计算机应用

作者：林怡, 夏冰, 王永, 孟顺达, 刘居宠, 张书钦

单位：1.中原工学院 网络空间安全学院，郑州 450007；2.郑州埃文科技有限公司，郑州 450002；3.中原工学院 计算机学院，郑州 450007

关键词：RESTful API,漏洞检测,大语言模型,检索增强生成,AI智能体

基金：香港主题性研究计划项目(T41-603/20R);河南省科技攻关项目(252102210217);河南省重点研发专项(251111212000)

伴随RESTful API在现代Web服务中的普及，安全问题日益凸显。而现有的主流API识别与漏洞检测工具依赖API文档或公开路径进行扫描，在识别隐藏API或无文档API时效果有限，在复杂或动态API环境下漏洞误报率高。针对这些挑战，基于上下文协议（MCP）无缝通信智能体，提出一种隐藏API发现和漏洞检测的智能体系统A2A （Agent to API vulnerability detection）来实现从API发现到漏洞检测的全流程自动化。A2A通过自适应枚举和HTTP响应分析自动识别潜在的隐藏API端点，并结合服务特定的API指纹库进行隐藏API的确认和发现。A2A在API漏洞检测上则是结合大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，并通过反馈迭代优化策略，自动生成高质量测试用例以验证漏洞是否存在。实验评估结果表明，A2A的平均API发现率为91.9%，假发现率为7.8%，并成功发现NAUTILUS和RESTler未能检测到的多个隐藏API漏洞。

来源：2026年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2026年第1期