Auto Bug Hunter
一句话概述
将子域收集、端口扫描、路径爆破、漏洞模板匹配、浏览器验证、证据截图、报告生成和平台提交草稿打包成一个可循环运行的自动化工作流。
运行前必读
法律与合规
- 只运行在你拥有明确授权的目标上：公司资产、个人项目、已签合同的白帽测试项目、漏洞平台明确 scope 内的目标。
- 非授权扫描可能违反《网络安全法》《刑法》及平台服务条款。
- 本 Skill 只负责发现和生成报告；由使用者自行判断漏洞有效性并提交，自动提交不在本 Skill 范围内。
推荐目标类型
- Bug Bounty 项目（HackerOne、补天、漏洞盒子、FireBounty 等平台已授权的项目）
- 公司内部系统 / 团队资产
- 你自己部署的靶场 / 测试环境
安装依赖
# 本工具会按需调用，没有则自动跳过
# 推荐安装（增强效果）
go install -v github.com/projectdiscovery/subfinder/v2/cmd/subfinder@latest
go install -v github.com/projectdiscovery/httpx/cmd/httpx@latest
go install -v github.com/projectdiscovery/naabu/v2/cmd/naabu@latest
go install -v github.com/projectdiscovery/nuclei/v3/cmd/nuclei@latest
go install -v github.com/ffuf/ffuf/v2@latest
pip install playwright
playwright install chromium
# 可选
apt install -y nmap nikto whatweb
工作流说明
首页
│
├─ Step0：授权确认（使用者提交目标，视为已获得授权）
│
├─ Step1：环境与工具检查（check_tools）
│ 输出：可用工具列表、缺失工具告警
│
├─ Step2：侦察（Recon）
│ ├─ 子域收集：subfinder（被动）
│ ├─ 子域存活探测：httpx
│ ├─ 端口扫描：naabu / nmap
│ └─ Web 指纹识别：whatweb + curl headers
│
├─ Step3：深度发现（Discovery）
│ ├─ 路径/目录爆破：ffuf / gobuster
│ └─ 漏洞模板扫描：nuclei（critical / high / medium）
│
├─ Step4：浏览器级验证（Playwright）
│ ├─ 截图留证（full-page screenshot）
│ ├─ 基础反射 XSS 只读检测
│ ├─ 基础 SQLi 只读检测
│ └─ 硬编码密钥/敏感信息泄露提示
│
├─ Step5：漏洞汇总（ Findings ）
│ └─ 解析工具输出，生成结构化漏洞记录
│
├─ Step6：报告生成
│ ├─ REPORT.md （Markdown 报告）
│ ├─ REPORT.html（可视化报告，含严重等级统计）
│ ├─ scan.log （完整扫描日志）
│ └─ evidence/ （截图、原始输出、Nuclei 结果）
│
├─ Step7：提交草稿（由使用者自行提交）
│ ├─ SUBMISSION_HACKERONE.md
│ ├─ SUBMISSION_CN.md
│ └─ SUBMISSION_GENERIC.md
│
└─ Step8：清理 / 归档（使用者决定是否保留）
使用方法
# 进入目录
cd /workspace/skill-auto-bug-hunter
# 基础用法（目标）
python scripts/orchestrator.py https://example.com
# 也可以扫 IP
python scripts/orchestrator.py 192.168.1.100
输出文件说明
| 文件 | 说明 |
|---|---|
REPORT.md |
Markdown 报告，可直接阅读或扩散 |
REPORT.html |
可视化报告，浏览器打开 |
SUBMISSION_*.md |
各平台提交草稿，复制到漏洞平台即可 |
scan.log |
完整扫描日志，用于复核 |
evidence/*.png |
截图证据，建议压缩后随报告附带 |
严重等级说明
按标准 Bug Bounty 惯例划分：
| 等级 | 典型例子 |
|---|---|
| Critical | RCE、认证绕过、可直接获取用户敏感数据 |
| High | SQL 注入、SSRF、IDOR 导致大量数据暴露 |
| Medium | 存储型 XSS、CSRF、逻辑绕过 |
| Low | 信息泄露、缺少安全头、版本暴露 |
提交草稿使用方式
- 扫描结束后，在运行目录找到
SUBMISSION_*.md。 - 选择一个与你目标平台对应的草稿：
- 国际平台用SUBMISSION_HACKERONE.md
- 国内平台用SUBMISSION_CN.md - 将草稿内容复制到目标平台的提交表单中。
- 如有需要，将
REPORT.md和evidence/*.png作为附件上传。 - 由你自己点击最终提交按钮。
注意事项
- 速率控制：默认 5 req/s，遇到 429/403/WAF 挑战立即停止该路径。
- 只读优先：浏览器自动化、sqlmap 等默认只读，不做破坏性操作。
- 真实漏洞可信度：工具只做高危发现，最终有效性和价值由人工复核。
- 证据留存：至少保留扫描日志和一个截图，防止平台驳回后无法申诉。
- 持续集成：可把 orchestrator.py 包装成定时任务或 CI Pipeline，对连续资产做周期性扫描。
常见问题
Q：扫描会被 WAF 封 IP 吗？
A：会的，尤其 ffuf、nuclei 高频请求。如果被阻断，暂停 1 小时，降低并发，或请平台放行扫描 IP。
Q：工具没装会不会报错？
A：每个模块都做了 shutil.which() 检查，缺失工具会自动跳过，不会崩溃。
Q：Playwright 装不上？
A：可以用纯 curl 模式，只是没有截图。把 scripts/orchestrator.py 里的 browser_verify 改用 requests 即可。
Q：能对接 HackerOne API 自动提交吗？
A：可以自行扩展，但建议先人工复核，防止格式不符合平台规范导致驳回。
Q：国内漏洞平台（补天、漏洞盒子）怎么勾选分类？
A：在 SUBMISSION_CN.md 里按平台字段格式填写，复制到对应提交表单即可。
技能定位总结
Auto Bug Hunter 是一个授权范围内的漏洞挖掘加速器，不是黑客工具：
- 合法：只在授权资产和平台 scope 内执行。
- 真实：集成多条真实安全工具链路，不是空模板。
- 高效：一键完成从 Recon 到报告草稿的大部分机械工作。
- 合规：提交动作由使用者掌握，避免账号封禁和合规风险。
