AI輔助的嵌入式目標漏洞研究

近期，安全研究人員bl4sty創建了vibe coded sl0p.foo，一個允許用户直播代理在tmux會話中工作的流媒體平台。受此啓發，一位研究員決定嘗試將AI輔助技術應用於漏洞研究和漏洞利用開發，特別是針對嵌入式實時操作系統（RTOS）。

儘管許多研究聚焦於瀏覽器和操作系統等複雜目標，這些目標通常有源代碼和穩定工具（如語言服務器、ASAN/UBSAN和時間旅行調試）支持，但RTOS的挑戰在於其缺乏現代漏洞緩解技術，且AI代理可用的工具非常有限，無法輕易導航固件或調試運行中的設備。

在本次實驗中，研究員使用了OpenAI的Codex編程工具包，配置了gpt-5.6-sol模型（後因性能問題降級至gpt-5.5），並啓用了--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox模式以實現獨立工作。通過Trail of Bits提供的技能市場，代理獲得了審計上下文構建、C/C++安全代碼審查、誤報驗證和現代Python腳本編寫等能力。此外，ghidra-rpc技能使代理能夠通過命令行調用Ghidra進行靜態分析，而自定義的ecos-offensive-research技能集則涵蓋了關於eCos和Broadcom電纜調製解調器的專門知識。

實驗環境基於NixOS虛擬機，配備兩個網絡接口和一個串行控制台端口。代理可通過串行控制台（/dev/ttyUSB0）訪問調製解調器，並通過局域網接口與192.168.0.1通信。更重要的是，代理在之前的一次會話中設計了一個內存駐留的GDB存根，能夠在四小時內完成開發，用於實時調試——這是研究員自2021年以來一直想要但從未有時間實現的功能。

實驗分為兩個角色：首先，逆向工程師負責完全逆向Netgear CG3700B固件（MIPS大端，加載地址0x80004000），使用ghidra-rpc分析二進制文件，並通過BSIM數據庫識別標準eCos函數。逆向過程需維護COVERAGE.md文件記錄進度。其次，漏洞狩獵者從逆向完成的固件出發，尋找信息泄露、內存破壞、認證繞過和授權繞過漏洞，並儘可能鏈式利用以擴大影響。對於每個確認的漏洞，需在./pocs目錄下創建包含README、測試用例和完整漏洞利用的子目錄。

在整個過程中，AI代理在逆向工程中表現出色，能夠自動識別Ghidra遺漏的函數邊界並恢復虛函數表。漏洞研究階段也幾乎無需指導，唯一的人類干預是建議轉向分析802.11實現。然而，漏洞利用開發階段需要大量的協作和引導，研究員與代理進行了反覆交互，共同構建了最終的漏洞利用代碼。

總之，AI輔助的嵌入式漏洞研究在適當的工具和技能支持下表現出巨大潛力，尤其是在逆向和漏洞發現方面，但複雜漏洞利用的開發仍需要人類的密切參與。