claude-bug-bounty 使用教程

claude-bug-bounty（BugHunter）是一款AI驱动的安全测试工具包，支持从侦察到报告的完整漏洞赏金流程，可免费使用多种AI后端，无需付费订阅。 ## 快速开始 1. 从 GitHub 仓库克隆项目： 并进入目录。 2. 运行安装脚本 ，自动安装依赖的安全工具（subfinder、httpx、nuclei 等）。 3. 配置 AI 后端：编辑 ，选择你想使用的免费AI提供商。推荐先用 Ollama 本地运行（完全离线），也可配置 Groq 或 DeepSeek 的免费云端 API。 4. 运行 验证所有依赖是否安装成功。 ## 核心功能演示 **功能一：自动化子域名侦察** 执行 ，工具会自动调用 subfinder 进行子域名枚举，用 httpx 探测存活主机和指纹信息，AI 会分析结果并标记高价值目标（如管理后台、API 接口），输出结构化的侦察报告。 **功能二：智能漏洞扫描** 运行 ，基于侦察结果自动选择合适的 nuclei 模板进行漏洞扫描。AI 会对扫描结果进行智能过滤，去除误报，并按风险等级排序。对于发现的漏洞，会自动生成复现步骤。 **功能三：一键生成赏金报告** 扫描完成后执行 ，AI 会根据漏洞类型、影响范围和复现步骤，自动生成符合 HackerOne、Bugcrowd 等平台格式要求的漏洞报告，包含漏洞描述、影响分析和修复建议。 ## 实际使用案例 **场景一：新手猎人的第一次赏金** 安全爱好者小李想入门漏洞赏金但不知从何下手。他用 BugHunter 对一个公开的赏金项目进行侦察，工具自动发现了 47 个子域名，AI 标记出 3 个疑似管理后台和 2 个未授权 API 接口。随后针对这些高价值目标扫描，发现了一个信息泄露漏洞，自动生成的报告帮助他成功提交并获得了第一笔赏金。 **场景二：批量资产安全评估** 某安全团队需要对公司旗下的 10 个域名进行季度安全评估。使用 BugHunter 的批量模式，一次配置即可自动完成所有域名的侦察、扫描和报告生成，AI 还会对比上次扫描结果，高亮新增资产和新发现的漏洞，团队评估效率提升了 5 倍。 ## 常见问题 FAQ **Q1：真的完全免费吗？** 核心功能完全免费。使用 Ollama 本地运行 AI 模型零成本；使用 Groq 或 DeepSeek 云端 API 也有免费额度，日常使用基本够用。安全工具本身都是开源的。 **Q2：扫描会不会违法？** 工具本身是合法的安全测试工具，但必须在获得授权的情况下使用。请确保只对你拥有权限的目标进行测试，或在平台的公开赏金项目范围内操作。工具内置了速率限制和礼貌扫描模式，避免对目标造成影响。 **Q3：本地 Ollama 模型效果够用吗？** 对于基础的侦察分析和报告生成，本地模型完全可以胜任。如果需要更精准的漏洞分析和高质量报告，建议搭配 Groq 的 Llama 模型使用，响应速度快且免费。 ## 小贴士 1. 先侦察后扫描：不要盲目直接扫描，先用 命令了解目标资产，再针对性扫描高价值目标，效率更高且更隐蔽。 2. 善用自定义模板：在 目录下添加你自己的 nuclei 模板，AI 会学习你的扫描偏好，后续推荐更精准。 3. 保持工具更新：安全工具更新频繁，定期运行 确保使用最新的漏洞检测规则和 AI 模型。