今日目標

在本地靶機（Juice Shop / DVWA / 自建 Flask）完成一題 Web 類漏洞（建議 XSS 或簡單 SQLi）。

用 AI 幫你審核漏洞描述與解題步驟，修正報告文字。

產出可交付物（截圖、5 行解題步驟、AI prompt 與回覆）。

實作步驟（直接照做）

選題並定位輸入點（例如 Juice Shop 的 Search 或 Comment 欄）。

構造並送出測試 payload（XSS 範例：alert(1)；SQLi 範例：' OR '1'='1）。

用瀏覽器截圖：輸入畫面（含 URL）、送出結果（alert 或回傳多筆資料）、以及 Burp 攔截的 request/response。

把你寫好的「漏洞描述 + 5 行解題步驟」貼給 AI，使用下面 prompt 請 AI 幫你校正與補足。

根據 AI 建議補上修復建議與 SIEM 偵測要點，整理成一頁交付報告。

給 AI 的可複製 prompt（貼入 ChatGPT）

我在本地 lab 的 <頁面名稱> 發現可能的 <XSS/SQLi>，原始漏洞描述如下：
<貼你的漏洞描述與 5 行解題步驟>
請用繁體中文：
1) 檢查描述是否完整（補足缺漏的必要資訊，例如 request/response、payload、是否會影響認證）；
2) 幫我把 5 行解題步驟改寫為正式報告段落（專業、可復現）；
3) 提供 3 條可執行的修復建議與 2 條 SIEM/EDR 偵測規則範例。

必備指令/工具

Burp Suite Community（攔截與保存 request）

curl 範例重放：

curl -i "http://localhost:3000/search?q=<script>alert(1)</script>"

若用 sqlmap（僅 lab）：

sqlmap -u "http://localhost/dvwa/vulnerabilities/sqli/?id=1" --batch --level=1

今天完成 Day10：在本地靶機實作一題 Web 漏洞（XSS/或 SQLi），並用 Burp 與 curl 重放請求取得證據；接著把原始漏洞描述貼給生成式 AI 校正，得到更正式且可復現的報告段落與修復建議。透過 AI 與手動驗證的互補流程，我的報告更完整，也更能精準指出修補要點與偵測規則。