洞見 - Computer Security and Privacy - # 物聯網安全測試

ChatHTTPFuzz：基於大型語言模型的物聯網 HTTP 模糊測試

Q: 隨著 LLM 技術的進步，如何應對其潛在的被濫用於自動化攻擊的風險？

LLM 技術的進步在帶來便利的同時，也為網路安全帶來了新的挑戰。攻擊者可能利用 LLM 的自動化能力，更輕鬆地發起大規模、自動化的攻擊。為應對這一風險，可以採取以下措施： 強化 LLM 模型自身的安全防禦： 在模型訓練階段，加入对抗性训练，提升模型對於惡意輸入的識別和防禦能力。 限制 LLM 模型的访问权限，例如 API 调用次数、可访问的數據范围等，防止被滥用。 对 LLM 模型的输出进行监控和審查，识别潜在的恶意内容并及时采取措施。 開發針對 LLM 攻擊的檢測和防禦技術： 研究 LLM 生成惡意代码、文本等的特征，開發相應的檢測工具。 利用機器學習等技術，構建自動化的防禦系統，識別和攔截 LLM 發起的攻擊。 加強網路安全意識教育和法規約束： 提升公众对于 LLM 潜在风险的认识，避免其被恶意利用。 制定相關法律法規，明确 LLM 技術的應用邊界，嚴厲打擊利用 LLM 技術進行違法犯罪活動。

Q: 除了 HTTP 協議，ChatHTTPFuzz 是否適用於其他物聯網協議，例如 MQTT 或 CoAP？

ChatHTTPFuzz 的核心是利用 LLM 的代码分析和协议理解能力，生成更有效的测试用例，从而提高模糊测试的效率。虽然 ChatHTTPFuzz 目前主要针对 HTTP 协议，但其设计理念可以扩展到其他物联网协议，例如 MQTT 或 CoAP。 要将 ChatHTTPFuzz 应用于其他协议，需要进行以下调整： 协议解析和生成模块： 需要根据目标协议的语法和语义，调整 LLM 的 Prompt 和训练数据，使其能够正确解析和生成目标协议的数据包。 种子模板结构： 需要根据目标协议的特点，重新设计种子模板结构，以存储和管理协议相关的关键信息，例如主题、消息类型、有效载荷等。 变异策略： 需要根据目标协议的字段类型和取值范围，设计相应的变异策略，以生成更有效的测试用例。 总而言之，ChatHTTPFuzz 的核心思想可以应用于其他物联网协议，但需要根据具体协议进行相应的调整和优化。

Q: 如何將 ChatHTTPFuzz 與其他安全測試方法（例如滲透測試）相結合，以構建更全面的物聯網安全防禦體系？

将 ChatHTTPFuzz 与其他安全测试方法相结合，可以构建更全面的物联网安全防御体系。以下是一些结合的思路： 与渗透测试结合： ChatHTTPFuzz 可以作为渗透测试的前期侦察工具，自动发现目标系统中潜在的漏洞。 渗透测试人员可以利用 ChatHTTPFuzz 生成的测试用例，对目标系统进行更深入的攻击测试，验证漏洞的可利用性。 与静态代码分析结合： 静态代码分析可以识别出代码中潜在的安全风险，而 ChatHTTPFuzz 可以针对这些风险点生成更精准的测试用例。 两者结合可以提高漏洞发现的效率和准确性。 与模糊测试平台结合： 将 ChatHTTPFuzz 集成到现有的模糊测试平台中，可以利用平台的资源和功能，例如测试用例管理、漏洞报告等。 这将使得 ChatHTTPFuzz 更易于部署和使用。 除了上述方法，还可以将 ChatHTTPFuzz 与其他安全测试方法结合，例如威胁建模、安全审计等，以构建更全面的物联网安全防御体系。

核心概念

本文提出了一種名為 ChatHTTPFuzz 的新型物聯網 HTTP 協議模糊測試方法，該方法利用大型語言模型 (LLM) 的能力來自動化和增強測試過程，以發現傳統方法難以發現的漏洞。

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研究背景
隨著物聯網 (IoT) 設備的快速發展，其安全問題日益凸顯。物聯網設備通常使用 HTTP 協議作為其 Web 服務接口，而這些接口的設計缺陷可能導致嚴重的安全風險。模糊測試是一種有效的漏洞檢測技術，但傳統的模糊測試工具在處理 HTTP 協議的複雜性和物聯網設備的獨特軟硬件特性方面存在局限性。
研究目標
本研究旨在開發一種基於大型語言模型 (LLM) 的新型物聯網 HTTP 協議模糊測試方法，以解決傳統模糊測試工具的局限性，並提高物聯網設備的安全性。
研究方法
本研究提出的 ChatHTTPFuzz 方法利用 LLM 的強大功能，自動化和增強了模糊測試過程。具體而言，ChatHTTPFuzz 採用以下三個核心技術：

**LLM 引導的 HTTP 協議變量註釋 (LVA) 技術：**該技術利用預設的提示指令，驅動 LLM 準確地標記 HTTP 協議數據中的變量，並根據變量類型屬性定義變異數據類型，從而提高測試的準確性和效率。
**LLM 引導的種子模板豐富 (LSTE) 算法：**該算法通過數據包擴展和字段值豐富兩種方法來改進種子模板庫。數據包擴展方法利用 LLM 解釋靜態分析的後端代碼，生成新的數據包；字段值豐富方法則通過分析後端代碼中的字段處理邏輯，提取變量字段的潛在值集。
**基於強化學習的雙因素增益種子模板調度算法 (STSA)：**該算法通過引入探索平衡因子和變異潛力因子，增強了傳統的 Thompson Sampling 算法，從而更有效地調度種子模板。

主要發現
實驗結果表明，ChatHTTPFuzz 在 14 種不同的真實物聯網設備上成功識別出 103 個安全漏洞，其中 68 個是以前未公開的，23 個已獲得官方 CVE 識別碼。與現有的模糊測試工具相比，ChatHTTPFuzz 發現的漏洞數量顯著增加，證明了其在物聯網安全測試中的有效性。
研究結論
本研究提出的 ChatHTTPFuzz 方法為物聯網 HTTP 協議模糊測試提供了一種新的思路。通過利用 LLM 的強大功能，ChatHTTPFuzz 能夠自動化和增強測試過程，從而更有效地發現傳統方法難以發現的漏洞。
研究意義
本研究的成果對於提高物聯網設備的安全性具有重要意義。ChatHTTPFuzz 可以幫助開發人員和安全研究人員更有效地發現和修復物聯網設備中的安全漏洞，從而降低物聯網設備遭受攻擊的風險。
研究局限與未來方向
本研究存在一些局限性，例如，ChatHTTPFuzz 的性能可能受到所使用的 LLM 的影響，並且需要進一步優化以提高其效率。未來研究方向包括：

研究如何進一步提高 ChatHTTPFuzz 的效率和可擴展性。
將 ChatHTTPFuzz 應用於其他類型的物聯網設備和協議。
開發更先進的 LLM 引導的模糊測試技術。

統計資料

全球物聯網設備數量預計到 2024 年將達到 170.2 億台，到 2030 年將達到約 300 億台。
在識別 HTTP 協議字段方面，LLM 的錯誤率為 0%，假陰性率僅為 4.74%。
在分析代碼邏輯時，LLM 對數據包字段的覆蓋率達到 98.58%。
ChatHTTPFuzz 在 14 種不同的真實物聯網設備上成功識別出 103 個安全漏洞，其中 68 個是以前未公開的，23 個已獲得官方 CVE 識別碼。

從以下內容提煉的關鍵洞見

ChatHTTPFuzz: Large Language Model-Assisted IoT HTTP Fuzzing

by Zhe Yang, Ha... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11929.pdf

ChatHTTPFuzz: Large Language Model-Assisted IoT HTTP Fuzzing

深入探究

隨著 LLM 技術的進步，如何應對其潛在的被濫用於自動化攻擊的風險？

LLM 技術的進步在帶來便利的同時，也為網路安全帶來了新的挑戰。攻擊者可能利用 LLM 的自動化能力，更輕鬆地發起大規模、自動化的攻擊。為應對這一風險，可以採取以下措施：

強化 LLM 模型自身的安全防禦：

在模型訓練階段，加入对抗性训练，提升模型對於惡意輸入的識別和防禦能力。
限制 LLM 模型的访问权限，例如 API 调用次数、可访问的數據范围等，防止被滥用。
对 LLM 模型的输出进行监控和審查，识别潜在的恶意内容并及时采取措施。

開發針對 LLM 攻擊的檢測和防禦技術：

研究 LLM 生成惡意代码、文本等的特征，開發相應的檢測工具。
利用機器學習等技術，構建自動化的防禦系統，識別和攔截 LLM 發起的攻擊。

加強網路安全意識教育和法規約束：

提升公众对于 LLM 潜在风险的认识，避免其被恶意利用。
制定相關法律法規，明确 LLM 技術的應用邊界，嚴厲打擊利用 LLM 技術進行違法犯罪活動。

除了 HTTP 協議，ChatHTTPFuzz 是否適用於其他物聯網協議，例如 MQTT 或 CoAP？

ChatHTTPFuzz 的核心是利用 LLM 的代码分析和协议理解能力，生成更有效的测试用例，从而提高模糊测试的效率。虽然 ChatHTTPFuzz 目前主要针对 HTTP 协议，但其设计理念可以扩展到其他物联网协议，例如 MQTT 或 CoAP。
要将 ChatHTTPFuzz 应用于其他协议，需要进行以下调整：

协议解析和生成模块： 需要根据目标协议的语法和语义，调整 LLM 的 Prompt 和训练数据，使其能够正确解析和生成目标协议的数据包。
种子模板结构： 需要根据目标协议的特点，重新设计种子模板结构，以存储和管理协议相关的关键信息，例如主题、消息类型、有效载荷等。
变异策略： 需要根据目标协议的字段类型和取值范围，设计相应的变异策略，以生成更有效的测试用例。
总而言之，ChatHTTPFuzz 的核心思想可以应用于其他物联网协议，但需要根据具体协议进行相应的调整和优化。

如何將 ChatHTTPFuzz 與其他安全測試方法（例如滲透測試）相結合，以構建更全面的物聯網安全防禦體系？

将 ChatHTTPFuzz 与其他安全测试方法相结合，可以构建更全面的物联网安全防御体系。以下是一些结合的思路：

与渗透测试结合：

ChatHTTPFuzz 可以作为渗透测试的前期侦察工具，自动发现目标系统中潜在的漏洞。
渗透测试人员可以利用 ChatHTTPFuzz 生成的测试用例，对目标系统进行更深入的攻击测试，验证漏洞的可利用性。

与静态代码分析结合：

静态代码分析可以识别出代码中潜在的安全风险，而 ChatHTTPFuzz 可以针对这些风险点生成更精准的测试用例。
两者结合可以提高漏洞发现的效率和准确性。

与模糊测试平台结合：

将 ChatHTTPFuzz 集成到现有的模糊测试平台中，可以利用平台的资源和功能，例如测试用例管理、漏洞报告等。
这将使得 ChatHTTPFuzz 更易于部署和使用。
除了上述方法，还可以将 ChatHTTPFuzz 与其他安全测试方法结合，例如威胁建模、安全审计等，以构建更全面的物联网安全防御体系。