LLM赋能大规模威胁狩猎：VirusTotal API与Gemini自动化实战指南
VirusTotal发布博客介绍如何利用Gemini LLM与VirusTotal API自动化大规模威胁狩猎。通过Google Colab和vt-py库，分析师可用自然语言生成精准查询代码，大幅提升工作效率。本文解析技术细节、最佳实践与安全注意事项，助你开启智能威胁狩猎新方式。
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VirusTotal在LABScon大会上展示了利用LLM（Gemini）结合VirusTotal API和Google Colab自动生成Jupyter代码，实现大规模威胁狩猎的新范式。通过自然语言描述分析需求，LLM能自动构造精确的API查询，大幅降低分析师手工编写代码的门槛，提升威胁响应效率。
来源：VirusTotal Blog | 2025-09-30 | 原文链接
🔍 关键发现
- LLM（Gemini）可基于自然语言自动生成VirusTotal API查询代码，无需分析师手动编写Python脚本。
- 预先填充的“元Colab”笔记本提供了完整的API参考文档和可工作代码示例，作为LLM生成准确代码的上下文。
- vt-py库简化了API交互，配合Google Colab的集成环境，实现了从问题到情报的端到端自动化流程。
⚔️ 攻击链分析
该方法为防御性自动化技术，不涉及攻击链。使用流程：1）分析师用自然语言描述威胁查询需求；2）Gemini根据元Colab中的上下文生成对应API代码；3）在Colab中执行代码，获取VirusTotal情报。
🚩 失陷指标 (IOC)
未公开具体IOC，该方法适用于任意威胁情报查询
🛡️ 缓解建议
- ✅ 确保VirusTotal API密钥仅限授权人员使用，并定期轮换。
- ✅ 对LLM生成的代码进行人工审查，避免逻辑错误或API调用滥用。
- ✅ 限制Colab笔记本的访问权限，防止敏感情报泄露。
涉及漏洞：[]
⚠️ 本文仅供安全研究与学习，IOC 信息请勿用于非法目的。
🤖 常见问题解答（FAQ）
❓ 如何使用Gemini生成VirusTotal查询代码？
在预置的元Colab笔记本中，用自然语言描述分析目标（如‘查找近期与APT29相关的样本’），Gemini会基于上下文生成对应的vt-py代码，手工执行即可。
❓ LLM生成的代码是否会有安全风险？
有可能。建议对生成的代码进行人工复审，确认查询范围和参数合理，避免因字段错误导致情报遗漏或过度请求。
❓ 该方法适用于哪些威胁狩猎场景？
适用于大规模文件/URL/域名查询、威胁情报关联、攻击者画像等需要频繁构造API调用的场景，尤其适合快速原型验证。