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借势AI，构建智能化的自动漏洞修复系统

时间：2024-10-20 20:49:34浏览次数：9  
标签：借势 const 修复 AI 代码 智能化 用户 漏洞

构想

经过多年的技术积累和对AI发展的深入研究，我最终实现了构建一套自动化漏洞修复系统的目标。该系统旨在自动检测和修复网站漏洞，提升整体安全性。

可以参考前几天的文章demo版本：从梦想到现实：十年见证AI自动化漏洞修复的演变

系统架构概述

系统主要由以下几个模块组成：

  1. 用户接口：提供友好的前端界面，用户可通过此界面管理网站信息。
  2. 插件：用户在其网站上安装的PHP插件，负责数据的上传和验证。
  3. 后端服务：基于自定义AI接口的漏洞检测与修复逻辑。
  4. 数据库：存储用户信息、漏洞记录和修复日志。
  5. 报告生成：生成详细的修复报告，便于后续审计和追溯。
技术实现细节
1. 用户接口

前端使用React框架构建，以下是用户管理界面的示例代码：

代码语言：jsx

复制

import React, { useState } from 'react';
import axios from 'axios';

function UserManagement() {
    const [websiteUrl, setWebsiteUrl] = useState('');

    const handleSubmit = async () => {
        try {
            const response = await axios.post('/api/register', { url: websiteUrl });
            console.log(response.data);
        } catch (error) {
            console.error("注册失败:", error);
        }
    };

    return (
        <div>
            <h1>网站注册</h1>
            <input
                type="text"
                value={websiteUrl}
                onChange={(e) => setWebsiteUrl(e.target.value)}
                placeholder="输入你的网站URL"
            />
            <button onClick={handleSubmit}>注册</button>
        </div>
    );
}

export default UserManagement;
2. 插件与数据上传

以下是PHP插件的核心代码，负责数据的上传和验证：

代码语言：php

复制

<?php
// 插件核心代码
$verification_key = "YOUR_VERIFICATION_KEY";

// 验证请求合法性
if ($_GET['key'] === $verification_key) {
    $website_data = json_encode($_POST); // 假设网站数据通过POST方式提交
    $api_url = "https://your-cloud-platform/api/upload";

    // 使用cURL上传数据
    $ch = curl_init($api_url);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $website_data);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN'
    ]);

    $response = curl_exec($ch);
    if (curl_errno($ch)) {
        echo '上传失败:' . curl_error($ch);
    }
    curl_close($ch);
    echo $response;
}
?>
3. 用户所有权验证与鉴权

在系统中，为了确保用户对其网站的合法管理，我们实现了以下验证与鉴权机制：

  1. 所有权验证：
    • 用户在注册网站时，需要将一段特定的代码嵌入到其网站的HTML中。该代码用于验证用户是否对所注册的域名具有控制权。
    • 后端在接收到注册请求时，会爬取该URL，检查特定的验证代码是否存在。

示例代码：

代码语言：html

复制

   <!-- 将以下代码嵌入到用户网站的<head>部分 -->
   <meta name="verification" content="YOUR_VERIFICATION_CODE" />
  1. 鉴权机制：
    • 用户在每次请求API时，需要提供有效的JWT（JSON Web Token），该Token是在用户登录后生成的，包含用户的身份信息和权限。
    • 服务器在处理请求时，会解析Token，验证其合法性，并根据用户的权限控制访问。

示例JWT生成与验证代码：

代码语言：javascript

复制

const jwt = require('jsonwebtoken');

// 生成Token
function generateToken(user) {
    return jwt.sign({ id: user.id, role: user.role }, 'YOUR_SECRET_KEY', { expiresIn: '1h' });
}

// 验证Token
function authenticateToken(req, res, next) {
    const token = req.headers['authorization']?.split(' ')[1];
    if (!token) return res.sendStatus(401);
    
    jwt.verify(token, 'YOUR_SECRET_KEY', (err, user) => {
        if (err) return res.sendStatus(403);
        req.user = user;
        next();
    });
}
4. 后端服务

后端服务使用Node.js和Express框架，负责处理上传数据并进行漏洞检测。以下是实现代码：

代码语言：javascript

复制

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const { callOpenAI } = require('./aiService');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/api/upload', authenticateToken, async (req, res) => {
    const websiteData = req.body;

    try {
        const detectionResult = await callOpenAI(websiteData);
        storeDetectionResults(detectionResult);
        res.json({ status: 'success', result: detectionResult });
    } catch (error) {
        res.status(500).json({ status: 'error', message: '检测失败' });
    }
});

app.listen(3000, () => {
    console.log('服务运行在3000端口');
});
5. AI服务

AI服务用于调用自定义的GPT-4o接口进行漏洞分析。以下是相关代码：

代码语言：javascript

复制

const fetch = require('node-fetch');

async function callOpenAI(data) {
    const apiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

    try {
        const response = await fetch(apiUrl, {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
                'Authorization': `Bearer YOUR_API_KEY`
            },
            body: JSON.stringify({
                model: "gpt-4o-all",
                messages: [{ role: "user", content: `请检查并修复以下数据中的漏洞：${JSON.stringify(data)}` }]
            })
        });

        const result = await response.json();
        return result.choices[0].message.content;
    } catch (error) {
        console.error("AI服务调用失败:", error);
        throw new Error("AI服务不可用");
    }
}

module.exports = { callOpenAI };
6. 数据库设计

数据库使用MySQL，表结构设计如下：

代码语言：sql

复制

CREATE TABLE websites (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    url VARCHAR(255),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE vulnerabilities (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    website_id INT,
    description TEXT,
    severity VARCHAR(50),
    fixed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
AI训练与数据来源

为了提升AI模型的准确性和效果，我通过Github的公开仓库下载了大量的漏洞利用文件，作为训练数据。具体步骤包括：

  1. 数据收集：
    • 从各大公开仓库（如Exploit-DB等）下载与漏洞利用相关的代码和文档，确保数据的多样性和丰富性。
  2. 数据预处理：
    • 对收集到的文件进行清洗，去除无效数据，并对有效数据进行标注（如漏洞类型、影响范围等）。
  3. 模型训练：
    • 使用预处理后的数据对自定义的GPT-4o模型进行训练，使其能够生成更精准的漏洞分析和修复建议。
漏洞修复流程

当后端接收到上传的数据后，系统会执行以下流程进行漏洞修复：

  1. 数据验证：
    • 验证上传的数据结构，确保包含必要字段（如网站URL、请求时间等）。
    • 对URL进行格式检查，确保其符合HTTP或HTTPS标准。
  2. 漏洞检测：
    • 调用AI服务，分析网站数据并识别潜在漏洞。具体步骤包括：
      • 静态代码分析：分析提交的代码或配置文件，检测常见漏洞（如SQL注入、XSS等）。
      • 动态分析：在受控环境中模拟用户行为，检查潜在的运行时漏洞。
      • 使用已知漏洞数据库：与OWASP等知名数据库对比，检查是否存在已知漏洞。
  3. 修复建议生成：
    • AI服务根据检测结果，生成针对每个漏洞的修复建议，包括具体的代码修改示例和配置调整指导。每个建议应包含：
      • 漏洞描述。
      • 漏洞严重性等级（低、中、高）。
      • 修复步骤（如修改代码片段、调整服务器配置等）。
  4. 自动修复（可选）：
    • 如果用户选择自动修复，系统会根据建议自动应用修复措施并进行验证。此步骤可能包括：
      • 代码修改：直接在用户提供的代码中应用修复，如替换不安全的函数调用。
      • 配置更新：调整服务器配置，禁用不必要的功能或服务。
      • 回滚机制：在进行自动修复之前，系统会创建备份，确保在修复失败的情况下能够恢复原始状态。
  5. 结果记录与报告生成：
    • 系统会将修复结果记录到数据库中，包括每个漏洞的描述、修复状态、严重性和处理时间。
    • 随后，生成详细的修复报告，内容包括：
      • 漏洞的详细描述。
      • 修复步骤和建议。
      • 修复结果（是否成功修复）。
      • 修复时间戳。
  6. 用户反馈：
    • 修复完成后，系统会向用户发送通知，告知其修复结果并提供报告下载链接。
    • 用户可以反馈修复效果，帮助优化AI模型和系统性能。
总结

通过结合AI实现自动化流程，我们成功构建了一套完整的自动漏洞修复系统，涵盖从用户注册、数据上传、漏洞检测到修复报告生成的全过程。用户只需简单操作，即可享受高效且智能的安全保护。这一系统不仅为用户提供了便利，同时也为未来网络安全的智能化和自动化发展奠定了坚实基础。随着技术的不断进步，我们期待在这一领域实现更大的突破，为数字世界提供更加安全的保障。

标签：借势,const,修复,AI,代码,智能化,用户,漏洞
From： https://blog.csdn.net/weixin_45224590/article/details/143087090

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