小白程序员必备：收藏这份AI自动化赏金狩猎实战指南，轻松获取漏洞奖励！
本文介绍了一种基于rapiddns-cli、httpx、SourceMapX和AI的漏洞挖掘流水线实战方法。通过还原存在.map文件的站点，进行webpack代码还原为源代码，然后对还原后源代码进行审计来发现漏洞。作者以TSRC的qq.com子域名为例进行了实际测试，成功发现基于postmessage的任意js代码中心漏洞，获得了3000多元的漏洞奖励。该方法利用AI和脚本程序实现自动化，成本低，效率高，适合小白和程序员学习网络安全。
大家好，
前段时间发布了一篇使用rapiddns-cli 结合一些工具来做漏洞挖掘流水线的文章，但是有些遗憾的是没有实战获取赏金的案例。今天就来分享一篇实战。
个人比较倾向用一种漏洞挖掘方法然后批量去执行检测这种来做SRC赏金，当前AI大模型基座能力是越来越强，发展速度也很快，再加上Agent工程从提示词优化到当下流行的harness工程等，也有了很大的提升。把今年做过的一些实战案例挑了其中一个结合了RapidDNS实战的工作流分享出来。
0x00 工作流
首先来说一下采用的方法流程：
使用rapiddns-cli 收集获取信息。
使用httpx来收集获取HTTP等信息。
使用SourceMapX批量对站点检测并还原sourcemap的文件。
使用AI对还原后的javascript进行漏洞挖掘
通过上述流程，大家知道了今天的漏洞挖掘方法是什么了。就是通过还原存在.map的文件这类站点，进行webpack代码还原为源代码，然后对还原后源代码进行审计来发现漏洞。
0x01 实战结果
这里开发了一个脚本来实现自动化流水线,就是上面的流程。然后以TSRC的qq.com 子域名为例进行了实际的测试，结果成功发现基于postmessagee的任意js代码中心漏洞，获得了3000多元的漏洞奖励。
说了理论了，也有成果了。下面介绍详细的过程。
0x02 AI自动化赏金狩猎思路
rapiddns-cli 使用的是export模式来导出所有的子域名。
命令是：
rapiddns-cli export start <domain>执行完成后会显示- result/xxxxxx.csv 这样的结果。从csv中提取出解析结果为外网IP地址的域名目标进行记下来的探测。
httpx探测使用的命令是：
httpx -l <subdomains.txt> -mc 200,301,302 -silent -o <domain>_http.txtSroucemap自动导出等，可以使用之前开发的https://github.com/insightglacier/SourceMapX
命令：
`python SourceMapX.py -m R -d urls.txt`然后就是使用开发好基于AI的javascript漏洞挖掘Agent来进行漏洞挖掘。
这套Agent是从头开始构建的，使用到了codeql，然后会进行XSS漏洞、Prototype pollution，postmessage等漏洞类型检测。codeql的查询的结果使用AI来进行分析，分析之后对漏洞进行实际验证，这里会调用浏览器去实际执行来做辅助判断。针对最终给出的结果等会根据多条标准来通过AI来进行最终的确认。整套的流程就是这样的。大家有了思路，其实使用vibe coding实现起来并不具备难度。
这样的一套流程的优势就是codeql对于javascript的效果还是很好的，不依赖编译环境。其次codeql的规则可以提高覆盖率，防止AI自由发挥导致的随机性和幻觉等情况。AI除了做漏洞发现外，还会根据代码来动态开发增加codeql检测规则。漏洞的误报率也有明确的要求和规则来进行验证，其中还包含一部分动态验证的内容，让结果的可信度增加。通过AI+脚本程序等来实现可以节省token用量，可以以极低的成本来大批量的检测漏洞。具备实际的可行性。这里介绍的发现的案例实际成本不超过100元的成本。使用的模型是GPT5.4的模型。这里展示以下结果推送的效果。
token硬编码
postMessage源未校验，然后导致输入内容进入到eval导致的js代码执行
当然这里有很多实现的细节和一些坑就不做太多展开了。有机会可以单独写一篇文章给大家讲讲。如果有兴趣的，或者希望开源试用的可以留言，如果人多可以考虑完善后开放出来大家试用，以及有什么问题的可以留言进行交流。
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