Nuclei AI - 让漏洞发现更加智能化与高效 - 新鲜讯息

记得上周我们进行了一次安全演练，面对大量的漏洞信息，我几乎快被繁琐的手动操作压垮了。要从技术博客、漏洞报告或者社交媒体上提取相关信息并转化为可用的检测模板，那真是个耗时耗力的活儿。

这时候偶然听说了 Nuclei AI 浏览器扩展，它是基于 ProjectDiscovery 云平台的一款工具，可以帮助我们自动生成漏洞扫描的模板。老实说，一开始我也没抱太大希望，想试试能不能减轻一点负担。

使用起来真的很简单！只需在网页上找到相关的漏洞信息，右键点击，就能看到 “生成 Nuclei 模板” 的选项。AI 会自动帮我生成所需的模板，这样我就能集中精力进行更深入的分析，而不是被重复的手动操作搞得焦头烂额。

更棒的是，它还支持从 HackerOne 和 ExploitDB 等平台提取信息。比如，当我在查看 HackerOne 的一些漏洞报告时，只需点击一下侧边栏的按钮，模板就跑出来了。

想要获取工具的小伙伴可以直接拉至文章末尾

我们来提取并讨论上述工具描述中涉及的网络安全关键技术点：

1、自动化漏洞检测与模板生成：

- 随着网络环境的复杂性增加，手动编写和维护漏洞扫描模板变得越来越耗时。通过自动化工具生成模板，安全团队能够迅速适应新出现的漏洞，同时保持灵活性。这种技术不仅提高了工作效率，还减少了人为错误的可能性，使得漏洞检测过程更加可靠。

2、跨平台信息提取能力：

- 不同的漏洞报告平台提供了不同类型的信息，能够跨平台提取并统一处理这些数据，显著增强了信息收集的效率。这意味着安全工程师可以更全面地了解当前漏洞状况，并快速响应新发现的问题。这种能力在动态变化的网络安全环境中尤为重要。

3、集成与用户体验：

- 将安全工具集成到浏览器中，使得工程师在进行日常活动时，可以无缝切换到漏洞检测任务。这种集成方式降低了学习曲线，用户能够更快地掌握工具的使用，从而提升整体的工作效率。此外，右键菜单和快捷键支持也使得操作更加直观流畅。

4、人工智能的应用：

- AI 的引入为漏洞检测提供了新的可能性，通过机器学习和自然语言处理，未来的版本可能会不断优化模板生成的准确性和相关性。这种智能化的处理方式让安全研究员能够将更多时间投入到策略制定和深度分析，而不仅仅是规范化的操作。

5、效率与质量的平衡：

- 尽管 Nuclei AI 可以快速生成模板，但在某些情况下可能无法完全满足特定需求或信息不完整。因此，安全团队需要保持一定的审慎态度，在依赖自动化工具的同时，确保生成的模板经过必要的验证和调整。这种对质量的重视将有助于避免因模板问题导致的漏检或误报情况。

下载链接

https://github.com/projectdiscovery/nuclei-ai-extension

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