用途：该技能针对 Gradio（Python 机器学习模型 Web 演示框架，常用于 HuggingFace Spaces）的组件服务器攻击面，整理 LFI 与 SSRF 漏洞的识别与利用方法。
主要能力与覆盖漏洞：CVE-2024-47167 组件服务器 LFI（无需认证，任意文件读取，影响 3.47-3.50.2）；同源全读取 SSRF（无需认证，内网探测与数据读取，3.47-3.50.2）；queue/join 文件代理 SSRF（无需认证，内网资源代理读取，约 4.40.0）。
目标识别：默认端口 7860；页面特征含 gradio_mode、gradio-app、content="gradio"；Shodan 查询 html:"gradio_mode"；关键端点 /component_server、/queue/join、/file=。
使用方式：按攻击路径决策树判断——检测到 /component_server 时对应 3.47-3.50.2，LFI 用 fn_name=make_temp_copy_if_needed、data=本地路径，SSRF 用 fn_name=download_temp_copy_if_needed、data=URL；否则尝试 /queue/join，寻找 File/URL 输入组件，SSRF 用 data=[{"path": "URL"}], fn_index=0。检测优先级：P0 为 CVE-2024-47167 LFI 与 component_server SSRF，P1 为 queue/join SSRF（代理到 /tmp/gradio/）。
适用场景：授权安全测试中的 Gradio 服务漏洞验证与内网探测。
限制与注意：component_id 需爆破，通常 0-20 可覆盖；queue/join SSRF 缓存路径用 SHA1(URL) 计算可预测；若 Gradio 启用认证，这些漏洞可能无法利用；两个端点都不可用则可能已修补或需认证。资料仅提供漏洞方向与利用要点，未提供具体完整代码、安装命令或收费信息，暂未提供。