原创 cokeBeer 御林安全
御林安全
微信号 yulinSec
功能介绍 电子科技大学御林安全工作室官方公众号
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背景
最近 chatgpt 杀进安全圈，除过各位师傅介绍的使用方法外，微软也公布了Copilot。
在网络安全应用方面，现在chatgpt 的优势是对于代码/日志/混淆等文本类信息有着较好的理解能力。
例如在代码审计时，常常会遇到一些大型项目，里面有很多复杂的函数。使用 chatgpt 辅助代码审计，可以快速理解这些函数的作用，提高代码审计效率。
这里尝试使用 chatgpt 实现一个代码审计平台，让 chatgpt 帮我挖洞。
收获
添加了约 2w 个 github 开源项目进行扫描 （ 因为 api 成本问题，截止目前，扫描了一部分 ）， 在 github 某 1k star 和 1.2k star 的 开源项目中扫描到了两个高危问题，目前已经提交修复，并获得 CVE 编号
OPENAI API 简介
为了方便发送代码和获取结果，以及后续实现自动化扫描功能，我们使用 openai 提供的 api 接口来和 chatgpt 交互。
下面先补充一些 api 接口的基本知识。目前 openai 开放了 api 接口，方便用户基于chatgpt的能力开发第三方程序。已经注册的用户访问管理面板可以创建 API key
https://platform.openai.com/account/api-keys
openai 也有官方文档提供了 API key 的使用教程。
https://platform.openai.com/docs/api-reference
例如，我们可以通过 curl 请求，在 Authorization 头中带上 API key，和 openai 的 api 交互。这里我将OPENAI_API_KEY 写入了环境变量，直接读取发送。
curl https://api.openai.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"
响应报文会列出可以使用的模型。
这里我们主要使用 gpt-3.5-turbo 这个模型，它也是目前使用最多的模型。
openai 也提供了封装好的 python 库。首先使用如下指令安装。
pip install openai
然后可以编写一段简单的代码进行测试
import openaiopenai.api_key = "sk-XXXXXXXXX"openai.proxy = "http://127.0.0.1:7890"result = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Say this is a test!"}] )print(result.choices[0].message.content)
运行之后即可输出 This is a test!。
这里 message 是一个数组，里面存放历史对话信息。
和网页版的 chatgpt 不同，api 版本可以一次性发送所有的历史对话信息，包括用户的历史提问和 chatgpt 的历史回答。
role 字段预设的角色有三个，user, system 和 assistant。其中 user 代表用户说的内容。system 代表系统说的内容，对于 chatgpt 后续的回答具有指示作用。assistant 代表 chatgpt 的回答。
将三个角色的说话内容加入mssages数组里，即可将整个对话的背景信息发送给 chatgpt。
原理
在实现 ChatGPTScan 前，我们先分析一下在 web 版 chatgpt 进行代码审计的基本流程
首先发送一条请求，让 chatgpt 扮演一个安全专家
然后将准备好的漏洞代码片段发送给 chatgpt，并且提出让它分析代码，找出漏洞然后根据严重程度分级
chatgpt输出如下
可以看到 chatgpt 比较清晰地输出了漏洞存在的位置，漏洞描述，以及给漏洞标注的危害等级
其中对于明显存在漏洞的代码，标注了高危；对于存在漏洞但是可能无法利用的代码，标注了中危；对于做了防护的代码，标注了低危
从上面的交互过程中可以总结出，我们需要发送给 chatgpt 的内容分成三个部分
第一，系统指令部分，告诉 chatgpt 扮演一个网络安全专家，引导 chatgpt 进入情景
第二，代码内容部分，将需要分析的代码发送给 chatgpt
第三，用户需求部分，告诉 chatgpt 需要做怎样的分析，以及以怎样的格式输出
设计 ChatGPT 代码审计的 prompt， 可以从这个三段式的结构入手
实现效果
下面展示一下实现好的效果。项目后端采用 python + openai 库，前端采用 vue3 + element-plus
架构上， 扫描器和 web 管理界面分离， 可以支持 web 管理界面远程控制扫描器。
功能上， 实现了运行管理，项目列表，扫描结果，用户管理和密钥管理模块。
性能上，采用多线程加速扫描，理论 api 调用频率可以达到 openai 限制频率。
主要模块截图如下：
运行管理：这里可以监控扫描器运行状态，启动和停止扫描器。
项目列表: 这里可以查看添加的项目信息，支持多种搜索条件。
扫描结果：这里可以查看所有扫描结果，支持多种搜索条件，ChatGPT 生成的扫描报告会以 markdown 的形式渲染出来，方便查看。这里也在指令中要求 ChatGPT 明确地用 VulnRh3r3 关键字标注出大概率存在漏洞的报告，方便定位搜索有效漏洞报告。
用户管理：可以查看用户状态，修改密码。
密钥管理：可以动态添加和删除密钥, 并且查看余额。
结语
目前 gpt-3.5-turbo 的 context limit 是 4096个 token，也就是说 messages 所有内容加上 chagpt 最后给出的回答不能超过 4096 个 token，不然就会报错。
4096 个 token 支持的代码片段还比较小，只能审计一些较简单的漏洞。
后续 gpt-4 模型的 context limit 为 8k 个 token，gpt-4-32k 模型的 context limit 为 32k 个 token。
增大的 context limit 会更有利于代码审计，可以期待一下。
命令行版本的ChatGPTScanner已经开源：https://github.com/YulinSec/ChatGPTScanner
完整项目后续会在 github 账号 YulinSec 上开源，欢迎持续关注。
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