文章总结： 文章提出一套AI驱动的越权漏洞自动化检测方案，覆盖旁路/SDK数据采集、流量清洗折叠、API多维语义打标、私有/公有数据智能标识及多Agent分布式越权攻击模拟，通过会话替换与阈值判定实现水平、垂直、未鉴权场景高效检出，并辅以人工复核降低误报，可扩展至脱敏、SQL注入等漏洞。
综合评分： 92
文章分类： AI安全,应用安全,渗透测试,安全工具,漏洞分析
AI赋能越权漏洞自动化检测
原创
刘顺
刘顺
安全有术
2026年1月19日 08:01
广东
越权漏洞，尤其是水平越权，是应用系统最常见的高危安全漏洞。因涉及业务逻辑校验缺陷，人工渗透测试难以实现功能全面覆盖，随着API接口数量激增、业务复杂度提升，人工检测的效率瓶颈愈发突出。AI智能体技术的崛起为越权漏洞自动化检测提供了全新思路，通过将 AI 的语义理解、智能研判能力与渗透测试工程化实践相结合，可构建覆盖“数据采集 – 资产梳理 – 智能检测 – 漏洞闭环”的全流程解决方案。本文将从技术角度拆解这一方案的核心模块与实现逻辑。
01
数据采集：构建越权检测的基础数据源
越权漏洞检测的前提是获取业务流量数据，核心目标是捕获用户与 API 接口的交互细节，为后续分析提供原始素材。目前主流的采集方案分为两种：
1. 旁路流量镜像采集
通过部署旁路流量镜像设备，对网络链路中的全量流量进行镜像复制，无需侵入业务系统即可实现无感知采集。采集过程中需重点捕获HTTP/HTTPS请求的完整信息，包括URL路径、请求方法（GET/POST/PUT 等）、请求头（含Cookie、Token等会话信息）、请求体参数以及响应体内容。对于加密流量，还需通过 SSL 解密设备完成解析，确保数据完整性。
2. 嵌入式 SDK 采集
针对内部自研应用系统，可嵌入安全采集SDK（支持Spring MVC、Struts、Servlet等主流框架），直接在应用层捕获用户行为数据。SDK 采用异步采集模式，避免对业务响应速度造成影响。采集内容除了网络层流量信息外，还可补充应用上下文数据，如用户ID、会话ID、访问时间、敏感数据访问详情等，这些信息对后续数据标识至关重要。
02
流量清洗过滤：输出标准化API资产清单
原始采集的流量中包含大量无效信息，若直接用于检测会导致资源浪费和误判率升高，因此必须经过清洗过滤环节，实现 API 资产的标准化梳理：
1. 剔除无效API
首先过滤掉无意义的接口，包括：返回5xx（服务器错误）、4xx（客户端错误）的异常接口；静态资源接口（如.js、.css、图片文件等）；非内部业务系统的外部流量（如第三方接口调用、广告请求等）。
2. API去重与路径折叠
由于RESTful风格的API普遍存在路径参数动态变化的情况（如/api/admin/user/123和/api/admin/user/456），若仅按 URL 字面匹配会误判为多个接口，导致检测冗余。解决方案是采用路径折叠技术，通过正则表达式定义规则（如匹配哈希值、日期、数字 ID 等动态参数），将语义相同的接口合并为统一模板（如/api/admin/user/{*}），并将路径变量保存为样本，便于后续还原完整 HTTP 请求包。
3. 标准化格式输出
经过清洗去重后，最终生成结构化的 API 资产清单，包含 API 的 URL 模板、请求方法、请求头字段、参数结构、响应格式等核心信息，为后续的资产分析和检测提供标准化输入。
03
API 资产分析：AI智能体驱动的多维打标
API资产打标的核心目标是识别接口的业务属性和安全风险特征，为越权检测提供精准靶向。传统规则引擎难以应对复杂业务场景的多样化API，而AI智能体通过规则引擎与语义理解相结合的方式，可实现高效、精准的多维度打标：
1. 打标维度设计
AI 智能体从四个核心维度对 API 进行综合判断，确保标签的全面性和准确性：
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URL 路径语义：
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通过识别路径中的关键，如“user”、“info”、“order”、“upload”判断业务场景。
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请求方法：
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POST/PUT 通常对应数据创建、修改操作，GET 对应查询操作，DELETE对应数据删除操作。
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请求头特征：
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通过鉴权头（如 Authorization、Token）识别需要权限校验的 API。
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请求 / 响应内容：
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利用正则匹配和AI语义分析，识别包含手机号、身份证号、银行卡号等敏感数据的接口。
04
数据标识：区分私有数据与公有数据
私有数据是指用户自己的个人数据，如银行卡号、身份证号，在业务访问关系中通常是1:1的关系。公有数据是指多个用户公有的数据，在业务访问关系中通常是1:N的关系，表示同1个数据可以被N个用户访问，可进一步细为相同角色的N个用户访问，比如电商业务的订单信息，要区分客户和商家不同的角色。
越权漏洞的本质是用户非法访问了不属于自己的私有数据，因此精准区分 API 接口中的私有数据和公有数据，是提升检测效率和准确性的关键。这一环节通过构建访问关系图谱和智能分析实现：
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1. 会话字段识别
从URL、请求头、请求体中提取会话相关字段，包括Token、Cookie、SessionID、UserID 等，这些字段是判断用户身份的核心依据，也是越权检测中需要重点操纵的对象。
2. 访问关系图谱构建
利用图数据库存储用户、API 接口、敏感字段、数据之间的关联关系。通过分析用户历史请求数据，构建 “用户 – API – 敏感字段 – 数据” 的关系图谱，清晰展示每个用户可访问的API及对应数据资源。例如，UserA访问/api/user/info接口获取到自己的手机号和身份证号，这一关系将被记录在图谱中。
3. 私有数据智能标识
基于访问关系图谱，分析数据的访问权限特征：若某一数据仅被单个用户访问（即count(u) = 1），则判定为私有数据；若被多个用户共同访问，则为公有数据。例如，客户的个人账单信息属于私有数据，而产品信息属于公有数据。标识完成后，仅将包含私有数据的API接口纳入越权检测范围，大幅降低检测冗余。
05
越权检测：AI 驱动的自动化渗透与智能研判
越权检测是整个方案的核心环节，通过模拟真实攻击场景，结合 AI 智能体的自动化执行和漏洞研判能力，实现越权漏洞的自动化发现。
1. 检测场景覆盖
针对水平越权、垂直越权和未鉴权多种场景，设计多样化的自动化检测用例：
- 水平越权检测：使用同一权限等级的不同用户会话（如普通用户 A 和普通用户 B 的 Token），模拟用户 A 访问用户 B 的私有数据接口，验证是否能成功获取数据；
- 垂直越权检测：使用低权限用户的会话（如普通用户），访问高权限用户专属接口（如管理员后台接口），验证是否能绕过权限校验；
- 未鉴权等其他场景检测：删除Token后访问需要权限的接口、替换 Token 格式、修改UserID 参数等绕过权限校验的场景。
2. 自动化检测执行
基于分布式执行器集群，实现检测用例的高效执行：
- 自动化登录与会话维持结合企业内部认证体系，自动获取不同权限等级的测试账号（1高2低权限），维持会话状态，确保检测的连续性。针对不同的应用场景，我们可以通过测试账号角色的设置，来区分私有数据和公有数据。比如企业客户关系管理系统，正常情况下同一部门的不同员工可以访问相同的客户数据，但是我们可以归属两个部门的测试账号，从而确保两个测试账号不应该访问相同的客户数据。
- 动态模拟请求提取活动用户（如最近 30 分钟内有访问行为的用户）的会话信息，通过替换会话的方式，模拟不同用户对目标API访问请求，记录请求响应结果。
- 风险阈值判断若最近100条检测记录中，越权访问成功的比例超过60%，则判定该 API接口存在越权漏洞，并标记为高风险。
3. AI 智能体漏洞研判
传统自动化检测工具存在误报率高、无法理解业务逻辑的问题，而 AI 智能体通过多Agent协作和结构化输出，可大幅提升研判准确性：
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多Agent分工协作
针对越权漏洞的不同类型，部署多个Agent，让AI充分理解API的上下文以及业务含义，让不同的Agent各尽其职，从而尽可能提升漏洞判断准确率。
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结构化证据要求
要求AI智能体必须基于请求/响应数据、访问关系图谱等结构化证据进行判断，不允许凭空生成结论，通过正向验证与反向验证双机制减少模型 “幻觉”。
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人工二次复核
对于AI智能体判定的高风险漏洞，由安全工程师进行人工确认，补充漏洞详情、复现步骤和截图，确保漏洞的真实性。
06
总结
越权漏洞自动化检测的核心是将 AI 智能体的 “智能” 与渗透测试的 “工程化” 相结合，通过数据驱动、智能赋能，解决传统人工检测的效率、准确性和覆盖度问题。
在上述方案中，我们已经得到了API资产清单、API出入参字段、API的业务标识、请求与返回报文等数据，方案进一步演进，可探索实现其他安全漏洞的自动化检测。比如：检测是否存在敏感数据未脱敏、内网IP泄露等与请求返回内容相关的漏洞；针对增删改查类的字段、文件上传下载API，可以结合SQL注入、文件上传等漏洞的特定测试用例，自动化验证是否存在漏洞。
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本文转载自：安全有术 刘顺
刘顺《AI赋能越权漏洞自动化检测》