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重大突破,谷歌 AI 大模型首次找到 0Day 漏洞
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简介谷歌公司日前表示,旗下一款名为“Big Sleep”前称 Project Naptime)的大语言模型LLM)辅助框架在 SQLite 开源数据库引擎中发现了一个零日漏洞,并称这是该类型AI工具首次在 ...
谷歌公司日前表示,重大突破旗下一款名为“ Big Sleep”(前称 Project Naptime)的谷歌大语言模型(LLM)辅助框架在 SQLite 开源数据库引擎中发现了一个零日漏洞 ,并称这是大模到该类型AI工具首次在实际广泛使用的软件中发现零日漏洞。

SQLite 是型首一种在开发人员中流行的开源数据库引擎,所发现的次找漏洞指向其中的堆栈缓冲区下溢 ,当软件在内存缓冲区开始之前引用内存位置时,漏洞就会出现该漏洞 ,重大突破从而导致系统崩溃或任意代码执行。谷歌
谷歌研究人员在 10 月初向 SQLite 开发人员报告了该漏洞 ,大模到对方在同一天修复了漏洞 。云计算型首由于漏洞是次找在正式版本出现之前被发现,因此不会影响正在使用SQLite的漏洞用户。
发现该漏洞的重大突破“ Big Sleep”AI模型属Google Project Zero 和 Google DeepMind 之间的合作项目 ,旨在大型语言模型的谷歌辅助下进行漏洞研究 。 谷歌指出,大模到在 8 月 DEFCON 安全会议上 ,负责创建 AI 辅助漏洞研究工具的网络安全研究人员表示在 SQLite 中发现了另一个问题,从而激发团队研究是否可以从中找到更严重的漏洞。高防服务器
通常 ,许多公司使用一种称为“模糊测试”的过程 ,通过向软件提供随机或无效数据来测试软件,这些数据旨在识别漏洞 、触发错误或使程序崩溃 。但谷歌认为,模糊测试在帮助防御者找到难以(或不可能)发现的漏洞方面做得还不够,希望利用人工智能可以缩小这一差距。
而长期存在的漏洞变体问题也是“ Big Sleep”项目的主要动机之一 , 谷歌在 2022 年发布的报告就曾指出,服务器租用40% 以上的零日漏洞是已报告漏洞的变种,另有超过 20% 的漏洞也是以前的野外零日漏洞的变种 。随着这种趋势的持续 ,模糊测试已无法成功捕获此类变体,而对于攻击者来说,手动变体分析成为一种经济高效的方法。
在“ Big Sleep”中,建站模板研究人员利用 LLM 的代码理解和推理能力,在识别和演示安全漏洞时利用 AI 代理来模拟人类行为,其中需要使用一套专用工具来允许代理浏览目标代码库,并在沙盒环境中运行 Python 脚本以生成用于模糊测试的输入 、调试程序并观察结果 。
“我们认为这项工作具有巨大的防御潜力 。在软件发布之前就发现软件中的漏洞 ,意味着攻击者没有竞争的余地 :漏洞甚至在攻击者有机会使用它们之前就被修复了,“谷歌表示 。
但谷歌也强调 ,这些仍然是免费模板实验结果,“ Big Sleep”研究团队的立场是 ,在发现漏洞方面 ,目前特定于目标的模糊测试程序可能至少同样有效。希望在未来 ,这项工作将为防御者带来显著的优势——不仅可以找到崩溃的测试用例,还可以提供高质量的根本原因分析 ,分类和修复漏洞在未来也可能会更便宜 、更有效。
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