AI 首次发现真实世界中的重大安全漏洞？SQLite 中的一个漏洞，幸运地被谷歌研究者的 AI Agent 发现了，修复后并未造成任何损失。莫非 AI 再进化一番，微软的全球蓝屏事故就可以永久避免了？这个可能性令人激动不已。
LLM 居然在真实世界的代码中，发现了一个漏洞？
想象一下，AI 正在默默地守护着我们日常使用的软件。忽然，它发现了一个你我可能从未察觉的安全隐患，并且悄无声息地把它修复了！
就在刚刚，谷歌的 Big Sleep 项目揭示了一个惊人的成果：一个真实世界的安全漏洞，出现在全球广泛使用的 SQLite 数据库中，而这个漏洞竟然被 AI 成功识别出来了？在真实世界的危机扩散之前，它及时挽回了局面。
隶属于谷歌 Project Zero 和 Google DeepMind 的团队声称，这是 AI Agent 在广泛使用的现实软件中，发现未知可利用内存安全问题的第一个公开示例。
要知道，这不仅仅是一个崩溃的测试用例，它是 AI 首次在真实世界的软件中找到未知的、可利用的内存漏洞。
此前，网络安全巨头 CrowdStrike 闹出的一个由「C-00000291*.sys」配置文件触发的系统逻辑错误，瞬间就破坏掉全世界约 10 亿台计算机，直接导致微软蓝屏、全球停摆。
如果未来某一天，AI 能帮我们解决所有技术领域的单点瞬时故障，不知会帮人类节省下多少财富？
用 LLM 在真实世界中「捉虫」
随着 LLM 代码理解和一般推理能力的提高，谷歌研究者一直在探索这些模型如何在识别和演示安全漏洞时，重新人类安全研究人员的方法。
在《Project Naptime：评估大型语言模型的攻防能力》中，Big Sleep 团队介绍了一个利用 LLM 辅助的漏洞研究框架，并通过在 Meta 的 CyberSecEval2 基准测试上提升了最新的性能，展示了这种方法的潜力。
从那时起，Naptime 就变成「Big Sleep」，成为了 Google Project Zero 与 Google DeepMind 的合作项目。
就在刚刚，谷歌研究者激动地表示，Big Sleep Agent 发现了首个真实世界漏洞：一个存在于 SQLite 中的可利用栈缓冲区下溢漏洞。
SQLite 是一款被广泛使用的开源数据库引擎。
在十月初，Agent 发现了了这个漏洞，于是谷歌研究者立刻将其报告给了开发者，他们在同一天进行了修复。
幸运的是，AI 在这个问题出现在官方发布版本之前，就发现了它，因此 SQLite 的用户未受影响。
要知道，SQLite 作为轻量级嵌入式数据库，广泛应用于智能手机、浏览器、嵌入式系统、IoT 设备等多种环境，涵盖了许多用户和敏感信息。
如果攻击者利用该漏洞进行数据泄露、系统入侵或破坏，潜在损失金额可能少则几百万，多则数十亿美元！
谷歌研究者表示，这是 AI Agent 首次在广泛使用的真实世界软件中发现未知的、可利用的内存安全问题的公开案例。
之所以会有这次尝试，是因为今年早些时候，在 DARPA 的 AIxCC 活动中，亚特兰大团队在 SQLite 中发现了一个空指针取消引用的漏洞，这就给了谷歌研究者启发 ——
是否可以使用 SQLite 进行测试，看看能否找到更严重的漏洞呢？
果然，AI Agent 真的找出了一个漏洞。
这项工作，无疑具有巨大的潜力。
在软件尚未发布前就发现漏洞，就意味着攻击者没有机会利用：漏洞在他们有机会使用之前，就已被修复。
虽然模糊测试也能带来显著的帮助，但我们更需要的是一种方法，帮助防御者找到那些很难通过模糊测试发现的漏洞。
现在，AI 有望缩小这一差距！
谷歌研究者表示，这是一条有希望的道路，能为防御者带来不对称的优势。
因为这个漏洞相当有趣，而且 SQLite 的现有测试基础设施（包括 OSS-Fuzz 和项目自身的测试）并没有发现它，因此谷歌研究者进行了深入调查。
方法架构
Naptime 和 Big Sleep 项目的关键驱动因素，就是已经发现并修补的漏洞变种，仍在现实中不断被发现。
显而易见，fuzzing（模糊测试）并不能成功捕获此类变种漏洞，而对攻击者而言，手动变种分析的方法仍然性价比很高。
谷歌研究者认为，相比更为宽泛的开放式漏洞研究问题，这种变种分析任务更适合当前的 LLM。
通过提供一个具体的起点 —— 比如此前修复的漏洞的详细信息 —— 我们就可以降低漏洞研究中的不确定性，并且还能从一个明确的、有理论支撑的假设出发：「这里曾经存在一个漏洞，很可能在某处还存在类似的问题」。
目前，他们的项目仍处于研究阶段，正在使用带有已知漏洞的小型程序来评估研究进展。
最近，他们决定通过在 SQLite 上开展首次大规模的真实环境变种分析实验，来测试他们的模型和工具链。
他们收集了 SQLite repository 近期的一系列提交，手动筛除了无关紧要的改动和纯文档更新。
随后，他们调整了 prompt，为 AI Agent 同时提供了提交信息和代码变更，并要求它审查当前代码库（在 HEAD 位置）中可能仍未修复的相关问题。
Project Naptime
Naptime 采用了一种专门的架构来增强大语言模型进行漏洞研究的能力，其核心是 AI Agent 与目标代码库之间的交互。
系统架构
为了让 AI Agent 可以模仿人类安全研究员的工作流程，研究团队开发了一系列专用的工具：
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代码浏览工具（Code Browser）使 AI Agent 能够浏览目标代码库，这与工程师使用 Chromium Code Search 的方式类似。它提供了查看特定实体（如函数、变量等）源代码的功能，并能识别函数或实体被引用的位置。
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Python 工具让 AI Agent 能够在隔离的沙盒（Sandbox）环境中运行 Python 脚本，用于执行中间计算并生成精确而复杂的目标程序输入。
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调试器工具（Debugger）为 AI Agent 提供了程序交互能力，可以观察程序在不同输入下的行为表现。它支持断点设置并能在断点处评估表达式，从而实现动态分析。
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报告工具（Reporter）为 AI Agent 提供了一个结构化的进度通报机制。AI Agent 可以发送任务完成信号，触发控制器验证是否达成成功条件（通常表现为程序崩溃）。当无法取得进一步进展时，它还允许 AI Agent 主动中止任务，避免陷入停滞状态。
发现漏洞
这个漏洞非常有趣，比如在一个通常为索引类型的字段 iColumn 中，使用了一个特殊的哨兵值-1：
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 */
这种模式产生了一个边缘案例，所有使用该字段的代码都需要正确处理这种情况，因为按照常规预期，有效的列索引值应该是非负的。
seriesBestIndex 函数在处理这个 edge case 时存在缺陷，当处理包含 rowid 列约束的查询时，导致写入了带有负索引的堆栈缓冲区。
在研究者提供给 AI Agent 的编译版本中，debug assertion 功能已启用，这种异常情况会被第 706 行的断言检查所捕获：
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<pIdxInfo->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，这个断言检查并不存在。
在研究者的测试环境中（具体表现会因编译器和优化级别而异），第 718 行的后续写入操作会越界写入 aIdx 缓冲区下方的内存区域，导致 pConstraint 指针的最低有效 32 位被破坏。
当这个被破坏的指针在循环的下一次迭代中被取消引用时，就会产生潜在的可利用漏洞条件。
不过，即使有了这样的漏洞说明，对于人类研究员来说，要精确理解如何触发这个漏洞仍然不易。
虽然针对 ROWID 列设置约束显然是个不错的切入点，但要完全理解，还需要深入研读代码。
而 AI 智能体似乎已经掌握了比人类研究员更多的 SQLite 相关知识，这使它能够更高效地定位问题！
这种情况的一个典型例子，就是 LLM 在生成测试用例时会直接使用 generate_series 虚拟表。
（虽然研究者也观察到模型会先研究可用的虚拟表的情况，但很明显，它能够在这里直接运用已有的知识）。
执行过程重点分析
在这次基于 Gemini 1.5 Pro 的成功测试中，seed commit 为 [1976c3f7]，这是一个规模较大、复杂的代码变更。
而研究者的 AI Agent 发现的漏洞，与该 seed commit 中的变更仅存在松散关联 —— 这种情况在手动变种分析中较为常见，因为在理解代码库中的某个漏洞时，研究人员往往会由此发现其他潜在问题。
以下是关键节点摘要，其中，所有 ASSISTANT 块中的内容均直接来自 AI Agent。
AI Agent 对差异中的变化进行了合理的评估，并以此作为研究的切入点：
ASSISTANT
通过引入 termFromWhereClause 函数，CL 改进了在虚拟表查询中处理 OR 分支共享的 WHERE 条件的方式。该函数在考虑嵌套子句的情况下，从 WhereClause 中检索特定的条件。
在此更改之前，由于条件索引映射不正确，共享的条件可能未被正确处理，可能导致低效的查询计划或错误的结果。
最可能出现的问题涉及在 allocateIndexInfo 和 whereLoopAddVirtualOne 函数中不正确地处理 WHERE 子句约束，其中 CL 修改了如何使用新的辅助函数来处理约束偏移量。
我将首先检查 allocateIndexInfo 函数。
在经过数个步骤探索相关代码后，AI Agent 形成了一个更明确的测试假设 —— 它试图通过运行 patch 中测试用例的修改版本来验证这个假设，但未能成功。
原因在于 patch 中的测试用例依赖于一个在当前配置环境中未启用的扩展模块：
TOOL（debugger_run ）
程序在未崩溃或命中断点的情况下退出。退出代码为 1。
STDERR 输出为：
Runtime error near line 2: no such module: tcl
Parse error near line 3: no such table: x1
ASSISTANT
程序终止是因为 TCL 模块不可用。测试依赖于 TCL 虚拟表模块，需要在编译 SQLite 时启用该模块。提供的程序的输入基于 bestindexC.test 文件，它使用 TCL 模块来测试虚拟表的最佳索引选择。
为了解决这个问题，需要更改程序输入，使用不需要 TCL 模块的其他虚拟表。然而，该漏洞与虚拟表的查询计划有关，所以我们仍然需要一个虚拟表来触发此问题。
我将使用 code_browser_source 工具来检索 SQLite 中的内置虚拟表示例。然后，我将调整输入，使用其中一个虚拟表，并重新在 whereLoopAddVirtualOne 中设置断点。
AI Agent 很好地应对了这个问题，准确识别出了修复测试用例所需的各个步骤，并在后续几个步骤中成功收集到了所有构建测试用例所需的信息，最终实现了触达 whereLoopAddVirtualOne 的目标：
ASSISTANT
sqlite3_create_module 函数用于注册虚拟表模块。shell.c 文件包含了多个这样的实例，包括 generate_series、fsdir、completion 和 expert 模块。其中 json 表的实现也很值得关注。
我首先关注的是 generate_series，然后构造出一个使用该模块的查询，从而触发错误的约束处理。
需要注意的是，在最初发现和复现该漏洞时，AI Agent 对于它试图触发的「不正确约束处理」的描述相当模糊。
在这种情况下，完整的执行轨迹读起来颇似人类研究员的思维过程 —— 从一个想法开始，在调查过程中产生其他几个想法，最终生成了一个可以复现略有不同漏洞的测试用例。
在本例中，当 whereLoopAddVirtualOne 在 generate_series 表上被调用时，执行流程最终会进入 seriesBestIndex，在那里约束确实被错误处理了。
特别有趣的是，一旦程序崩溃，模型会在解释问题时表现得更为出色 —— 在生成根因分析（root-cause analysis）和完整崩溃报告时，我们可以看到 AI Agent 清晰地构造了一个测试用例来触发特定的已识别边缘案例：
ASSISTANT
相关的字段是 sqlite3_index_constraint 结构体中的 iColumn。该字段表示约束的列编号。要导致断言失败，我们需要对索引大于 3 或小于-1 的列设置约束。
让我们构建一个涉及这些列约束的 SQL 查询。generate_series 表有名为 value、start、step 和 stop 的列。它们的索引是：
– value: 0
– start: 1
– step: 2
– stop:3
要触发此漏洞，我们可以对 ROWID 施加一个约束，并对 ROWID 的约束使用 iColumn = -1。
示例查询如下：
SELECT * FROM generate_series(1,10,1) WHERE ROWID = 1;
该查询将导致 seriesBestIndex 函数崩溃。
最终，得到了一个清晰准确的问题总结，几乎可以直接用于漏洞报告！
TOOL（debugger_run）
程序崩溃：SIGABRT at :0
STDERR 输出为：
sqlite3: src/shell.c:6816: int seriesBestIndex(sqlite3_vtab *, sqlite3_index_info *): Assertion `iCol>=0 && iCol<=2′ failed.
ASSISTANT（report_success）
程序在执行 SELECT * FROM generate_series (1,10,1) WHERE ROWID = 1; 时因 seriesBestIndex 函数中的断言失败而崩溃。
断言 assert (iCol>=0 && iCol<=2) 失败的原因是 sqlite3_index_info 结构体中的 iColumn 字段可能包含超出列索引有效范围的值，例如在约束涉及 ROWID 时为-1。
这导致 iCol 被计算为-2，从而导致断言失败。
关于模糊测试
一个显而易见的问题是：为什么传统的模糊测试没有更早发现这个漏洞？
答案就在模糊测试工具链的配置上。
OSS-Fuzz 使用的工具并没有启用 generate_series 扩展，而替代的 fuzzingshell.c 工具包含的是旧版本的 seriesBestIndex 函数，未受此漏洞影响。
虽然 SQLite AFL 仓库中包含一个针对研究者提供给 Big Sleep 智能体的、相同 CLI 二进制文件的模糊测试配置，但似乎并未被广泛使用。
这个漏洞是否真的容易发现？
为此，研究者尝试通过模糊测试重新发现它。
他们遵循 SQLite 文档中的模糊测试说明，并使用 CLI 目标。在启动 AFL 运行之前，他们还验证了模糊测试语料库中包含所需的 generate_series 和 rowid 关键字。
然而，经过 150 个 CPU 小时的模糊测试，问题仍未被发现。
随后，他们尝试通过将必要的关键字添加到 AFL 的 SQL 字典中，来简化模糊测试的任务。
然而，似乎只有当语料库包含与导致崩溃的输入非常接近的示例时，漏洞才能被快速发现，因为代码覆盖率对这个特定问题并不是可靠的指标。
诚然，AFL 并不是针对像 SQL 这种基于文本的格式最适合的工具，大多数输入在语法上无效，会被解析器拒绝。
然而，如果将这一结果与 Michal Zalewski 在 2015 年关于模糊测试 SQLite 的博客文章进行比较，会发现十分有趣的事。
那时，AFL 在发现 SQLite 漏洞方面相当有效；经过多年的模糊测试，该工具似乎已经达到自然的饱和点。
虽然研究者迄今为止的结果与 AFL 发布时带来的显著效果相比显得微不足道，但它有自己的优势 —— 有概率能够有效地发现一组不同的漏洞。
结论
对于团队来说，这个项目无疑成功了。
在广泛使用且模糊化的开源项目中找到漏洞，非常一个令人兴奋！
这也就意味着：当提供正确的工具时，当前的 LLMs 可以进行漏洞研究。
不过，研究者想重申，这些都是高度实验性的结果。
Big Sleep 团队表示：目前，在发现漏洞方面，针对特定目标的模糊器可能至少同样有效。
研究者希望，未来这项工作将为防御者带来显著优势 ——
不仅有可能找到导致崩溃的测试用例，还能提供高质量的根本原因分析，使得问题的分类和修复变得更便宜且更有效。
谷歌研究者表示，会继续分享自己的研究成果，尽可能缩小公共技术前沿和私有技术前沿之间的差距。
Big Sleep 团队也会将继续努力，推进零日计划的使命，让 0-day 变得更加困难。
团队介绍
Dan Zheng
团队中唯一的华人 Dan Zheng 是谷歌 DeepMind 的研究工程师，从事代码和软件工程的机器学习，以及编程语言的研究。
此前，他曾参与 Swift for TensorFlow 的工作，专注于 Swift 中的可微分编程。
他在普渡大学获得了计算机科学专业的学士学位。毕业后，他做了多年的学生研究员，期间研究成果颇丰。
参考资料：
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https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/10/from-naptime-to-big-sleep.html
本文来自微信公众号：微信公众号（ID：null），作者：新智元