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该文档基于DEFCON33报告,探讨AI辅助Web攻击面枚举。核心观点是传统字典扫描无法发现如/api/Usr\\_rmv等内部命名接口,而AI通过分析已知接口的命名模式,可生成目标专属字典。研究比较了LSTM、nanoGPT、GPT-2和Qwen3-4B四种模型,最终认为Qwen3-4B在成本、上下文和部署间取得平衡。文档强调AI的角色是目标专属字典编译器,而非直接发现漏洞,真正的价值在于通过响应差异验证候选路径。
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