Google deckt mit KI Schwachstelle in SQLite auf

[English]Es gibt sie, die sinnvollen Beispiele zur KI-Anwendung. Das Project Zero Team hat nun dargelegt, wie es im Projekt „Big Sleep“ (als Nachfolger von „Naptime“) ein Large Language Model (LLM) auf Software zur Schwachstellenanalyse los ließ. Dabei wurde eine bisher unbekannte SQLite-Schwachstelle aufgedeckt, bevor diese in eine allgemein freigegebenen Version übernommen wurde. Das zeigt das Potential von AI zur Schwachstellenanalyse während der Software-Entwicklung.

Ich bin gestern über nachfolgenden Tweet auf dieses Projekt „Big Sleep“ und die Offenlegung der Schwachstelle im Artikel From Naptime to Big Sleep: Using Large Language Models To Catch Vulnerabilities In Real-World Code gestoßen.

Das Projekt Naptime

Bei Google gab es bereits ein Projekt Naptime zur Bewertung der Sicherheitsfähigkeiten von großen Sprachmodellen (siehe Project Naptime: Evaluating Offensive Security Capabilities of Large Language Models). Im Projekt wurde ein Framework für die Schwachstellenforschung mit Hilfe von LLMs entwickelt und dann am CyberSecEval2-Benchmarks von Meta getestet. Dadurch konnte das Framework und das LLM so verbessert werden, dass Spitzenleistung bei der Analyse auf Schwachstellen erzielt wurden. Seitdem hat sich Naptime zu Big Sleep entwickelt, heißt es weiter. Big Sleep entstand aus einer Zusammenarbeit zwischen Google Project Zero und Google DeepMind.

Big Sleep deckt SQLite-Schwachstelle auf

Das Project Zero Team feiert nur den ersten Erfolg der AI-gestützten Analyse von Schwachstellen an einem Real-World-Beispiel. Big Sleep wurde auf die weit verbreitete Open-Source-Datenbank-Engine SQLite angesetzt, um diese auf Schwachstellen zu überprüfen.

Dabei wurde die erste reale Schwachstelle vom auf  Gemini 1.5 Pro basierenden Big Sleep-Agenten entdeckt. Es handelt sich um einen Stack-Buffer-Underflow in SQLite, der ausnutzbar gewesen wäre. Die entdeckte Schwachstelle wurde Anfang Oktober 2024 an die Entwickler gemeldet. Diese haben die Schwachstelle noch am selben Tag behoben. Diese Schwachstelle wurde wohl in einer Beta-Fassung von SQLite gefunden, so dass diese nie in einer offiziellen Version  enthalten war. Daher sind SQLite-Benutzer von der aufgedeckten Schwachstelle nicht betroffen gewesen.

Inspiriert wurde dieser Versuch dadurch, dass Anfang 2024 das Team Atlanta auf der DARPA AIxCC-Veranstaltung eine Null-Pointer-Dereferenz in SQLite entdeckte. Das Google Team nahm sich darauf hin SQLite in ihrem Framework vor und die AI entdeckte ebenfalls eine Schwachstelle.

Das Team geht davon aus, dass dies der erste erste öffentlich gewordene Fall ist, bei dem es einem KI-Agenten gelungen ist, ein bisher unbekanntes, ausnutzbares  Sicherheitsproblem im Speicher einer weit verbreiteten, realen Software zu finden. Das Team sieht ein großes Potential beim Aufspüren von Schwachstellen in Software durch AI, bevor diese Software überhaupt veröffentlicht wird. Das nimmt Angreifern die Möglichkeit, Schwachstellen in Produkten nachträglich zu entdecken. Details lassen sich im verlinkten Beitrag des Google-Teams nachlesen.

Das Thema KI-gestützte Code-Prüfung scheint in der Luft zu liegen – im Nachgang bin ich auf diesen heise-Beitrag gestoßen. Der Anbieter Tabnine hat eine KI-Lösung zum automatischen Code-Reviews vorgestellt.