ChatGPT作为一个基于自然语言处理技术的人工智能模型，可以应用于网络安全领域的各个方面。

• 恶意代码分析，帮助安全分析师分析恶意代码，提高效率。

• 网络入侵检测，可以识别和分析网络流量中的恶意行为，以帮助企业保护其网络和数据安全。

• 事件响应，帮助安全团队处理大量数据，发现入侵痕迹，生成事件响应报告。

• 威胁情报分析，帮助安全团队快速获取和理解海量的威胁/开源情报数据，及时发现和响应潜在的网络威胁。

• 反欺诈，我可以识别和预测诈骗和欺诈行为，以保护用户的利益。

随着人工智能技术的发展，也出现了一些安全和隐私的问题。例如，黑客可能会使用我这样的模型进行攻击和欺诈行为，或者通过攻击和篡改模型来获取用户的敏感信息。因此，在应用人工智能技术时，需要采取一系列安全措施，保障用户的隐私和安全。

1. ChatGPT 自我介绍

2. 解释代码

2.1 分析shellcode

ChatGPT帮忙分析shellcode，还是相对准确的。

想办法让它提取一下攻击者的IP和端口号，IP地址准确，但是端口号有误。

2.2 分析恶意代码

尝试让ChatGPT解释反射DLL注入代码。

ChatGPT回答还是挺严谨的，考虑到合法软件中也会使用到反射DLL注入，没有直接下定论说是一段恶意代码。

2.3 解混淆

ChatGPT解混淆，判断是否是恶意代码。

ChatGPT无法实时联网，无法对域名进行溯源，但是可以给出一些建议。

3. 生成脚本/代码

3.1 生成攻击代码

可以让ChatGPT帮忙混淆脚本。

eBPF代码信手拈来，完全可以根据自己描述实现特定功能的eBPF程序。

最后还能提供参考建议

3.2 引导ChatGPT

直接问ChatGPT漏洞检测/利用相关的代码，它并不会直接提供。可以先从漏洞检测脚本角度，试着问一问。

我们可以换一种说法，以安全为目的，请求ChatGPT帮助，就可以返回漏洞检测脚本。（当然准确性不高，CVE-2020-2551是Weblogic IIOP反序列化漏洞，并不是XXE实体注入漏洞），下面我想一步一步，引导ChatGPT帮我生成一份漏洞利用代码。

纠正一下ChatGPT的错误，提示这个是Weblogic IIOP反序列化漏洞，之后就返回了新的漏洞检测脚本。

不装了，摊牌了，我就想要漏洞利用代码，ChatGPT带着“愧疚”，给我提供了一段java RMI 利用代码。

ChatGPT第一版是LDAP协议，但这个漏洞利用应该是IIOP协议的，在我一步一步引导下，生成了一份相对完整漏洞利用代码，效果不错。

4. 协助漏洞分析

4.1 漏洞利用流量分析

ChatGPT分析HTTP报文，检测到ExifTool远程代码执行漏洞的paylaod。

检测能力还有待提高。

4.2 生成漏洞分析报告

ChatGPT能轻松生成已知漏洞的分析报告。

5. 协助事件响应

5.1 主机检测脚本

生成的脚本有点简单，当然我没有问具体的场景，ChatGPT回答就显得比较笼统。

好吧，重装解决一切问题。

5.2 生成事件响应报告

我提交了一个json数据，ChatGPT可以通过json输出一份事件调查报告，完整度够，但深度不够。

6. AI-OSINT

我们可以让ChatGPT返回图片，为了更好的写报告。

8. 写在最后

这篇文章的开头和大纲都是ChatGPT完成的 : )，ChatGPT在安全领域的应用场景还有很多想象空间，等待大家探索。