Bash 滲透測試指令碼與 AI 輔助混淆技術

身為一位資深滲透測試工作者，我經常需要使用 Bash 指令碼來執行各種任務。為了提升指令碼的隱蔽性，避免被防毒軟體或入侵偵測系統發現，混淆技術就顯得至關重要。本文將分享我多年累積的經驗，教你如何使用 Bash 指令碼結合多種混淆方法，開發更具隱蔽性的滲透測試工具。

首先，我們可以設計一個指令碼產生器，動態地組合多種混淆方法。以下的 auto_obfuscate.sh 指令碼展示瞭如何實作：

#!/usr/bin/env bash
# 匯入混淆函式庫 (此處省略，請參考後續文章)

# 應用多種隨機混淆技術
apply_multiple_obfuscations() {
    local content="$1"
    local num_techniques=$((RANDOM % 3 + 1)) # 隨機應用 1 到 3 種技術
    for ((i=0; i<num_techniques; i++)); do
        local technique_index=$((RANDOM % ${#obfuscation_techniques[@]}))
        local chosen_technique="${obfuscation_techniques[$technique_index]}"
        content=$($chosen_technique "$content")
    done
    echo "$content"
}

# 生成混淆指令碼
generate_obfuscated_script() {
    local original_script="$1"
    local obfuscated_script=""

    while IFS= read -r line; do
        # 跳過空行和註解行
        if [[ -n "$line" && ! "$line" =~ ^[[:space:]]*# ]]; then
            obfuscated_line=$(apply_multiple_obfuscations "$line")
            obfuscated_script+="$obfuscated_line"$'\n'
        else
            obfuscated_script+="$line"$'\n'
        fi
    done < "$original_script"
    echo "$obfuscated_script"
}


# 使用範例 (此處省略，請參考後續文章)

這個指令碼的核心概念是 apply_multiple_obfuscations 函式。它會隨機選取並套用 1 至 3 種混淆技術到每一行指令碼，增加分析的難度。generate_obfuscated_script 函式則負責逐行讀取原始指令碼，套用混淆技術後，再將結果組裝成新的指令碼。

為了確保混淆指令碼的有效性，我會使用 ClamAV 和 VirusTotal 進行測試。以下是一個測試範例：

#!/usr/bin/env bash

# 測試指令碼
test_script() {
    local script="$1"
    local result=""
    # 使用 ClamAV 進行本地掃描
    result+="ClamAV: $(clamscan "$script")"$'\n'
    # 使用 VirusTotal API 進行線上掃描 (需替換 YOUR_API_KEY)
    result+="VirusTotal: $(curl -s -F "file=@$script" https://www.virustotal.com/vtapi/v2/file/scan --form apikey=YOUR_API_KEY)"$'\n'
    echo "$result"
}

# ... (其他函式與範例)

test_script 函式會使用 ClamAV 進行本地掃描，並透過 VirusTotal API 進行線上掃描，提供更全面的檢測。

在實務上，我會生成多個混淆後的指令碼變體，並分別測試其偵測率，以便找出最佳的混淆策略。

除了傳統的混淆技術，我也開始探索 AI 在滲透測試中的應用。AI 可以協助自動化生成混淆指令碼、分析漏洞、甚至進行攻擊模擬。然而，使用 AI 進行滲透測試也需考量道德和實務上的挑戰，例如資料隱私、責任歸屬，以及 AI 模型的準確性和可解釋性。

在後續的文章中，我將探討 AI 滲透測試的基礎概念、實戰技巧，以及如何應對相關的道德和實務挑戰。敬請期待！

  graph LR
    C[C]
    D[D]
    F[F]
    G[G]
A[Bash 指令碼] --> B(混淆技術)
B --> C{動態組合}
B --> D{多樣化}
A --> E(AI 輔助)
E --> F{自動化生成}
E --> G{漏洞分析}

此圖表展示了 Bash 指令碼如何結合混淆技術和 AI 輔助，提升滲透測試的效率和隱蔽性。

(後續文章將包含機器學習與人工智慧的定義與應用、提示詞工程等內容，並根據玄貓的風格進行改寫。)

#!/usr/bin/env bash
URL="https://raw.githubusercontent.com/rapid7/metasploit-framework/refs/heads/master/db/modules_metadata_base.json"
echo -e "Name\tFullname\tDescription\tReferences\tRport"
curl -s "$URL" | jq -r '
  to_entries[] |
  [
    .value.name,
    .value.fullname,
    .value.description,
    (.value.references | join(", ")),
    .value.rport
  ] | @tsv
' | awk -F'\t' 'BEGIN {OFS="\t"}
{
  for (i=1; i<=NF; i++) {
    gsub(/\n/, " ", $i)
    gsub(/\\n/, " ", $i)
    gsub(/\t/, " ", $i)
    gsub(/[ \t]+/, " ", $i)
    sub(/^[ \t]+/, "", $i)
    sub(/[ \t]+$/, "", $i)
  }
  print
}' > metasploitdb.tsv

這個 Bash 指令碼首先定義了 Metasploit 漏洞資料函式庫的 JSON 檔案的 URL。接著，它列印預 TSV 檔案的標題行。然後，它使用 curl 下載 JSON 資料，並透過 jq 解析 JSON 資料，提取所需的欄位（名稱、完整名稱、描述、參考和連線埠），並將它們格式化為 TSV 格式。jq 的 @tsv 函式將資料轉換為 TSV 格式。

然而，jq 的輸出可能包含換行符、製表符和多個空格，這些都會干擾 TSV 格式。因此，指令碼使用 awk 來清理資料。awk 指令碼遍歷每一行和每個欄位，將換行符（\n 和 \\n）和製表符（\t）替換為空格，然後將多個空格壓縮為單個空格，並去除欄位開頭和結尾的空格。最後，清理後的資料被重定向到 metasploitdb.tsv 檔案中。

RAGFlow：建構 AI 知識函式庫

現在我們有了 TSV 格式的資料，可以使用 RAGFlow 建構知識函式庫。首先，安裝 RAGFlow：

pip install ragflow

這條指令使用 pip 安裝 Python 套件 ragflow。

接著，使用以下指令啟動 RAGFlow 伺服器：

ragflow server

這個指令啟動 RAGFlow 伺服器，使其可以接收來自客戶端的請求。

然後，使用以下指令建立一個新的知識函式庫：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "vulnerabilities", "description": "Vulnerability Database"}' http://localhost:8000/knowledge_bases

這條指令使用 curl 向 RAGFlow 伺服器傳送一個 POST 請求，建立一個名為 “vulnerabilities” 的知識函式庫，描述為 “Vulnerability Database”。

最後，使用以下指令將 TSV 檔案加入知識函式庫：

curl -X POST -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "file=@searchsploit.tsv" http://localhost:8000/knowledge_bases/vulnerabilities/documents
curl -X POST -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "file=@metasploitdb.tsv" http://localhost:8000/knowledge_bases/vulnerabilities/documents

這兩條指令使用 curl 向 RAGFlow 伺服器傳送 POST 請求，將 searchsploit.tsv 和 metasploitdb.tsv 檔案增加到 “vulnerabilities” 知識函式庫中。

到目前為止，我們已經成功地將 Exploit-DB 和 Metasploit 的漏洞資料轉換為 TSV 格式，並使用 RAGFlow 建構了一個 AI 知識函式庫。這將為我們後續的漏洞識別和利用提供強大的支援。

現今的網路安全環境日趨複雜，傳統的漏洞評估和滲透測試方法已不足以應付日益增長的威脅。因此，整合人工智慧（AI）技術成為提升資安防禦能力的關鍵。本文將探討如何運用 AI 技術，結合 Metasploit、Exploit-DB 和 Nmap 等工具，開發更強大的漏洞評估和滲透測試策略。

AI 驅動的漏洞知識函式庫建構

首先，我們需要一個整合多個漏洞資料來源的知識函式庫。這裡我們選擇 RAGFlow 作為 AI 知識函式庫平台，並整合 Metasploit 和 Exploit-DB 的資料。

  graph LR
    E[E]
    A[下載 Exploit-DB CSV] --> B(轉換為 TSV);
    C[下載 Metasploit JSON] --> D(轉換為 TSV);
    B --> E{整合資料};
    D --> E;

圖表説明: 此流程圖展示了整合 Exploit-DB 和 Metasploit 資料的步驟，包含資料格式轉換和整合。

利用 RAGFlow 建立知識函式庫

在 RAGFlow 中建立名為 “Metasploit” 的知識函式庫，選擇 mxbai-embed-large 嵌入模型，並將 Chunk 方法設定為 Table。接著，上傳轉換後的 TSV 檔案，啟動資料處理程式。

  graph LR
    C[C]
    D[D]
    A[建立知識函式庫] --> B(設定引數);
    B --> C{上傳 TSV 檔案};
    C --> D{開始處理};

圖表説明: 此流程圖簡述了在 RAGFlow 中建立知識函式庫和上傳資料的步驟。

Nmap 資料轉換 (選項)

雖然後續的練習並未使用 Nmap 資料，但我們可以編寫 Bash 指令碼 nmap_to_tsv.sh 將 Nmap 輸出轉換為 TSV 格式，以利未來整合。

#!/usr/bin/env bash

# ... (程式碼略，可參考相關資源)

此指令碼利用 sed 和 awk 解析 Nmap 的 .gnmap 檔案，提取 IP、Hostname、Port、Service 和 Banner 等資訊，並以 TSV 格式輸出。這有助於將 Nmap 掃描結果整合至 RAGFlow 知識函式庫，提供更全面的漏洞資訊。

AI 聊天代理：滲透測試助手

接下來，我們將建立一個名為「滲透測試助手」的 AI 聊天代理，用於根據知識函式庫資料提供決策支援。

設定 AI 助手

在 RAGFlow 中建立新的聊天助手，命名為「滲透測試助手」，並設定系統提示，引導 AI 代理根據 Nmap 掃描結果，從 Metasploit 和 Exploit-DB 知識函式庫中尋找相關的漏洞利用模組。

  graph LR
    C[C]
    A[滲透測試助手設定] --> B(模型設定：精確)
    B --> C{自由度設定：精確}
    C --> D[儲存設定];

圖表説明： 此流程圖展示了設定滲透測試助手的步驟，包含模型和自由度的設定。

Bash 指令碼互動

以下 Bash 指令碼 pentest_hero_chat.sh 示範如何與 AI 代理互動，將 Nmap 掃描結果傳送給代理，並取得相關的漏洞利用建議。

#!/usr/bin/env bash
HOST="http://127.0.0.1"
API_KEY="<請替換為你的 API 金鑰>"
# ... (其餘程式碼略，請參考相關資源)

此指令碼首先設定必要的變數，例如 RAGFlow 主機地址和 API 金鑰。接著，它會建立一個新的對話，並逐行讀取 Nmap 掃描結果。對於每一行掃描結果，指令碼會將其傳送給 AI 代理，並接收代理傳回的相關漏洞利用建議。

  graph LR
    B[B]
    A[Nmap 掃描結果] --> B{指令碼處理}
    B --> C[AI 聊天代理]
    C --> D(輸出結果);

圖表説明： 此流程圖説明瞭指令碼如何與 AI 聊天代理互動，以取得漏洞利用建議。

透過整合 AI 技術、Metasploit、Exploit-DB 和 Nmap 等工具，並結合 RAGFlow 知識函式庫平台，我們可以開發更強大的漏洞評估和滲透測試策略。AI 聊天代理的應用，更能提升決策效率和準確性，有效強化整體資安防禦能力。我，玄貓，深信 AI 技術將在未來滲透測試領域扮演越來越重要的角色。