMyAdmin")。
    • 使用 FOFA API(https://fofa.info)获取匹配的 IP:Port 列表。
    • 每日拉取一次,避免重复请求(按日期去重)。
    • 保存原始结果到本地文件:
      路径:data/fofa/
      命名规则:{搜索语法简写}_{YYYYMMDD}.txt(如 phpmyadmin_20250802.txt
  • 数据源二:本地文件导入

    • 支持从本地文本文件读取目标列表(格式:IP:Port,每行一条)。
    • 必须在启动时指定对应的弱口令扫描插件名称(如 phpmyadminredis),用于后续调用。

✅ 2.2 插件化弱口令扫描引擎
  • 扫描逻辑通过插件实现,插件存放于 plugins/ 目录。
  • 每个插件为独立 Python 文件(如 plugins/ssh.pyplugins/phpmyadmin.py),需实现统一接口:
    python

    深色版本

    defscan(target: str, timeout: int = 10) -> dict:
    """
        target: IP:Port
        return: {
            "target": "1.1.1.1:22",
            "plugin": "ssh",
            "status": "success|failure|error",
            "vulnerable": True|False,
            "credentials": [{"user": "root", "pass": "123456"}] | [],
            "message": "optional info"
        }
        ```
  • 主程序动态导入并调用对应插件。

✅ 2.3 扫描调度与执行
  • 支持从 FOFA 或本地文件加载目标后,自动匹配并调用对应插件
    • 示例:FOFA 查询 title="phpMyAdmin" → 自动调用 plugins/phpmyadmin.py
  • 支持多线程并发扫描,线程数可在配置文件中设置(默认 50)。
  • 扫描过程显示实时进度条(使用 tqdm 或类似库),显示:已扫描/总数、成功数、失败数。

✅ 2.4 结果存储与管理
  • 扫描结果统一写入 JSON 文件:data/result.json
  • 文件结构为数组,每条记录包含:
    json

    深色版本

    {
    "scan_id""uuid",
    "target""1.1.1.1:80",
    "plugin""phpmyadmin",
    "source""fofa|local",
    "source_query""title=\"phpMyAdmin\"",
    "scan_time""2025-08-02T10:00:00",
    "vulnerable"true,
    "credentials": [{"user""admin""pass""admin"}],
    "status""success"
    }
  • 每次扫描追加新结果,避免覆盖历史数据(可考虑按日期分文件或数据库,但当前阶段用 JSON 即可)。

✅ 2.5 配置管理
  • 配置文件 config.yaml 示例:
    yaml

    深色版本

    fofa:
    email:"your@fofa.email"
    key:"your_fofa_api_key"
    queries:
    -"protocol:ssh"
    -'title="phpMyAdmin"'
    -"app:Redis"



    scan:
    threads:50
    timeout:10
    plugins_dir:"plugins"
    result_file:"data/result.json"

    logging:
    level:"INFO"

⚙️ 3. 系统流程

  1. 读取配置文件。
  2. 判断数据源:
  • 若为 FOFA 查询:调用 API 获取目标,保存原始结果,提取协议/标题 → 映射插件名。
  • 若为本地文件:读取 IP:Port,结合用户指定插件名。
  • 加载对应插件模块。
  • 多线程调用插件扫描目标,显示进度条。
  • 汇总结果,写入 data/result.json
  • 结果竟然能直接跑起来。

    生成的README.md也比较详细,有工具介绍、配置说明、使用方法、插件开发思路、程序的目录结果。不得不说大模型生成的文档着实专业。


    生成的代码地址:
    https://github.com/shiyihua/weakpscan

    其次是告警分析,大模型在告警分析这一块有天然的优势:它“知道”的东西比任何一个分析师都多。tcp类流量分析会根据ascii字符识别可能的攻击类型;终端行为日志可以分析大概是怎么产生的为后续分析提供思路;样本分析可以将反编译后的代码发给大模型,能加快分析速度。它不会100%准确,但你可以提供分析思路和方向,大大缩短研判时间。不过具体落地应用这一块还是需要仔细琢磨,我们需要大模型识别告警是真实攻击、业务行为、安全测试还是误报。以及能不能识别攻击成功与失败,目前测试下来还得进一步优化,优化的方向是数据格式、数据源。所谓的数据格式是精简用更少的token获取一样的结果,数据源就是辅助大模型调用得出准确结果。

    最后是大数据分析,安全运营的本质是运营数据。资产信息、网络流量、系统日志、服务器行为、终端进程……这些数据量大、格式不一、更新快,传统基于规则的分析方法很难挖出深层次的威胁,并且关联分析的难度比较大。随着大模型上下文窗口扩大、推理能力增强,大模型可作为关联分析引擎,联动多个数据源发现潜在威胁。

    当然大模型对安全运营的影响远不止于此,更多落地场景需要探索。当前大模型确实能够将重复、繁琐且耗时的任务承担起来,显著提升效率,让工程师得以从低价值劳动中解放,将精力聚焦于真正具有高价值的核心工作。然而像告警分析、大数据分析等场景能否真正落地,还需进一步摸索,未知才大有可为。

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