HackerNews 2024年11月22日
AI 自动挖洞不是梦,谷歌 AI 工具 OSS-FASZ 又发现 26 个开源漏洞
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谷歌的基于人工智能的模糊测试工具OSS-Fuzz成功识别了26个开源代码库中的漏洞,其中包括OpenSSL中的一个中度漏洞。这些漏洞都是利用AI生成的模糊测试目标发现的,代表了自动化漏洞发现的重大突破。研究表明,AI生成的模糊测试目标可以提高代码覆盖率,发现传统方法难以发现的漏洞,例如存在20年的OpenSSL漏洞。此外,谷歌还致力于将代码库迁移至内存安全语言Rust,并通过强化libc++等措施提升C++代码的安全性,减少内存安全漏洞的风险,提高软件可靠性。

🤔OSS-Fuzz利用AI生成的模糊测试目标发现了26个开源软件漏洞,包括OpenSSL中的CVE-2024-9143漏洞,展现了AI在自动化漏洞发现领域的巨大潜力。

🔎AI生成的模糊测试目标显著提升了代码覆盖率,发现了传统模糊测试难以发现的漏洞,例如OpenSSL中存在20年的内存写入缺陷。

🛡️谷歌积极推动代码库向内存安全语言Rust迁移,并通过强化libc++等措施,提升C++代码的内存安全性,降低空间内存安全漏洞的风险。

📊强化libc++通过为标准C++数据结构添加边界检查,防止越界访问等漏洞,例如对std::vector和std::optional的访问检查,有效提升C++代码的安全性和可靠性。

💡代码覆盖率并非漏洞发现的充分条件,AI模仿开发人员的模糊工作流程,能够探索更多代码路径和状态,从而发现更多隐藏的漏洞。

谷歌透露,其基于人工智能的模糊工具OSS-Fuzz 已被用于帮助识别各种开源代码库中的26个漏洞,包括 OpenSSL 加密库中的一个中度漏洞。这一事件代表了自动化漏洞发现的一个里程碑:每个漏洞都是使用AI发现的,利用AI生成和增强的模糊测试目标。

提到的OpenSSL漏洞是CVE-2024-9143(CVSS评分:4.3),一个超出范围的内存写入缺陷,可能导致应用程序崩溃或远程代码执行。这个问题已经在OpenSSL的3.3.3、3.2.4、3.1.8、3.0.16、1.1.1zb和 1.0.2zl版本中得到了解决。

破题人类无法发现的漏洞

谷歌在2023年8月增加了利用大型语言模型(LLM)来提高OSS- Fuzz中模糊覆盖率的能力,并表示该漏洞可能在代码库中存在了20年,而且在现有的由人类编写的模糊目标中是无法发现的。此外,他们还指出,使用AI生成模糊测试目标已经提高了272个C/C++项目的代码覆盖率,新增了超过370,000行新代码。

谷歌解释说,这样的漏洞之所以能够长时间未被发现,一个原因是线覆盖率并不能保证函数没有漏洞。代码覆盖率作为一项指标,无法衡量所有可能的代码路径和状态,不同的标志和配置可能会触发不同的行为,从而暴露出不同的漏洞。这些人工智能辅助的漏洞发现也是可能的,因为LLMs被证明擅长模仿开发人员的模糊工作流程,从而允许更多的自动化。正如谷歌之前就提到过,其基于LLM的框架Big Sleep帮助发现SQLite开源数据库引擎中的一个零日漏洞。

C++代码安全性大幅提升

与此同时,谷歌一直在努力将自己的代码库转换为内存安全语言,如Rust,同时还对现有的C++项目(包括Chrome)中的空间内存安全漏洞(当代码可能访问超出其预定范围的内存时)进行改造。其中包括迁移到安全缓冲区和启用强化的libc ++,后者将边界检查添加到标准的 C ++数据结构中,以消除大量的空间安全缺陷。它进一步指出,纳入这一变化所产生的间接费用很小(即平均0.30%的绩效影响)。

谷歌表示,由开源贡献者最近添加的“hardened libc++”引入了一系列安全检查,旨在捕获生产中的越界访问等漏洞。虽然C++不会完全成为内存安全的语言,但这些改进降低了风险,从而使得软件更加可靠和安全。

具体来说,hardened libc++通过为标准C++数据结构添加边界检查来消除一大类空间安全漏洞。例如,hardened libc++确保对std::vector的每个元素的访问都保持在其分配的边界内,防止尝试读取或写入超出有效内存区域的尝试。同样,hardened libc++在允许访问之前检查std::optional是否为空,防止访问未初始化的内存。这种改进对于提高C++代码的安全性和可靠性具有重要意义。

 

 


转自Freebuf原文链接:https://www.freebuf.com/news/415915.html

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