传统用CodeQL进行漏洞挖掘,生成的结果误报较多,影响效率;那么,如果融入ChatGPT和RASP呢?
3月21日,由Informa Markets主办的2023 INSEC WORLD 世界信息安全大会以“聚焦安全 打造多元新格局“为主题,在西安国际会展中心会议楼拉开帷幕。作为一次汇聚各界意见领袖和技术专家的行业开年盛会,大会邀请到逾50位海内外优秀行业大咖分享安全实践经验及最新技术。
深信服创新研究院技术专家高勇杰受邀在「漏洞与攻防安全」分论坛中的进行演讲,分享议题《CodeQL漏洞挖掘之旅》。议题详细讲解CodeQL使用思路,以及一个区别于主流使用的利用CodeQL进行半自动化挖掘漏洞的方式。结合当下热门的chatGPT工具,分享了在CodeQL的使用和工作方式的新感悟,可以有效提升漏洞挖掘效率。
区别于主流使用CodeQL的漏洞挖掘方式
在演讲中,高勇杰使用SecExample开源靶场进行实际案例的演示,讲解不将CodeQL作为扫描工具使用,而是利用CodeQL的分析能力,协助进行代码审计,尽可能的减少在代码审计时的工作量。
CodeQL+ChatGPT+RASP,实现高效自动化
高勇杰总结道,CodeQL目前还存在着一些缺陷,例如QL规则需要不断迭代、扫描结果存在误报等等,仅使用CodeQL也无法完成完整的代码审计流程闭环等问题。
针对以上问题,高勇杰也分享了一套借助ChatGPT与RASP技术的全自动化漏洞挖掘方式,不仅可解决QL规则的迭代、扫描规则误报问题,且完成了代码审计流程的闭环。
CodeQL做初步审计,提取关键代码块后交由ChatGPT验证,并基于RASP技术避免了POC生成不稳定对结果的影响,使结果更加稳定、可靠。最终实现高效、精准的漏洞挖掘。
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