browser-assisted-hunting

SkillWeb & browsing

浏览器交互式挖洞:登录态操作、双账号越权对比、SPA渲染取证、DOM XSS确认、验证码登录、前端隐藏功能绕过。 Use when CLI/HTTP evidence is insufficient and the target needs real browser interaction to confirm.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the browser-assisted-hunting skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by langbyyi/cyberstrikeai-src in skills/browser-assisted-hunting/SKILL.md and read by ahel’s review.

定位

命令行与 HTTP 工具拿不到渲染后状态与交互反馈。当目标的漏洞需要真浏览器操作才能确认时用本 skill(依赖外部 MCP,如 Playwright)。它只补验证手段,不降低任何证据门槛;授权边界遵循 authorized-attack-scope

何时必须上浏览器

场景命令行为什么不行浏览器怎么做
SPA 动态渲染源码无数据,接口运行时才生成browser_snapshot 读无障碍树,定位真实接口与元素
登录态多步交互登录流有 JS 挑战/跳转/加密表单填写走完登录,再操作目标功能
越权对比需两个独立会话 Cookie 环境双浏览器 context 隔离登录,互相重放
DOM XSS源码含 sink ≠ 执行渲染后读 DOM/console + 截图执行效果
CSRF 实操需浏览器真实携带 Cookie 跨站提交构造表单自动提交,观察副作用
前端隐藏功能hidden/disabled 元素命令行看不见snapshot 找到元素,绕过前端限制打后端

标准打法

1. 双账号越权对比(最常用)

  1. 开两个浏览器 context(Cookie 隔离),分别登录测试账号 A、B。
  2. A 中定位目标功能:订单/个人资料/文件下载/消息等,记下请求 URL 与参数。
  3. B 中重放:改 ID 参数直接导航或重新发起,读取渲染结果。
  4. B 能看到非 B 的数据即越权成立。证据:B 侧截图 + 快照关键节点 + 命中的 URL/参数。

2. DOM XSS 确认

  1. 注入点提交 payload 后等渲染完成。
  2. browser_snapshot 或执行 JS 读取 sink 处的实际值,确认 payload 进入且被解析执行。
  3. 截图执行效果(弹窗/样式变化/外带请求)。「源码里看得到 payload」不算证据,渲染后执行效果才算。

3. 登录流与验证码

  1. browser_type 填表单提交;遇验证码先截图。
  2. 截图传给 ddddocr 工具识别(ocr 文字码 / detect 点选坐标 / slide 滑块缺口),结果回填。
  3. 登录态建立后继续目标操作;登录成功本身可作为「auth_required」字段的实测依据。

4. 前端逻辑绕过

  1. snapshot 找 disabled/hidden 的按钮、被前端拦截的接口。
  2. 前端限制不代表后端校验:直接调用后端接口或修改元素状态后提交。
  3. 后端未校验即成立;证据取请求/响应差分,浏览器只是发现手段。

证据衔接(不可降级)

  • 浏览器工具调用记录即真实探测证据,record_vulnerability 可复现门认可。
  • 截图是给人看的补充,必须配结构化证据:请求 URL/参数 + 渲染后快照的关键内容。
  • 负结果也落 Fact:「浏览器实测 XX 无渲染执行 / 无越权」,防止重复验证。

降级

tool_search 查不到 browser_* 工具(未挂浏览器 MCP)时:退回 HTTP 工具 + 手动 Cookie 头模拟登录态;在 Fact 中标注「缺渲染态证据」,不虚构浏览器结果。

Signals

GitHub stars
115
Forks
4
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
browser-assisted-hunting
Source
github.com/langbyyi/cyberstrikeai-src