主要观点总结
本文主要探讨了利用AI自动生成适应不同场景的tamper脚本，以提升Sqlmap在面对多样化环境时的绕过能力。文章介绍了手动编写tamper脚本的复杂性以及自动化生成的需求，并提出了基于AI自动编写Tamper的基本思路，包括数据采集与环境分析、训练模型生成tamper脚本、模型测试与优化以及自动调试与微调等步骤。同时，文章还展示了如何利用OpenAI的ChatGPT生成SQLMap可用的tamper脚本，并说明了运行脚本的方法和效果。
关键观点总结
关键观点1: 自动化需求的提出
在渗透测试过程中，针对不同的目标，安全人员经常需要编写特定的tamper脚本来绕过不同类型的安全防护系统，这不仅耗时还需要高度的专业知识，而不同数据库、防火墙和环境的差异增加了复杂性。利用AI自动化生成tamper脚本能提高效率和成功率。
关键观点2: AI自动编写Tamper的基本思路
为了实现AI自动编写tamper脚本的功能，可以将任务分为几个关键步骤：数据采集与环境分析、训练模型生成tamper脚本、模型测试与优化以及自动调试与微调等。选择合适的模型如NLP（自然语言处理）为基础的模型（如GPT）来处理代码生成任务。
关键观点3: 利用OpenAI生成tamper脚本的示例
文章给出了利用OpenAI的ChatGPT生成SQLMap可用的tamper脚本的示例，包括获取用户输入的payload、调用OpenAI API生成特定于SQLMap的tamper规则、根据生成的规则创建SQLMap tamper脚本文件等步骤。
关键观点4: 结论
通过AI自动生成的tamper脚本，可以看到AI在SQL注入绕过技术中的应用潜力。借助ChatGPT等自然语言处理模型，能够根据不同的payload和绕过需求生成符合SQLMap使用规范的tamper脚本，提升效率和适应性。随着AI技术的发展，未来的自动化渗透测试工具可能会更加智能化和高效。
文章预览
有兴趣的可以加入微信群一起讨论 在当今网络安全领域，针对 Web 应用的 SQL 注入攻击仍然是一个常见的威胁。为了应对不同数据库和 WAF（Web 应用防火墙）规则的多样性，Sqlmap 提供了 tamper（篡改）脚本功能，可以在注入请求中插入特定的混淆逻辑，从而绕过检测规则。然而，对于一些复杂环境，编写高效的 tamper 脚本需要熟练的 SQL 注入、数据库和编程知识。这也是自动化生成 tamper 脚本的需求日益迫切的原因。 本文将探讨如何利用 AI 自动生成适应不同场景的 tamper 脚本，以提升 Sqlmap 在面对多样化环境时的绕过能力。 下面这是一个正常的tamper blanks = ( '%01' , '%02' , '%03' , '%04' , '%05' , '%06' , '%07' , '%08' , '%09' , '%0B' , '%0C' , '%0D' , '%0E' , '%0F' , '%0A' ) retVal = payload if payload: retVal = "" quote, doublequote, firstspace, end = False , False , F
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