【亲测免费】 Vulnhuntr 使用教程

1. 项目介绍

Vulnhuntr 是一个利用大型语言模型（LLM）进行静态代码分析的工具，旨在自动识别和发现远程可利用的安全漏洞。它通过分析从远程用户输入到服务器输出整个代码调用链，检测复杂的多步骤安全绕过漏洞，这些漏洞远远超出了传统静态代码分析工具的能力。

2. 项目快速启动

环境要求

• Python 3.10（由于使用的 Jedi 库存在多个版本中的 bug，其他版本的 Python 可能无法可靠运行）

安装

使用 Docker

docker build -t vulnhuntr https://github.com/protectai/vulnhuntr.git#main

使用 pipx

pipx install git+https://github.com/protectai/vulnhuntr.git --python python3.10

从源代码安装

git clone https://github.com/protectai/vulnhuntr.git
cd vulnhuntr
poetry install

使用

Vulnhuntr 需要一个 API 密钥和 GitHub 仓库的本地路径。你也可以选择指定一个自定义端点用于 LLM 服务。

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-1234"
vulnhuntr -r /path/to/target/repo/

如果你想分析特定的文件或路径，可以使用 -a 参数：

vulnhuntr -r /path/to/target/repo/ -a server.py

如果你使用的是 Docker，可以这样做：

docker run --rm -e ANTHROPIC_API_KEY=sk-1234 -e ANTHROPIC_BASE_URL=https://localhost:1234/api -v /local/path/to/target/repo:/repo vulnhuntr:latest -r /repo -a repo-subfolder/target-file.py

3. 应用案例和最佳实践

• 案例：分析一个包含用户输入处理的 Python 文件，例如 server.py，以检测潜在的安全漏洞。
• 最佳实践：为 LLM 提供尽可能多的上下文信息，但要注意控制成本。建议使用 Claude LLM，因为它在测试中表现优于 GPT。
• 注意：设置 API 密钥的花费限制，或者密切监控使用情况，以免产生高额费用。

4. 典型生态项目

Vulnhuntr 可以应用于各种 Python 代码库，特别是那些处理远程用户输入的项目。以下是一些可能受益于 Vulnhuntr 分析的项目类型：

• Web 应用程序
• API 服务
• 任何涉及用户输入处理和服务器响应的应用

使用 Vulnhuntr 可以帮助开发者在早期发现潜在的安全漏洞，提高软件的整体安全性。