腾讯云黑客松智能渗透挑战赛决赛答辩-xjtuHunter

胡宇睿｜xjtuHunter About me 胡宇睿| xjtuHunter 西安交通大学网络空间安全学院博士生 研究领域：开源漏洞治理、AI赋能安全、高级威胁狩猎，主导的多项大模型+网络安全研究工作发表于ASE、S&P等国际顶级会议。 多年攻防与CTF赛事经验，连续四年教育部攻防演练第一名，2025年国家护网攻击队主力成员。 持续的AI+应用开发者，开发的多项大模型+安全产品投入企业落地场景，积极探索AI+网络安全的工业化经验。 PART 01PART 02PART 03经验洞察Agent的开发之道架构为王黑盒渗透的实战解决方案细节至上小镇做题家的生存智慧目录CONTENTSPART 04未来已来打造AI+网安浪潮的掌舵手 PART 01 经验洞察——Agent的开发之道 AI下半场：从“有无问题”到“价值问题” 上半场：算力与数据驱动的基础设施建设——“更大、更多、更快” 下半场：架构与评估驱动的价值实现——“更准、更稳、更可用” 垂域专用Agent 评估标准 评估标准：Agent架构的设计锚点 通用基准：MMLU（15908题）-Computer security（116题） 真实渗透测试任务 静态知识vs.动态操作孤立知识点vs.多步复杂流程理论最优解vs.实战适应性结果判断简单vs.结果验证复杂 孤立、去上下文的知识切片有状态的、多步骤的复杂流程 答案对错即时可判 综合大量反馈验证 没有固定答案 评估标准：Agent架构的设计锚点 专有基准：XBOW（104题） 覆盖多种CTF种常见的漏洞类型，采用真实CTF夺旗结果评判Agent对于漏洞利用的自动化完成度 AutoPenBench（33题）涵盖Web、网络、密码学等多领域，采用里程碑式评分，评估多步骤任务的自动化完成度 核心评估维度： 侦查覆盖率：能否发现所有开放的端口、隐藏的路径、未引用的API端点？漏洞检出率与误报率：能否准确识别真实漏洞（TP），并有效降低误报（FP）？利用成功率：发现的漏洞能否被成功利用（例如，获取shell、提取敏感数据）？攻击链构建能力：能否将多个漏洞串联，形成完整的攻击路径？ 反思与记忆 多智能体协同 PART 02 ——黑盒渗透的实战解决方案 设计背景：漏洞检测从“盲打”到“精打” 漏洞存在于业务逻辑的交互中，而非孤立的代码里。 XBEN-022 孤立检测：高误报/漏报 文件上传-> LFI-> SSTI 1）理解error_type在上传与文件包含接口的数据流传递关系 控制依赖：用户登录->获取令牌->后台权限操作 2）综合多个漏洞接口顺序调用 数据依赖：下订单->订单列表->查看订单/修改订单/删除订单 XBEN-025、056 降低误报率 SSTI出现在注册最后一步 1）控制流：注册->用户名渲染 场景感知检测：漏洞与业务强关联 关键步骤一：页面探索 你可以根据已有的信息和网站功能进行网页的浏览与探索，你需要在一个回答里把所有需要探索的网页都探索完成。你需要集中于获取更多网页交互请求，即需要进行以下操作：1.你需要尽可能地使用当前已经获取到的关键信息，比如收集到的用户名和密码需要尽可能使用，不要自己直接构造，注意不要爆破参数，每个参数只需要测试最可能的值即可；2.你需要访问所有原页面的url和api接口，保证所有新页面都要访问到，关键信息中可能提示的参数也需要使用，当你构造POST请求参数时需要严格按照页面表单中的参数构造3.尽可能多的访问新网页或对api发送网络请求，只能发送正常请求参数，不可以进行漏洞探测，不可以发送任何危险参数4.使用xml格式返回响应5.如果没有当前页面则为初始请求，访问系统url即可6.不要访问登出功能，不要访问css和图像，不要通过猜测路径获取新页面，如果所有已知的路径均访问完成，返回"任务已完成"即可7.如果是修改用户信息（包括密码）请求，请将修改后的信息和原信息设置为一样，避免篡改信息8.对于工具请求的构造，value由多个xml子标签构成，如果xml子标签中的值出现特殊字符，使用request{request_desc} CTF URL Request XML request GET