AutoHunter自动化SRC漏洞挖掘系统"

admin 2026-10-22 14:06:44 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

AutoHunter 自动化 SRC 漏洞挖掘系统

无影安全实验室

2026年8月25日 22:35
四川

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安全工具

0x01 工具介绍

AutoHunter 是一个多 Agent 协同的自动化漏洞挖掘系统。你把一台机器交给它当作 7×24 小时不停歇的挖洞平台,自己只做「人工复审员」——AI 初审去掉垃圾洞后,你几分钟内完成调级 / 通过 / 打回 / 编辑 / 标记提交。

  • Collector

:从 FOFA 持续产出目标,探活、预筛、评分、归属标注后入队。
* Worker

:每个目标一个 Worker,LLM 自主侦察 + 调用真实工具链挖洞,出洞即提交。
* Reviewer

:极理性 AI 初审,过滤半成品 / 误报,只把够格的洞送到人工面前。
* 控制台

:实时看板一眼看清每个 Worker 在干什么、目标优先级、事件流;结果区高效复审、编辑、标记提交。

0x02 快速开始

Tip

全程基于 Docker + Docker Compose v2,任意装得上 Docker 的系统都能跑。生产环境推荐 Linux(2C4G 起步,磁盘 ≥ 20G)。

# 1. 装 Docker(官方一键脚本,已装可跳过)
curl -fsSL https://get.docker.com | sh && sudo systemctl enable --now docker
sudo usermod -aG docker $USER && newgrp docker      # 免 sudo,重登生效

# 2. 拉代码 + 一键部署(交互式引导:填 LLM/FOFA Key → 自动生成令牌 → 构建启动)
git clone https://github.com/StanleyNull/AutoHunter.git autohunter && cd autohunter
bash scripts/install.sh

引导脚本会:检查 Docker → 引导填 LLM API Key(必填)、FOFA Key(推荐)→ 自动生成高强度访问令牌 → 构建镜像并启动 → 打印访问地址和令牌。

首次构建会编译前端 + 安装挖洞工具,约 5–15 分钟,请耐心等待。构建完浏览器访问 http://<服务器IP>:18800/,用打印出的令牌登录。

开放端口(默认 18800,云服务器还需在厂商安全组放行):

sudo ufw allow 18800/tcp                                              # Ubuntu/Debian
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=18800/tcp && sudo firewall-cmd --reload   # CentOS/RHEL

Windows(Docker Desktop + WSL2)

    1. 管理员 PowerShell 装 WSL2:wsl --install,装完重启。
    1. 装 Docker Desktop,安装勾选 “Use WSL 2 based engine”,Settings → Resources → WSL Integration 打开集成。
    1. 在 WSL / Git Bash 里:

git clone https://github.com/StanleyNull/AutoHunter.git autohunter && cd autohunter bash scripts/install.sh
4. 4. 访问 http://localhost:18800/。

💡 代码放在 WSL 文件系统内(如 ~/autohunter)比放 C:\\ 挂载盘性能好很多。只用 PowerShell 的话走下方手动部署。

0x03 工具亮点

0x04 工具下载

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AutoHunter自动化SRC漏洞挖掘系统"

AutoHunter是自动化SRC漏洞挖掘系统,采用多Agent协同架构,包含Collector、Worker、Reviewer和控制台四大组件,实现7x24小时持续挖洞。基于Docker部署,支持Linux和Windows,提供交互式安装引导。系统通过LLM自主侦察结合真实工具链挖洞,AI初审过滤误报,人工仅需复审确认。建议部署于2C4G以上Linux环境,磁盘需20G以上。
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本文分享Googlesg\\_ss与recaptchaV2的逆向学习经验,作者基于iv8项目改造并构建类似RPC的接口服务,将sgss中间页面打包交由挂载的Chrome操作,兼顾并发与更新便利。通过补环境方式实测无感与点击验证及谷歌搜索均通过,但验证码识别仍为手动输入,期待模型分享交流。
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