Vulnhuntr 是一款开源工具，它利用大型语言模型 (LLM) 和静态代码分析来识别基于 Python 的项目中可被远程利用的漏洞。它通过多阶段方法进行漏洞检测，首先通过 LLM 分析项目的 README 文件，了解代码库的功能和潜在漏洞，然后对整个代码库进行初步扫描，标记潜在漏洞。对于每个潜在漏洞，Vulnhuntr 会向 LLM 提供特定的漏洞提示，触发更深入的分析，并从相关文件中智能地请求额外的上下文，追踪数据流以识别漏洞。最后，它会生成一份详细报告，概述其发现，包括每个文件的初始评估结果、二次评估结果、可信度分数和分析过程日志。

🚀 **LLM 驱动的 README 分析：** Vulnhuntr 利用 LLM 分析项目的 README 文件，以了解代码库的功能和潜在漏洞，为后续分析提供指导。

🔍 **初始代码扫描：** LLM 对整个代码库进行初步扫描，根据其对安全编码实践和常见漏洞模式的理解，标记潜在漏洞。

🕵️ **上下文深度挖掘：** 对于每个潜在漏洞，Vulnhuntr 会向 LLM 提供特定的漏洞提示，触发更深入的分析。LLM 会智能地请求额外的上下文，追踪从用户输入到服务器端处理的数据流，以识别跨越多个文件和功能的漏洞。

📝 **全面的漏洞报告：** Vulnhuntr 会生成一份详细报告，概述其发现，包括每个文件的初始评估结果、二次评估结果、每个漏洞的可信度分数、分析过程日志以及对已验证漏洞的概念验证 (PoC) 利用。

⚠️ **局限性：** Vulnhuntr 目前仅支持 Python 代码库，并且只能识别一组特定的漏洞类别，例如 LFI、AFO、RCE、XSS、SQLI、SSRF 和 IDOR。

在当今不断变化的网络安全环境中，识别代码库中的漏洞对于维护软件和基础设施的安全至关重要。Vulnhuntr 是 GitHub 上的一款开源工具，它利用大型语言模型（LLM）和静态代码分析来识别基于 Python 的项目中可被远程利用的漏洞。Vulnhuntr 设计简洁、功能强大，在智能自动化和深度代码分析之间架起了一座桥梁，是开发人员、安全专业人员和企业的宝贵资源。Vulnhuntr 如何工作Vulnhuntr 采用独特的多阶段方法进行漏洞检测：LLM 驱动的 README 分析： LLM 首先分析项目的 README 文件，了解代码库的功能和潜在漏洞。这些信息将用于指导后续分析。初始代码扫描： LLM 对整个代码库进行初步扫描，根据其对安全编码实践和常见漏洞模式的理解标记潜在漏洞。上下文深度挖掘： 对于每个潜在漏洞，Vulnhuntr 都会向 LLM 提供特定的漏洞提示，从而触发更深入的分析。LLM 会从相关文件中智能地请求额外的上下文，追踪从用户输入到服务器端处理的数据流。这样，它就能识别跨越多个文件和功能的漏洞。全面的漏洞报告： Vulnhuntr 会生成一份详细报告，概述其发现。该报告包括每个文件的初始评估结果包含上下文函数和类引用的二次评估结果每个漏洞的可信度分数分析过程日志对已验证漏洞的概念验证 (PoC) 利用库中发现的漏洞示例在最近的扫描中，Vulnhuntr 发现了多个知名项目中的漏洞，展示了其有效性：gpt_academic (64k stars)： LFI、XSSComfyUI（5 万颗星）： XSSFastChat（3.5 万颗星）： SSRFREDACTED (29k stars)： RCE、IDORRagflow (16k stars)： RCE这些发现说明了 Vulnhuntr 能够检测的漏洞类型的多样性，从学术研究工具中的 LFI 到机器学习项目中的 RCE。局限性虽然 Vulnhuntr 代表了漏洞扫描领域的一大进步，但它也有一些局限性：支持 Python： 目前，该工具仅支持 Python 代码库。漏洞类别： Vulnhuntr 可识别一组特定的漏洞类别，包括 LFI、AFO、RCE、XSS、SQLI、SSRF 和 IDOR。结论通过将 LLM 与静态代码分析相结合，Vulnhuntr 为漏洞检测带来了一种全新的方法，既能提供高级分析，又能提供深入的见解。Vulnhuntr 能够从代码库的相关部分动态请求上下文，确保全面覆盖，而其最终分析与 PoC 漏洞利用和置信度评分为开发人员和安全团队提供了可操作的信息。