关键词

• CodeQL
• Copilot
• AI modeling
• Variant analysis

Good Sentence

Avi Douglen（Bounce Security安全咨询机构CEO）:

Security at the expense of usability, comes at the expense of security

牺牲可用性换取安全性，最终会牺牲安全性

大佬资料

• Nick Liffen Github架构师

• Niroshan Rajadurai Github副总裁，Semmle（CodeQL前公司）安全专家

背景

AI 正在从根本上改变技术和安全领域。GitHub将 AI 视为一种工具，帮助开发者加速开发过程的同时编写更安全的代码。例如，Copilot 推出了一个Security filter（安全过滤器），针对 Python 和 JavaScript 中最常见的易受攻击的编码模式（包括硬编码密钥、SQL 注入和路径穿越等）提出更安全的编码方式。

CodeQL 团队负责为框架/API建模，以帮助 CodeQL 发现更多漏洞。建模是一个耗时的过程，因此团队开始思考能否将AI的能力迁移过来，加速建模过程。

实验结果超出预期，团队能够利用 AI 优化建模过程，以增强工具在代码中发现漏洞的能力。

1.Security filter 安全过滤器

1.1.工作原理

为了提高Copilot 的代码建议质量，团队更新了底层的 Codex 模型，从而大幅提升了代码建议的质量。

Codex模型主要的更新点：

1. 升级的 AI Codex 模型：将 Copilot 升级到新的 OpenAI Codex 模型，该模型在代码合成方面的能力有显著提升。
2. 更好的上下文理解：通过一种称为 Fill-In-the-Middle (FIM) 的新范式改进了Copilot，该范式为开发者提供了更好的代码建议。其不仅考虑代码前缀，还会利用代码后缀，在二者中间留下 gap 供Copilot 填充。这样，大模型现在能够更好地理解用户代码的逻辑。在 FIM 提供高质量代码建议的同时，还开发了各种策略保证模型的低延迟。
3. 轻量级客户端模型：更新 VS Code 的 Copilot 插件，引入了轻量级客户端模型，从而提高了代码建议的整体接受率。Copilot 还会关注用户的历史行为（如：上次建议是否被接受），以降低无效建议出现的频率。这项更新使大模型提供的无效建议减少了 4.5%，以帮助 Copilot 更好地响应每位开发者。

1.2.代码安全能力

基于 AI 的漏洞预防系统，可以实时阻止不安全的编码模式，以使 Copilot 的建议更加安全。可以处理常见的安全缺陷：

• 硬编码密钥
• SQL 注入
• 路径穿越

该系统利用大型语言模型（LLMs）来模拟静态分析工具的行为—— Copilot 拥有强大的算力，计算速度非常快，甚至可以检测不完整代码片段中的易受攻击模式。

• 检测硬编码密钥的示例：

2.AI污点建模实践

2.1.技术点

CodeQL发现安全缺陷离不开污点传播分析，对API的污点建模（source、sink、summary）至关重要。

开源软件（OSS）社区已经开发了数千个可能需要建模的 API 的 package 。如果建模不及时更新，就会导致漏报。

传统上，安全人员会对这些 API 手动建模，但要对数千个 OSS 框架建模非常耗时。为此，团队开始使用大语言模型（LLMs）来自动为这些API建模，极大地提高了效率。

AI建模的结果会使用一种 variant analysis （变体分析）的技术进行测试，这是一种识别新型安全漏洞的方法。

variant analysis是使用一个已知的漏洞（可能来源于渗透、fuzzing等）作为一个源，去发现代码中相似问题的一个过程，其会用到以下技术点：

• 语义分析（程序语义，可以迅速找到重点函数的调用或拥有特定方法签名的函数）
• 控制流分析（代码执行路径）
• 数据流分析（可以发现潜在的summary）
• 污点分析（可以发现潜在的summary）
• ...

此外，其还推出了一种 Multi-Repository Variant Analysis (MRVA)技术，可以多仓库联动，大规模执行变体分析。

2.2.AI建模实践

• CodeQL建模编辑器：

2.2.1.建模前扫描

未对org.sql2o.Connection.createQuery(String)建模，直接执行SqlTainted.ql，查询结果为0

2.2.2.开始建模

点击 【Start modeling】

可以为找到的未建模的API选择【Model type】

• Source
• Sink
• Flow summary
• Netural

• 还可以选择【Model dependency】

也就是将建模结果适配到你选定的其他仓库

• 会找到你选定仓库中所有调用sql2o相关方法的地方，可以看到上文展示的那个sink点也被找到了

此时，常规建模是需要我们手动指定api是source、sink 还是 summary，这项工作量非常巨大

但是 AI建模 可以一键完成以上污点建模过程

2.2.3.AI一键污点建模

【Model with AI】AI一键污点建模

AI建模会自动理解各个API的工作原理，建模完成：

完成后点击【Save all】

2.2.4.建模后重新查询

重新运行查询即可发现SQL注入漏洞

建模后的查询结果：

总结

Copilot + CodeQL 还有很多其他功能，但好多功能还未公开，如：

• Secret to detect generic secrets
• Copilot chat to scale remediation
• Automically remediating security backlog

实在找不到关于CodeQL+Copilot 的AI污点建模的实现原理（流下了没用的泪水），如果大家有发现相关的文章，欢迎留言/私信(抱拳了！)