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开发一个基于AI的FOFA查询优化工具，能够自动分析用户输入的搜索关键词，生成高效的FOFA查询语句。工具应支持自然语言输入，自动转换为FOFA语法，并提供相关漏洞和威胁的智能分析报告。要求集成Kimi-K2模型进行语义理解，输出包括查询结果的可视化展示和风险等级评估。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
如何用AI辅助FOFA搜索提升网络安全分析效率
网络安全分析工作中，FOFA搜索引擎是发现潜在威胁的重要工具。但传统使用方式需要手动编写查询语法，对新手不够友好，也容易遗漏关键搜索维度。最近尝试用AI技术优化这一流程，效果超出预期。
1. 传统FOFA搜索的痛点
手动使用FOFA时经常遇到这些问题：
- 语法记忆成本高：需要记住大量字段和运算符规则
- 查询效率低：反复调试语法占用大量时间
- 结果分析困难：海量数据需要人工筛选关键信息
- 关联分析弱：难以自动关联漏洞库和威胁情报
2. AI辅助方案设计思路
基于这些痛点，设计了一个AI辅助工具，核心功能包括：
- 自然语言转FOFA语法：用户可以用日常语言描述搜索需求
- 智能查询优化：自动补充相关搜索条件和排除干扰项
- 结果分析增强：自动提取关键资产和风险指标
- 可视化报告：生成直观的风险分布图表
3. 关键技术实现
3.1 语义理解模块
使用Kimi-K2模型处理自然语言输入，核心能力：
- 识别用户搜索意图（找漏洞、资产测绘等）
- 提取关键实体（IP、域名、服务类型等）
- 判断时间范围、地域等限定条件
3.2 查询优化策略
基于语义分析结果自动优化查询：
- 补充默认安全字段：自动添加"status=200"等条件
- 排除干扰结果：过滤CDN、云服务商IP段
- 智能关联漏洞：匹配CVE数据库添加检测条件
- 分页策略优化：根据结果数量动态调整
3.3 风险分析引擎
对查询结果进行深度处理：
- 资产分类统计（服务类型、框架版本等）
- 漏洞匹配（基于指纹识别）
- 威胁评分（结合暴露面和漏洞严重程度）
- 关联分析（同源资产聚类）
4. 实际应用案例
最近用这个工具发现了一个企业内网暴露案例：
- 输入自然语言："查找暴露的Jenkins控制台"
- 系统自动生成查询：
title="Jenkins" && body="管理" && port!="8080" - 结果分析发现：
- 32个暴露实例
- 其中8个存在未授权访问
- 3个运行在公网IP上
- 自动生成修复建议：
- 立即限制访问IP
- 升级到最新版本
- 检查构建历史是否泄露凭证
5. 使用建议
根据实践总结的优化技巧：
- 输入尽量具体：说明目标系统类型或漏洞特征
- 善用排除条件：告知不需要的结果类型
- 关注风险评分：优先处理高危资产
- 定期保存查询：建立自己的检测策略库
平台使用体验
这个工具是在InsCode(快马)平台上开发的，几个特别省心的点：
- 内置的Kimi-K2模型直接调用，省去API配置
- 编辑器支持实时调试查询语句
- 一键部署后就能生成可分享的检测报告
- 不需要操心服务器维护
对于网络安全分析工作来说，这种AI辅助工具确实能大幅提升效率。特别是处理大规模资产测绘时，智能化的查询优化和结果分析可以节省数小时的手动工作。
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开发一个基于AI的FOFA查询优化工具，能够自动分析用户输入的搜索关键词，生成高效的FOFA查询语句。工具应支持自然语言输入，自动转换为FOFA语法，并提供相关漏洞和威胁的智能分析报告。要求集成Kimi-K2模型进行语义理解，输出包括查询结果的可视化展示和风险等级评估。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
