近日，Google 宣布，其基于大语言模型（LLM）的 AI 工具 Big Sleep 成功检测到开源数据库引擎 SQLite 中的一个零日漏洞。

这一发现是 AI 在真实环境中识别到的首个重大安全漏洞，标志着 AI 在安全检测上的一次突破。

据悉，Big Sleep 的前身为 “Project Naptime”，最初于 2024 年 6 月发布，旨在通过 AI 技术提升漏洞自动化检测的效率。这一项目由 Google Project Zero 和 DeepMind 联合研发，主要目标是通过 AI 实现对软件漏洞的智能化早期检测。

▌零日漏洞类型与修复进展

此次发现的漏洞为栈缓冲区下溢问题，这种漏洞常见于当程序在内存操作中引用了缓冲区外的地址时。

例如，当一个指针被错误地递减到缓冲区起始位置之前，或当运算产生负索引时，可能会导致程序崩溃甚至触发任意代码执行。

Google 在其安全博客中指出，类似的内存安全问题在开发中并不罕见，但借助 AI 发现此类漏洞还是首次。根据 Google 的漏洞报告和常见弱点枚举（CWE）的描述，这种漏洞往往难以预防，但一旦触发，可能导致严重的安全后果。

在负责任的漏洞披露流程下，Google 已于 2024 年 10 月初修复了该漏洞。值得注意的是，这一漏洞在 SQLite 的开发分支中被发现，还未被应用于正式版本，这为漏洞的提前修复提供了宝贵的时间窗。

▌Big Sleep 的检测原理与技术突破

Big Sleep 之所以能够检测到这一复杂漏洞，依赖于其模拟人类行为的 AI 分析框架。通过整合大语言模型的代码理解与推理能力，Big Sleep 可以深入分析代码库，识别潜在的漏洞区域。

整个检测过程由多项专门工具支撑：首先，AI 代理会在目标代码库中自动导航，随后在沙盒环境下运行 Python 脚本进行模糊测试，生成各种输入以覆盖不同代码路径，最后再通过调试工具观察结果，从而识别漏洞。

这套流程为漏洞检测带来了革命性提升。传统上，漏洞检测依赖于手工分析或针对性模糊测试，而 Big Sleep 则能够自动化生成高覆盖率的测试案例，从而在不依赖人工干预的情况下识别潜在威胁。

Google 表示，这种 AI 驱动的检测方式可以在软件发布前发现漏洞，从而阻止攻击者利用已知漏洞发起攻击，具有极高的防御潜力。

▌AI 在安全领域的未来应用前景

尽管 Big Sleep 此次在漏洞检测方面取得了显著成果，Google 仍强调，AI 驱动的漏洞检测目前仍处于实验性阶段，且在某些场景下，传统的目标特定模糊测试器可能仍更为有效。

然而，随着技术的不断进步，Google 预计 Big Sleep 将不仅限于漏洞识别，还可能扩展到更广泛的安全防护领域，如代码审查和实时威胁检测。

此次 Big Sleep 的突破为智能化漏洞检测开辟了新的可能性。AI 能够以更高的效率、更广的覆盖面进行漏洞发现和预防，为整个行业带来了前所未有的创新机遇。Google 的这一成果无疑为安全行业提供了更多选择和希望，使得自动化漏洞检测与防御逐渐成为可能，为未来的安全生态带来了巨大潜力。

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原文始发于微信公众号（塞讯安全验证）：Google 利用 AI 工具 Big Sleep 成功发现 SQLite 零日漏洞