全球超万亿使用量的热门数据库，首次被大模型揪出了严重漏洞

整理 | 燕珊

谷歌的研究人员日前声称，他们首次利用大语言模型发现了一个重要漏洞。

在一篇博客文章中，谷歌表示，他们相信这是 AI agent在广泛使用的现实软件中发现此前未知的、可利用的内存安全问题的首个公开案例。具体来说，它在 SQLite 中发现了一个可被利用的堆栈缓冲区下溢漏洞。

这个漏洞在 10 月就被谷歌报告给 SQLite 开发团队，后者在同一天已经修复了它。由于漏洞在官方发布之前就被消除了，因此并没有影响到 SQLite 的用户。

1 利用大模型发现漏洞：或致程序崩溃甚至执行任意代码

这款基于大语言模型的漏洞挖掘 AI agent 名为“Big Sleep”，是谷歌的 Project Zero 和 DeepMind 合作的成果。据称，它是今年 6 月宣布的早期项目“Project Naptime”的延伸。

谷歌指出，在 8 月份的 DEFCON 安全会议上，负责创建 AI 辅助漏洞研究工具的网络安全研究人员在 SQLite 中发现了另一个问题，这激发了他们的团队去尝试看能否找到更严重的漏洞。

，堆栈缓冲区下溢漏洞可能允许攻击者导致程序崩溃，甚至执行任意代码。进一步地说，崩溃或代码执行会发生在 SQLite 可执行文件（而非库）中，原因是在代码的某个地方，特殊值 -1 被意外地用作数组索引。

7476: struct sqlite3_index_constraint {
7477: int iColumn; /* Column constrained. -1 for ROWID */
7478: unsigned char op; /* Constraint operator */
7479: unsigned char usable; /* True if this constraint is usable */
7480: int iTermOffset; /* Used internally - xBestIndex should ignore */
7481: } *aConstraint; /* Table of WHERE clause constraints */

这种模式会产生一个潜在的边缘情况。但函数 seriesBestIndex 未能正确处理这个边缘情况，导致在处理对 rowid 列有约束的查询时，将负索引写入栈缓冲区。在团队提供给 agent 的构建中，启用了调试断言，这个条件在第 706 行的断言中得到了检查：

619 static int seriesBestIndex(
620 sqlite3_vtab *pVTab,
621 sqlite3_index_info *pIdxInfo
622 ){
...
630 int aIdx[7]; /* Constraints on start, stop, step, LIMIT, OFFSET,
631 ** and value. aIdx[5] covers value=, value>=, and
632 ** value>, aIdx[6] covers value<= and value< */
633 const struct sqlite3_index_constraint *pConstraint;
...
642 for(i=0; i nConstraint; i++, pConstraint++){
643 int iCol; /* 0 for start, 1 for stop, 2 for step */
644 int iMask; /* bitmask for those column */
645 int op = pConstraint->op;
...
705 iCol = pConstraint->iColumn - SERIES_COLUMN_START;
706 assert( iCol>=0 && iCol<=2 );
707 iMask = 1 << iCol;
...
713 if( pConstraint->usable==0 ){
714 unusableMask |= iMask;
715 continue;
716 }else if( op==SQLITE_INDEX_CONSTRAINT_EQ ){
717 idxNum |= iMask;
718 aIdx[iCol] = i;
719 }
720 }

然而，在发布版本中，这个断言不存在。因此，在谷歌的测试中（这会因编译器和优化级别而异），在第 718 行的后续写入操作会破坏指向 pConstraint 的指针的最低有效 32 位，这将在下一次循环迭代中导致取消引用。这种漏洞可能会被利用。

不过，谷歌的研究人员也承认，这个漏洞的利用难度不小。

“Big Sleep”目前仍处于研究阶段，到目前为止，它使用带有已知漏洞的小型程序来评估其查找漏洞的能力。这是它的在真实世界环境中的首次实验。

在测试中，团队收集了 SQLite 代码库最近的几次提交。“在手动删除了琐碎的和仅用于文档的修改后，我们调整了 prompt，向 agent 提供了提交消息和更改的差异，并要求 agent 审查当前的代码库（在 HEAD）中是否存在可能未被修复的相关问题，”谷歌在博文中写道。

基于 Gemini 1.5 Pro 的大模型最终发现了这个漏洞。在博文中，“Big Sleep”团队还详细介绍了代理评估代码、发现漏洞、导致系统崩溃以及生成根本原因分析的步骤要点。详情可查看：https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/06/project-naptime.html

2 AI 是模糊测试的未来？

像谷歌这样的许多公司使用一种称为“模糊测试”（Fuzzing）的过程，通过向软件提供随机或无效的数据来测试软件，以识别漏洞、触发错误或使程序崩溃。

但谷歌表示，模糊测试在“帮助防御者找到那些难以（或不可能）通过模糊测试发现的漏洞”方面做得还不够，并补充说，他们“希望 AI 能缩小这一差距”。

“我们认为这项工作具有巨大的防御潜力，”“Big Sleep”团队博客文章中宣称。“这个漏洞本身非常有趣，而且现有的 SQLite 测试基础设施（通过 OSS-Fuzz 和项目自己的基础设施）都没有发现这个问题，因此我们做了一些进一步的调查。”

值得注意的是，在 10 月，总部位于西雅图的 Protect AI 公司宣布了一款免费、开源的工具，声称可以在 Anthropic 的 Claude AI 模型的帮助下，在 Python 代码库中发现零日漏洞。这个工具名为 VulnHunter，根据其开发人员的说法，它已经在大型开源 Python 项目中发现了十多个零日漏洞。

根据谷歌的说法，这两个工具的目的不同。谷歌的一位发言人在接受《The Register》采访时强调，“我们在博客文章中的声明是，‘Big Sleep’在广泛使用的真实软件中发现了首个未知的、可被利用的内存安全问题。”“Python 的 LLM 发现的不是与内存安全相关的漏洞，而是不同类型的缺陷。”

“然而，我们想重申，这些都是高度实验性的结果，”谷歌团队写道。“‘Big Sleep’团队的立场是，Big Sleep Agent 目前针对特定目标的模糊测试工具在（发现漏洞）方面至少同样有效。”

https://www.theregister.com/2024/11/05/google_ai_vulnerability_hunting/

https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/06/project-naptime.html

https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2024/11/05/google-claims-world-first-as-ai-finds-0-day-security-vulnerability/

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