AI Agent SRC 漏洞挖掘研究

AI Agent从零学习SRC漏洞挖掘的全过程记录 — 研究笔记、框架分析、真实案例、学习路线

研究成果

方法论

• SRC工作方法论v2 — 八步流程（工具检查→最大化线索→分析薄弱→价值评估→执行攻击→质量门禁→深入升级→报告撰写→持续积累）
• 7-Question Gate — 报告前质量门禁（一个不过就杀掉）
• 永不提交清单 — 30+条SRC适用避坑指南

工具研究

• 9个AI安全工具深度研究（Claude-BugHunter/Shannon/Strix/DeepAudit等）
• 8个Hermes内置安全技能整合
• 15个Claude-BugHunter核心技能（共300K+字符）

实战记录

• 朴朴超市SRC项目完整记录（6个漏洞已提交）
• 攻击记忆库35条（覆盖9个项目+外部学习）
• 复用策略5个（配置泄露/多端分裂/前端JS情报/四层拆解/业务逻辑）

框架知识库

• Spring Boot危险模式（SpEL注入/Actuator未授权/反序列化RCE）
• Laravel危险模式（Blade模板注入/.env泄露/PHAR反序列化）
• ThinkPHP危险模式（5.x RCE/order by注入/POP链）

目录

docs/
├── SRC工作方法论.md
├── SRC项目记录-朴朴超市.md
├── 攻击记忆系统设计.md
├── AI黑客工具研究-8个项目.md
├── SRC平台目录-完整版.md
├── 靶场平台研究.md
├── 框架知识库/
│   ├── spring-boot.json
│   ├── laravel.json
│   └── thinkphp.json
└── ...

更新日志

• 2026-05-27: 完成9个AI工具研究+八步方法论+攻击记忆系统+框架知识库
• 2026-05-25: 朴朴SRC项目完成6个漏洞提交
• 2026-05-21: 初始研究计划建立

License

MIT