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ScareAISec
ScareAISec enthält 23 gesammelte Skills von haibo3434358, mit Repository-Berufsabdeckung und Skill-Detailseiten auf SkillsMP.
Skills in diesem Repository
攻击面发现总控方法论。在爬取、抓包、JS 分析、API 文档分析、登录后探索、多角色对比阶段使用。用于把页面、接口、参数、Header、Cookie、WebSocket、GraphQL、上传、导入导出、支付、回调、对象存储等所有外部输入点系统性枚举出来,并把每个入口映射到后续漏洞 discovery skill。
认证绕过完整方法论 — 基于 300+ HackerOne/Bugcrowd 真实报告提炼。覆盖未授权访问、登录逻辑缺陷、MFA 绕过、Session 管理攻击、认证降级、默认/泄露凭据、注册逻辑漏洞、API 认证缺失、Response 篡改、Race Condition 认证绕过。任何出现 login/session/token/cookie/Authorization/MFA/2FA/验证码/注册验证/受保护 API 的场景都必须使用此 skill。
Session cookie 分析与伪造方法论。当发现 Web 应用使用 cookie 进行认证、需要判断 cookie 类型并选择伪造方法时使用。覆盖 unsigned base64 cookie 直接伪造、Flask 签名 cookie(flask-unsign 爆破密钥)、加密/二进制 cookie 的识别。本技能负责 cookie 类型判断和分流:如果判断为 JWT(三段式 eyJ 开头),应转至 jwt-attack-methodology;如果判断为加密 cookie 需要 Padding Oracle,应转至 crypto-web-attack
通用漏洞发现方法论 — 当遇到不在已有SKILL覆盖范围内的场景时,教LLM如何系统性地发现漏洞。覆盖:输入点穷举、响应差异分析、边界条件探测、未知技术栈适应、容易被忽略的攻击面。
入口点 → 漏洞类型 → SKILL 映射表。Agent 在 Phase 2 测试功能点时,根据此表判断该入口点最可能存在什么漏洞,精准加载对应 SKILL。这是 Agent 渗透决策的核心路由表 — 定义'至少测什么',但不限制你的推理。
Web 应用敏感信息泄露检测与利用。当发现 .git/.svn 目录、备份文件路径(.bak/.zip/.tar.gz)、.env 配置文件、Swagger/OpenAPI 文档、debug 页面等信息泄露点时使用。也适用于发现源码泄露后的深入利用:git 历史审计(git log -p -S 搜索已删除的密码和 flag)、svn wc.db 文件列表提取、.DS_Store 目录枚举。优先于漏洞利用——信息泄露可直接提供凭据和攻击路径,往往比直接挖漏洞更快进入系统
渗透测试元方法论 — Agent 的核心思维框架。定义'像人一样渗透'的思考方式:自适应、从失败中学习、多向量思考。所有其他 Skills 的上层指导原则。
采样验证与归纳推断策略。当发现大量同类接口/功能需要测试同一种漏洞时,通过采样验证少量接口推断全局结论,避免穷举浪费时间。适用于:统一鉴权检测、CSRF 防护检测、CORS 配置检测、响应头安全检测等批量场景。
用户枚举与敏感数据遍历方法论。当目标有注册、登录、找回密码、搜索用户等功能时使用。覆盖用户名/手机号/邮箱枚举(通过注册/登录/密码重置接口的差异响应)、批量数据导出越权、订单号/发票号等业务ID遍历。SRC 常见中危漏洞。
业务逻辑分析方法论。在 Phase 1 功能分析阶段使用。用于理解 Web 应用业务模型、关键流程、状态流转、金额/数量/优惠券/订单/审批/邀请/积分/库存/支付回调等高价值逻辑入口,并把每个流程转化为可测试的业务漏洞假设。
站点爬取/功能发现策略方法论。在 Phase 0 站点探索阶段使用。定义如何系统性发现网站页面、SPA 路由、按钮、表单、XHR/Fetch、API 端点、JS 隐藏路径、登录后功能、多角色差异、WebSocket、GraphQL、上传/导入/导出/支付等入口,并为每个入口生成漏洞假设。
JavaScript 静态分析提取隐藏 API 端点 + Source Map 深度利用。当目标是 SPA/前后端分离、Vue/React/Angular/Vite/Webpack、常规目录扫描收效甚微、或需要从 JS bundle/source map/localStorage/config 中提取 API、密钥、内部域名、WebSocket、GraphQL、路由和前端权限逻辑时使用。发现端点后应路由到 api-fuzz、idor、auth-bypass 等专项测试。
多角色/多账号/多租户对比分析方法论。当有游客、普通用户 A/B、VIP、商户、子账号、管理员、审核员、客服、租户 A/B 等测试身份时使用。通过对比不同角色看到的页面、API、数据、按钮、菜单、响应字段和操作结果来发现未授权、IDOR、垂直越权、租户越权、Mass Assignment。
无账号登录页面快速测试策略。当用户只给了一个登录页面 URL 且没有提供账号密码时使用。在没有认证凭据的情况下,能测试的范围有限,应在3分钟内快速完成外围测试。不要花大量时间在无法深入的功能上。
纯被动 OSINT 情报收集,不触碰目标。当需要在不被目标察觉的情况下收集资产情报、在正式渗透前做预研、或通过 FOFA/Quake/Hunter 等搜索引擎发现暴露资产时使用。同时适用于需要从多引擎交叉比对获取完整资产视图的场景
上线后渗透测试场景剧本。生产环境,低噪音模式。不影响线上服务,以被动分析和最小化 PoC 验证为主。
上线前渗透测试场景剧本。测试环境,可激进测试。有源码/账号/文档支持,目标是发现尽可能多的安全问题。
SRC 漏洞挖掘场景剧本。当用户指定 --mode src-bounty 或目标是 SRC 项目时加载。定义 SRC 挖洞的合规边界、优先测试方向、禁止行为和报告格式。
目标全景画像与攻击面优先级分析。当需要系统性整理目标资产、技术栈、认证体系、API 风格、权限/租户模型、业务高价值功能、WAF/CDN/中间件、移动端/小程序入口,并推断最该优先测试的漏洞类型时使用。适合在 recon-full 或 crawl 后生成结构化目标档案。
国产组件指纹 + 默认凭据 + 高危路径知识库 — 覆盖致远/通达/泛微/用友/金蝶/蓝凌等国产 OA,Nacos/XXL-JOB/Druid/Apollo 等中间件,RuoYi/JeecgBoot 等国产框架。含指纹识别、默认密码、高危路径、WooYun 高频参数字典。当目标指纹识别出国产组件时自动加载。
验证码/短信验证码/邮件验证码/滑块/人机验证绕过方法论。当登录、注册、找回密码、短信发送、邮箱验证、支付确认、MFA、评论提交等流程出现 captcha/code/otp/sms/email verify/geetest/TCaptcha 时使用。覆盖验证码重放、泄露、万能码、空值绕过、接收者未绑定、限频绕过、短信轰炸和时间窗口问题。
IDOR/BOLA 越权漏洞完整方法论 — 基于 250+ HackerOne 真实报告 + Intigriti/CN-SEC 实战技巧提炼。覆盖水平越权、垂直越权、盲 IDOR、GraphQL IDOR、二阶 IDOR、多租户越权、API 版本降级、文件资源 IDOR、批量操作越权、403 绕过。任何出现 user_id/order_id/file_id/org_id/tenant_id/uuid/资源 ID/批量 ids/导出任务/对象归属的场景都必须使用此 skill。
SSRF/服务器请求伪造危害证明。确认服务端可控 URL、Webhook、图片抓取、PDF 渲染、导入回调、代理下载、重定向跟随或 XML/XXE SSRF 后使用。先识别 URL 解析器、重定向/DNS 行为、fetcher 协议能力和回显/OOB/错误/异步通道,再按受控 callback、metadata 根目录、角色名、localhost/banner 分层证明可达;不读取完整云凭证,不扫描内网,不写入内网服务。