AI大模型时代，小白也能掌握的网络安全新趋势！速收藏，一起进阶！

本文深入分析了当前网络安全攻防领域的新趋势，重点介绍了AI大模型如何影响漏洞挖掘方向。文章指出，提示词注入漏洞减少，大模型Web应用、国产中间件、前端JS代码、客户端漏洞及固件逆向成为新的攻击热点。AI自动化渗透技术进入实战阶段，大模型Agent安全问题凸显。同时，前端JS代码中的漏洞挖掘和边界设备漏洞挖掘也受到关注。传统Web安全漏洞虽然生存空间受压缩，但仍作为攻击链入口具有重要价值。文章强调AI大模型正改变渗透测试和红队攻防模式，提升安全人员效率，但经验判断和复杂场景分析能力仍是核心。

Part1 前言

在最近几年打过一些攻防比赛，也担任过几次比赛的专家裁判。过去比赛中攻击队员提交的漏洞类型变化不大，但是今年观察多场攻防比赛后发现，红队漏洞挖掘方向正在发生明显变化，AI大模型正在深刻影响攻防技术路线，JS代码分析、客户端漏洞、固件逆向、大模型应用安全等新方向逐渐成为热点。在一年一度的网络安全大考到来之际，将这些变化总结出来分享给大家。

Part2 技术研究过程

• AI大模型攻击面

这个方向大家肯定比较关注，但今年观察到的情况与以往有所不同。

提示词注入漏洞明显减少：2025年的比赛中还能看到大量提示词注入类漏洞，但今年几次攻防比赛下来发现，这类漏洞出现频率明显降低，挖掘难度也越来越高。主要原因是目前针对提示词注入已经出现了相对成熟的防护方案，例如在大模型调用链路中增加安全中间层，对用户提交的prompt和模型的输出结果进行安全检测与分析，从而大幅降低提示词注入攻击成功的概率。

大模型Web应用成为突破口：红队人员关注点更多集中在大模型聊天应用对应的Web系统上。例如通过目录扫描，可以发现一些隐藏路径中的业务系统漏洞，包括一级目录、二级目录中暴露的积木报表漏洞，以及近年来出现的React/Next.js RCE代码执行漏洞。除了模型本身的问题，大模型应用在业务权限控制方面也暴露出不少安全风险，例如水平越权、垂直越权等问题。大模型业务功能接口未授权访问；用户管理功能存在ID遍历、权限绕过；业务接口参数校验不足导致数据越权访问。此外，一些大模型业务功能接口中的翻页、排序等参数仍可能存在传统漏洞，例如 orderBy 参数引发的SQL注入问题。还见过Jeecg-Boot、JmReport之类漏洞的利用。

AI自动化渗透进入实战阶段：在一次攻防比赛担任裁判期间，不少攻击队表示使用了AI自动化渗透技术。但仔细询问了解后，很多实际上是通过Skill编排、MCP调用等方式实现半自动化攻击流程。不过，也有极少数队伍已经使用较成熟的AI自动化安全平台，成功挖掘出多个高价值漏洞，甚至包括一些传统人工较难发现的业务逻辑漏洞。感叹时代变了。

大模型Agent方面的安全问题：随着大模型应用从简单聊天向Agent自动化方向发展，具备代码执行、文件操作、数据分析等能力的AI Agent成为新的攻击面。今年比赛中已经出现通过构造特殊业务需求绕过限制，触发服务端代码执行功能，在沙箱环境中执行任意Python代码并获取容器权限的案例。这类漏洞本质上属于Agent工具调用权限控制和沙箱安全问题。AI Agent调用的数据查询能力缺少权限控制，导致越权查询敏感数据，导致了输出了不应返回的敏感数据。利用AI Agent工具调用能力实现命令执行的案例，攻击者通过构造特殊输入绕过安全限制，使服务端执行系统命令并返回执行结果。

国产中间件漏洞

今年多场攻防比赛中还观察到，红队提交的国产中间件漏洞数量明显增加，例如东方通、宝兰德等国产中间件相关漏洞。这类漏洞此前也一直存在，但今年出现频率明显提升。推测其中一个重要原因是，部分安全研究人员在GitHub等平台公开了相关漏洞 的分析文章和自动化利用工具，大幅降低了漏洞验证和利用门槛，使更多攻击人员能够快速完成漏洞发现、验证和利用。

前端js代码中的漏洞挖掘

今年攻防比赛中，一个比较明显的变化是，红队从前端JS代码中挖掘漏洞的数量明显增加，已经成为重要的突破方向。

这类漏洞主要集中在敏感信息泄露和接口安全问题，例如 API接口未授权访问、Key/Token泄露、JWT Token泄露 等。通过分析前端JS文件，攻击人员可以发现隐藏接口、测试账号、敏感参数以及后台功能入口，进一步造成数据泄露或权限获取。

推测出现这一趋势主要有几个原因：一方面，传统代码执行类漏洞越来越难挖掘，而Node.js、Vue.js、Python微服务等新型技术栈漏洞分析门槛较高；另一方面，AI大模型大幅降低了JS代码审计和接口分析的难度，使攻击人员能够快速梳理复杂前端逻辑，自动提取API接口、分析参数关系，发现一些隐藏较深的安全问题。

此外，前端漏洞通常不会触发传统WAF规则，攻击隐蔽性更强。例如，一个未授权访问漏洞可能直接导致大量业务数据泄露；而泄露的appKey、appSecret、accessToken等敏感凭证，甚至可能被用于控制物联网设备、摄像头或工业控制系统，引发更严重的业务安全风险。

比较常见的利用案例如下：

1. JWT Token泄露导致权限绕过，发现隐藏测试账号以及用户敏感信息（银行卡号、身份证号、姓名、手机号等）；

2. 通过JS分析发现隐藏上传接口；

3. 复杂业务越权漏洞，通过AI辅助分析复杂参数逻辑实现绕过；

4. 利用AI结合JS逆向快速获取完整API接口清单；

5. 摄像头系统中因appKey、appSecret、accessToken泄露导致设备安全问题，例如某威视、某石摄像头等相关利用场景。

客户端漏洞挖掘门槛因AI降低

随着AI大模型的发展，客户端漏洞挖掘的门槛大大降低。过去需要大量逆向分析、漏洞研究经验的客户端安全问题，如今借助AI辅助代码分析、漏洞定位和利用思路生成，普通攻击人员也能够开展更深入的客户端漏洞挖掘。

去年年底在一次攻防比赛担任裁判期间，第一次看到红队提交了一类非常难得的聊天软件零点击漏洞。攻击者只需要向目标发送特定链接，无需用户点击操作，即可进一步获取Windows电脑甚至Android手机权限（苹果系统未受影响）。大体看了一下原理，是一个组合洞。攻击者利用聊天窗口中的内置浏览器内核对HTML内容进行解析，通过构造复杂JavaScript代码触发XSS问题，再结合此前Chrome浏览器内核存在的沙箱逃逸漏洞，最终将一个普通的XSS漏洞升级为零点击攻击。

边界设备漏洞挖掘

随着AI大模型技术的发展，固件分析和逆向研究的门槛正在不断降低，过去，路由器、防火墙、网关等设备的漏洞挖掘通常需要较强的固件分析。逆向工程和漏洞利用能力，但近年来已经出现越来越多通过AI辅助完成固件分析的案例，边界设备漏洞也逐渐成为红队关注的重要方向。

近两年在多次攻防比赛中，多次看到有年轻的红队人员已经能够针对设备固件进行深入分析，挖掘出数组越界、栈溢出等0day漏洞，并通过IDA Pro完成详细逆向分析，最终构造可利用的Exploit。除了传统内存漏洞外，固件分析还可以发现大量隐藏的Web管理接口、未授权访问接口等问题。攻击人员通过分析固件中的HTTP服务逻辑，结合接口漏洞，可以进一步形成1-click（一点击）漏洞。

传统Web安全漏洞

随着近年来企业安全建设不断完善，WAF、防火墙、流量监控、AI安全研判以及安全运营体系逐渐成熟，传统Web漏洞的生存空间正在被压缩。简单的SQL注入、XSS、文件上传等常见漏洞越来越难以直接利用，难以触发安全设备告警的业务逻辑漏洞还有很多。

不过，传统Web漏洞和组件漏洞依然存在一定价值，在今年比赛中仍能看到 /nacos/、/druid/、Swagger、Spring Boot Actuator /heapdump 泄露，帆软报表漏洞、Spring Cloud Gateway漏洞、泛微E-cology 10 RuntimeUtil组件远程代码执行、GeoServer、Log4j2、Java反序列化等漏洞案例。相比过去，攻击者更多是将这些漏洞作为攻击链入口，结合权限绕过、业务逻辑分析和漏洞组合，进一步扩大攻击影响。

Part3 总结

1. AI大模型正在深刻改变渗透测试和红队攻防模式。从漏洞分析、代码审计、逆向分析到攻击链构建，AI已经成为提升安全人员效率的重要工具。

2. 真正能用于实战的AI自动化平台已经出现，已经替代部分重复性较高的基础渗透工作，但红队人员的经验判断、攻击思维、漏洞组合能力以及复杂场景分析能力，仍然是AI难以完全替代的核心能力。

3. 随着国产中间件在政企系统中的广泛应用，很多新创产品逐渐成为红队重点关注的攻击面。

4. AI大模型降低了前端代码分析门槛，从JS中发现攻击入口正在成为红队新的常规能力。

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