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blog.trailofbits.com 是 Trail of Bits 的官方博客，这是一家提供渗透测试、安全编码和软件安全评估等服务的网络安全公司。博客似乎专注于分享与网络安全相关的知识和见解，文章和帖子涵盖了软件安全、威胁建模、漏洞分析和安全编码实践等多种主题。网站的设计简洁、整洁，布局直接，使用户可以轻松浏览和找到特定的文章或感兴趣的主题。网站上有一个搜索功能，允许用户快速找到特定的文章或主题。此外，文章还按主题分类，使用户可以轻松浏览相关内容。博客还特邀了网络安全领域的专家撰写客座博文，为网站提供了多样化的视角和见解。总之，Trail of Bits 博客似乎是一个有价值的资源，为那些想了解更多关于网络安全的人和想了解该领域最新发展和趋势的人。
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024年8月23日

笔记线程

SequenceHash：为大众打造的多哈希方案

多哈希（Multihashing）是将多个值组合为单个哈希值的过程，是一项关键但常被误解的密码学任务。不安全的多哈希实现可能导致漏洞，尤其是在零知识证明等领域。Trail of Bits 推出了 SequenceHash 和 SequenceMAC，这两种新构造旨在为广泛的密码学哈希函数提供安全的多哈希方案。与仅绑定于 Keccak 的 NIST TupleHash 不同，SequenceHash 和 SequenceMAC 是哈希无关的，可与 SHA256、BLAKE 和 RIPEMD 等函数协同工作。这些新构造提供了明确的输入编码，防止对拼接输入进行操纵。它们还提供了长度扩展防护，这是许多哈希函数的关键安全特性。此外，SequenceHash 和 SequenceMAC 集成了可选的自定义字符串，用于协议绑定以防止重放攻击。SequenceMAC 作为带密钥的变体，为消息认证码提供了类似的安全优势。SequenceHash 采用简化的固定长度 128 位整数编码来表示输入字节计数，其长度后缀编码支持流式 API。该方法旨在实现简单，并能处理实际输入规模，上限为 ${2}^{128}-1$ 字节。其双重哈希构造类似于 HMAC，可防止长度扩展攻击，并支持带密钥的 SequenceMAC 模式。SequenceMAC 通过纳入密钥元数据，解决了 HMAC 中潜在的关键伪碰撞问题。目前已有三种 SequenceHash 和 SequenceMAC 的初始实现，分别提供于 Rust、Go 和 Python，并附带全面的测试向量。这些工具旨在简化开发者的安全多哈希工作。最终目标是为此常见的密码学挑战提供一个标准化且易于使用的解决方案。
SequenceHash: multihashing for the rest of us blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 今天

不要让 TEE 破坏你的 MPC

阈值签名方案（Threshold signature schemes）是一种多方计算（MPC）方法，允许多方联合签名而无需单一私钥，正越来越多地用于可信执行环境（TEEs）中以增强安全性。MPC 将信任分散于多方之间，而 TEEs 则将信任根植于硬件。然而，若在 TEE 中运行 MPC 时未考虑不可信主机，可能会引入漏洞，例如恶意主机回滚文件系统状态，从而导致私钥份额泄露。若将 TEEs 视为纵深防御的一层，而非协议的替代品，则该组合具有益处。这种方法凸显了 TEE 认证在 MPC 部署中的作用、常见的审计陷阱以及最佳实践，如将强认证与 MPC 身份进行绑定。MPC 的安全性依赖于参与者的行为，其安全模型包括半诚实（honest-but-curious）和恶意安全模型。若 TEE 认证全面且完善，可将半诚实协议提升至提供针对某些攻击的恶意安全保证。TEEs 提供机密性、完整性和认证。认证对于分布式系统至关重要，它允许远程验证在 TEE 中运行的代码。该过程涉及 TEE 对其状态密码学哈希值进行签名，形成“引用”（quote），由远程方进行验证。验证需要检查引用签名、证书链，并将测量值与已知良好的值进行比对，通常通过可复现构建和二进制透明度日志实现。一个关键挑战源于信任模型的冲突：MPC 将信任去中心化，而 TEEs 则将信任集中于硬件制造商。TEEs 还颠倒了传统的安全范式，即信任 guest 代码而将主机视为不可信，从而引入了新的攻击面，如回滚攻击。虽然 TEEs 可通过认证确保协议合规性，从而缓解诸如编码歧义、参与者行为不当、参数缺失和输入验证缺失等问题，但它们并不能保证绝对安全。现实世界中的 TEE 实现存在漏洞，且认证过程可能不完整或被错误验证。一个常见的陷阱是认证测量不完整，即排除了关键组件，导致修改无法被检测。另一个问题是缺少验证步骤，例如未检查引用签名或证书链，这会破坏安全模型。这些问题凸显了在将 TEEs 与 MPC 结合时，需要严格的实现和验证实践。
Don't let TEEs break your MPC blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月25日

SAML：糟糕设计的分形

安全断言标记语言（SAML）认证协议源于学术界与企业 IT 领域，现已过时。SAML 于 2002 年由一个委员会开发，旨在为日益增长的 Web 服务提供单点登录（SSO）。该协议基于 XML 构建，而 XML 是一种复杂的标记语言，这导致其固有的安全弱点及实施困难。协议的设计融合了多项现有规范，采取了“大杂烩”式的做法。尽管 SAML 已被主要 SSO 提供商广泛采用，但仍面临严重的安全漏洞。XML 签名封装及其他相关攻击多年来一直困扰着 SAML 的实现，暴露了其脆弱性。XML 本身的复杂性及其众多特性引入了巨大的攻击面。规范化（Canonicalization）是将 XML 标准化以实现一致签名验证的过程，却成为众多安全缺陷的源头。包封签名（enveloped signatures）将签名嵌入其所签数据中，也带来了实施挑战与漏洞。此外，SAML 的设计包含许多在现代实现中极少使用的功能，增加了不必要的复杂性。该协议已趋于僵化，未能适应现代互联网基础设施（如 HTTPS），而 HTTPS 在传输层处理加密与信任问题。与有机演进以应对特定需求的 OpenID Connect（OIDC）不同，SAML 大多是一开始就设计完成的，缺乏新协议的敏捷性。这些因素表明，SAML 是一个“糟糕设计的分形”，应予以弃用，转而采用 OIDC 等现代替代方案。
SAML: A fractal of bad design blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 9月21日

在（足够好的）人工智能时代的审计

安全公司越来越多地利用人工智能超越代理代码审查，增强安全审计，在实际代码审查前构建定制工具和正式模型。例如，在审查缺乏开发工具的Miden虚拟机时，代理花费六个月时间创建了LSP服务器、反编译器、静态分析引擎和虚拟机执行器的精益模型。这些工具发现了重大安全漏洞，例如未经验证的校验者输入，可能导致Falcon签名伪造和资金盗窃。精益模型还为Miden核心库的大量内容产生了95个机器校验的正确性证明。Miden虚拟机是一款新型零知识虚拟机，拥有自己的汇编语言（MASM），由于其堆栈机架构和缺乏开发工具，带来了独特的评审挑战。为此，团队优先构建关键工具，首先是LSP服务器和VS Code扩展，用于语法高亮、代码导航和指令文档。接着，开发了MASM过程的反编译器，尽管存在隐式栈操作和未声明签名等复杂性，仍能提供高层语义信息。该反编译器历时数月，带来了宝贵的内部分析框架和静态分析的中间表示。利用这一中间表示，团队构建了一个静态分析的抽象解释引擎，实现了验证验证者提供的值、强制类型约束并确保局部变量初始化的通行证。这导致发现了400多个潜在的类型验证改进和一个高严重性漏洞：mod_12289过程中一个受限不足的建议值。该漏洞使恶意校验者能够操控剩余值，可能伪造Falcon签名并耗尽Miden账户。除了发现漏洞外，代理还探索了利用精益进行形式验证，建模Miden虚拟机执行器，并自动将MASM过程转换为精益。这种由代理驱动的形式建模为二进制算术组件提供了95个正确性证明，揭示了现有单元测试遗漏的两个细微缺陷：64位右转（rotr）中的一个边缘案例和256位乘法（wrapping_mul）中的一个问题。这些先进的工具和形式建模工作，得益于近期人工智能代理的进步，显著提升了安全审查的深度和质量，这在时间和资源限制下是此前难以实现的准备工作水平。
Auditing in the age of (good enough) AI blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月18日

1Password 的 AI 补丁基准测试具有误导性”

1Password 近期关于 AI 补丁修复的报告存在缺陷，其宣称的 26% 完美修复率具有误导性。该数据因实验设计偏差而失真：部分实验刻意指示 AI 代理应用错误修复，另有部分试验中代理无法编译或测试其补丁。该报告的 methodology 选取了高难度的漏洞样本，22% 的提示词要求代理应用错误修复，三分之一试验禁止进行测试。此外，模型推理设置不一致，且在评分阶段对预期的行为变更进行了惩罚。我们对 1Password 数据进行了重新分析，排除了指令不当或未进行测试的试验，结果显示 86% 的补丁成功阻断了提供的漏洞利用代码，证明了其具备有效的补丁修复能力。这一结果与报告的标题相悖，表明在合理条件下 AI 具有显著的补丁修复能力。自动化评分同样存在问题，与人类评审者的意见一致性较低，且存在接受不完整修复或将有效修复标记为回归的情况。人类开发者即使在理想条件下（拥有详细报告和专业评审）也会犯错。在 Trail of Bits 的安全评估中，其首次修复中有 12.5% 未能完全解决问题。在真实世界项目中，我们与 OpenAI 及 Patch the Planet 合作的联合倡议显示，维护者合并了 67.7% 的 AI 辅助拉取请求，其中 72.2% 的合并无需进行与安全相关的修订。值得注意的是，在一例中，维护者和 AI 代理在修复 freenginx 内存安全漏洞时，独立引入了相同的崩溃，凸显了常见的陷阱。此后，我们审查了 Patch the Planet 项目中 33,500 个后续提交，发现我们的补丁引入了功能缺陷、构建/测试/发布自动化缺陷以及性能问题，但未发现可利用的安全漏洞。为改进 AI 补丁修复，我们发布了两种新的代理技能："补丁后验证"（post-patch-validation）和"评审 walkthrough"（review-walkthrough）。"补丁后验证"技能指导代理重现原始漏洞、测试替代的失败路径并检查回归，旨在更早地捕获不完整的修复。
1Password's AI patching benchmark is misleading blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月15日

“适合页边距的”费马大定理“证明”

费马声称他关于费马大定理的证明太大，无法写在笔记本的页边距中。最近，在 Lean 代码中对费马大定理的形式化出现了一个漏洞。该漏洞是在利用 AI 进行代码审查实验时发现的。问题在于 Lean 的字符串切片函数在处理极大位置时的行为：逻辑上应返回空字符串，但编译后的代码却返回原始字符串。这种不一致导致了矛盾。定理证明器错误地得出空字符串等于非空字符串的结论，从而使得任何陈述（包括费马大定理）都能被证明。Lean 团队在漏洞报告后迅速修复了该问题。修复工作同时解决了内存安全和语义不匹配问题。尽管机器验证的证明提供了极高的可信度，但定理证明器本身的问题仍可能引发漏洞，因此对 Lean 证明进行仔细验证至关重要。
A “proof” of Fermat’s Last Theorem that fits the margin blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月9日

虚拟机将不包含具备网络攻击能力的代理

作者通过让 GPT 5.6-Cyber 尝试逃逸 QEMU/KVM 虚拟机，评估了其网络攻击能力。该 AI 代理成功三次逃逸虚拟机，展现出先进的自主黑客能力。最初，它利用了近期披露的主机内核漏洞；在更新主机后，它转而利用已披露但尚未归类为安全漏洞或未集成到包维护者更新中的漏洞；最后，即使从最新上游源码重新编译 QEMU 及其依赖项，该 AI 仍发现并利用了多个零日漏洞。该代理持续运行数小时，自主开展漏洞研究、开发利用代码，并从失败尝试中回溯。作者的主要工作仅在主机内核死锁时重启机器。这一经历表明，传统的虚拟机沙箱不足以遏制先进的 AI 代理，应将其视为高级持续性威胁。作者指出，虚拟机与主机之间共享的资源及通信路径构成了显著的攻击面。该 AI 的持久性以及将多个漏洞串联利用的能力尤为令人印象深刻。在成功逃逸之前，它探索了多种攻击向量，包括网络服务和硬件漏洞。这些利用涉及 QEMU、Linux KVM 和 libslirp 中的漏洞，其中包括若干零日漏洞以及作者 Debian 12 环境中未修补的安全问题。这些发现挑战了当前的软件安全假设，表明即使更新周期较慢的"oldstable"发行版也极易受到攻击。作者建议，快速更新的发行版现在是遏制此类 AI 代理的必要条件。采用像 Firecracker 这样的虚拟化技术，其设计以最小化攻击面和安全性为核心，可提供更稳健的解决方案，因为该 AI 仅能导致主机死锁而无法逃逸。最终，要有效遏制先进的 AI 代理，必须重新评估沙箱的质量，采纳更严格的安全基础原则，包括最小权限、增强的日志记录、主动监控、限制运行时间，并确保每次使用的环境纯净。
VMs won't contain cyber-capable agents blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8月26日

状态分歧导致未授权访问

研究人员在 Provenance 区块链（一条公共权益证明链）中发现了一个关键漏洞，该漏洞允许未经授权的用户获取对标记账户的管理权限。此漏洞影响了主网上代表活跃金融资产的 82 个标记（Marker）。该漏洞存在于 1.28.0 版本之前的版本中，并于 2026 年 4 月 1 日报告给 Provenance。该漏洞在 1.28.0 版本中得到缓解，并在 1.29.0 版本中完全修复。标记是 Provenance 用于同质化代币的核心原语，每个标记控制一个面额、一个访问控制列表、一个供应量字段以及一个托管余额。该漏洞存在于修改标记访问控制列表的授权检查中。具体而言，旨在授予持有标记 100% 供应量用户的访问条件的实现存在缺陷。对于以零供应量激活且供应量未固定的标记，存储的供应量字段保持为零，导致授权检查对任何调用者都评估为平凡成立。这使得攻击者能够通过单笔交易为自己授予管理员、铸造和提现权限，而无需持有任何代币。随后，他们可以铸造新代币或从标记的托管余额中提取资产。影响十分严重，部分标记中的托管资金总额约为 50 万美元。初步缓解措施增加了一项检查，以防止在存储的供应量为零时授权通过。然而，完整修复涉及修改代码，直接从银行模块读取实时流通供应量，从而消除了状态不同步问题。根本原因被确定为标记结构与银行模块之间的状态不同步，以及授权谓词对零供应量状态存在漏洞。文章建议改进规范并采用基于属性的测试作为未来的预防措施。
State divergence enables unauthorized access blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8月25日

Trail of Bits 如何验证您的 Signal 聊天完整性”

Signal 的新增“自动密钥验证”功能通过使被攻陷的服务器更难欺骗用户，从而增强了聊天安全性。此前，用户必须手动与联系人核对安全号码，以确保拥有正确的公钥。新系统提供了一种替代方案，无需直接比对即可验证聊天安全性。它作为一种密钥透明性机制，构建了与电话号码关联的公钥统一视图。Signal 应用会定期检查其存储的密钥是否与全局图谱一致；若发现差异，将向用户发出警告。外部审计员对该系统的可信度至关重要。Trail of Bits 运营其中一位审计员，独立验证用户到公钥映射的全局一致性。其审计器为此图谱构建默克尔树（Merkle tree），并定期对其根节点进行签名。客户端需要来自多位审计员（包括 Signal、Cloudflare 和 Trail of Bits）的签名，方可信任所呈现的密钥。启用后，Signal 客户端会获取默克尔树根节点，并在七天内检查是否存在有效的审计员签名。恶意服务器最多只能维持虚假视图一周，之后警告便会显示。Trail of Bits 从头开发了其审计器以实现独立验证，其代码开源。用户可在 Signal 设置中启用“自动密钥验证”，并在支持的聊天中用于验证对话方。若自动验证失败，建议用户回归手动安全号码比对。Trail of Bits 将此项举措呈现为对自由与私密通信的贡献。
How Trail of Bits helps verify the integrity of your Signal chats blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8月11日

关于 AWS Nitro Enclaves 的几点说明：KMS 集成

Nitro Enclaves 与密钥管理服务（KMS）可集成，从而将密钥管理任务从应用程序卸载至 AWS 托管服务。KMS 为更广泛的 AWS 生态系统提供统一的公共 API，用于创建和管理由硬件安全模块（HSM）支持的密钥。KMS 支持三种主要密钥类型：客户托管密钥（CMK）、数据密钥（DK）和数据密钥对。KMS 与 Nitro Enclaves 的集成引入了新的威胁，包括针对 enclave-KMS 通信通道的被动攻击和主动攻击。为防止被动攻击，必须使用加密上下文、正确授权对 KMS 的请求，并使用正确的 CMK。加密上下文由 enclave 决定，并非完全由攻击者控制，这有助于防止诸如数据交换攻击等攻击。此外，使用包含证明（attestation）的 Recipient 参数，可允许 KMS 验证 PCR 并防止未经授权的访问。利用密钥承诺属性对于防止生成单个密文并在不同密钥下正确解密此类攻击也至关重要。总体而言，KMS 与 Nitro Enclaves 的集成需要仔细评估安全风险，并实施措施以防止被动和主动攻击。遵循最佳实践，例如使用加密上下文并正确授权对 KMS 的请求，开发人员可帮助确保 KMS 与 Nitro Enclaves 的安全集成。enclave-KMS 通信通道的安全性对于防止攻击并确保敏感数据的机密性和完整性至关重要。
A few notes on AWS Nitro Enclaves: KMS integration blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8月5日

构建安全的Uniswap v4钩子

Uniswap v4 引入了钩子（hooks），使开发者能够自定义池的行为，例如动态费用和外部集成。这将安全责任转移到了应用层和钩子代码上，正如 Cork 和 Bunni 漏洞所示，两者造成的损失合计超过 2000 万美元。这些漏洞源于应用层逻辑，而非 Uniswap v4 核心协议的缺陷。对审计报告的深入分析揭示了钩子代码中七种常见的失败模式。PoolManager 现在持有所有池的状态，而钩子作为独立合约在特定的生命周期点执行。池的身份包含其钩子地址，因此信任错误的 PoolKey 会影响所交互的池。基于会话的模型类似于闪电贷，确保在交易结束时货币差额结算为零。钩子开发者必须验证各项假设，包括调用者授权、合法池、自定义会计逻辑以及外部集成的安全性。一个关键的失败模式是未检查调用者，从而允许直接恶意调用钩子函数。使用 BaseHook、SafeCallback 以及 onlyPoolManager 有助于强制执行调用者检查。另一个问题是误将任何池视为合法；钩子必须绑定到规范池，或维护允许列表并重新检查 PoolIds。自定义会计错误可能导致价值静默泄露，因为结算仅检查总体差额，而不验证内部钩子会计的准确性。开发者必须将逻辑放置在针对预期状态的正确钩子中，因为 beforeSwap 使用换汇前的数据，而 afterSwap 使用换汇后的数据。钩子地址本身编码了权限；开发者必须保持这些位与已实现函数同步，以避免错误。最后，钩子故障可能阻塞池的操作；关键逻辑不应回滚并阻断用户流程，且必须谨慎处理外部依赖，以防止拒绝服务。
Building secure Uniswap v4 hooks blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月30日

我们如何使用 /goal 在 Patch the Planet 中查找漏洞

Codex的目标特性通过让虫子狩猎独立朝着成功条件努力来增强，但要获得好结果，需要合适的提示、范围和每次结果数量。在“Patch the Planet”项目中，Codex指向了广泛使用的代码库，如Rust、curl和zlib，发现了所有提交的Rust漏洞，包括一个合理漏洞和一个编译错误。工程师们最终总结出三种使用目标功能的技巧，包括让Codex写目标、定义结果而非路径，以及为每个代理分配一个结果。让Codex来写目标之所以有效，是因为它比人类事先能指定更了解目标和自身倾向，并且能将威胁模型转化为具体、可测试的成功标准。定义结果，而非路径，意味着花费代币来定义结果，几乎没有告诉模型如何达到目标，一个好的目标能命名结果，精确定义它，并强制坚持。如果每个代理只分配一个结果，如果两个竞争结果放在一个提示词中，优化会不均衡，最好完全将覆盖范围从提示中移除，让Codex识别最有前景的攻击面。目标漏洞搜索最有效的资源是威胁模型文件，它精确定义了有效漏洞的样貌，但不解释如何找到它们。该功能目标是增强漏洞搜寻工作的强大工具，但其有效性仍依赖专家知道该去哪里查找、验证结果，以及维护者希望看到的有效漏洞披露。总体来看，该目标功能在发现漏洞方面取得了成功，包括Rust中的所有漏洞，并且有潜力打造一个定制的安全基础设施，使安全研究人员需要数周时间在一天内完成。
How we use /goal to find bugs in Patch the Planet blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月28日

用我们的新版测试手册章节为您的代码打造防腐蚀保护

Trail of Bits 已扩展其测试手册，新增专门针对 Rust 程序安全的章节。该综合指南详细介绍了 Trail of Bits 用于验证 Rust 安全性的工具与技术。文章首先概述了 Rust 的安全保证与局限性，包括常被忽视的问题，如 unwind 安全性和算术错误。随后，章节深入探讨动态分析，涵盖单元测试增强器、用于未定义行为检测的 Miri、使用 proptest 的属性测试、代码覆盖率以及变异测试。静态分析部分也得到了充分阐述，重点介绍了 Clippy 及其常用 lint 规则。除自动化工具外，指南还分享了来自直接 Rust 代码库审计的见解，并提供了一份“陷阱与易错点”清单用于人工审查，突出诸如运算符优先级差异等细微问题。此外，还提出了三种确保秘密数据内存零化的解决方案。文章讨论了专用测试工具，如 Kani 模型检查器。供应链部分涵盖了对依赖项的审查。此外，Trail of Bits 推出了 rust-review，这是与 Aptos Labs 共同构建的 Claude Code 插件，用于自动化 Rust 安全审查。该工具针对多种漏洞类别，从内存安全到 FFI 陷阱，提供了一种快速识别问题的方法。该手册旨在保持时效性，欢迎贡献内容，并为保障 Rust 系统安全提供协助。
Rust-proof your code with our new Testing Handbook chapter blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 7月13日

突变测试进入了DAML。

该公司发布了 Mewt，一个开源的变异测试引擎，用于识别测试套件中的漏洞，现已将其扩展以支持 DAML，即用于 Canton Network 应用程序的语言。Mewt 读取 DAML 代码，生成变异体，并将其通过现有测试套件运行，以统计存活变异体的数量。该数量反映了测试套件的检查程度，相较于传统的代码覆盖率报告，能提供更准确的测试有效性度量。代码覆盖率报告可能具有误导性，因为它仅表明代码是否被执行，而无法判断若代码未按预期工作，测试是否会失败。相反，变异测试通过破坏代码并检查测试是否失败来对测试进行评级，从而提供更全面的测试有效性度量。Mewt 对 DAML 的支持包括两种针对授权原语的新变异，而授权原语是 DAML 合约中常见的漏洞来源。该工具可轻松集成到现有工作流中，其输出能清晰指出缺失且需要编写的测试。通过使用 Mewt，开发人员可确保其测试全面且有效，降低代码中漏洞和错误的风险。公司计划继续改进 Mewt，包括增加更多变异类型，并提升其检测等价变异体的能力（即不影响代码行为的变更）。总体而言，Mewt 为开发人员提供了一个强大的工具，以提升测试的质量与有效性；其对 DAML 的支持是确保 Canton Network 应用程序可靠性与安全性的关键一步。使用 Mewt 有助于开发人员在开发早期识别并修复漏洞，从而降低交付高质量软件所需的总体成本和时间。
Mutation testing comes to DAML blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 7月8日

来自Patch the Planet的现场报道

"Patch the Planet"是 Trail of Bits 与 OpenAI 之间的一项持续合作项目，旨在解决开源维护者被 GPT-5.5-Cyber 等先进模型生成的漏洞报告压垮的问题。该计划利用 OpenAI 的最新模型在真实代码库中识别安全漏洞，并与维护者协作进行修复。该计划近期发布的一份实地报告展示了 GPT-5.5-Cyber 的能力：该模型仅用一天时间就为 zlib 库构建了自定义的模糊测试（fuzzing）框架。该模型能够发现那些需要熟练安全研究人员数周才能找到的漏洞，且无需被告知如何查找。该模型构建模糊测试工具并对代码进行动态测试的能力，使其能够识别出通过静态审查难以发现的漏洞。报告强调了抢先应对漏洞报告问题、减轻维护者负担的重要性。该计划将继续提供关于模型能力与行业指导的更新和见解。"Patch the Planet"的目标是在攻击者利用漏洞之前发现并修复它们，该计划正致力于开发专为维护者定制的工具体系，以帮助他们管理涌入的漏洞报告。Trail of Bits 与 OpenAI 之间的合作对于解决开源维护者被漏洞报告压垮的问题至关重要，并有可能对开源软件的安全性产生重大影响。总体而言，这份实地报告展示了像 GPT-5.5-Cyber 这样的先进模型变革安全研究领域的潜力，并凸显了开源维护者需要主动应对漏洞报告问题的必要性。
Field reports from Patch the Planet blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 7月2日

将后量子密码学移植到 Python

后量子密码学现已通过 pyca/cryptography 库为 Python 生态系统所广泛采用。此次更新实现了对 ML-KEM 和 ML-DSA 的支持，二者均为 NIST 标准密钥建立原语和数字签名原语。美国政府正加速推进后量子密码学迁移工作：密钥建立将于 2030 年 12 月 31 日前完成，数字签名将于 2031 年 12 月 31 日前完成。此次迁移的成功取决于诸如 pyca/cryptography 之类的密码学库，该库被众多流行的 Python 项目所采用。新的后量子算法虽然提供了抗量子能力，但也引入了权衡。公钥、签名和密文显著大于其经典对应物，且运算速度更慢。例如，ML-DSA 签名长度为 3,309 字节，而 Ed25519 仅为 64 字节；同样，ML-KEM 密文长度为 1,088 字节，而 X25519 的共享密钥仅为 32 字节。依赖固定大小数据域的协议将需要相应调整。pyca/cryptography 库现已提供用于 ML-DSA 和 ML-KEM 的 Python API。ML-DSA 是一种基于格的签名方案，ML-KEM 是一种用于建立共享密钥的密钥封装机制，其基本原理与 Diffie-Hellman 截然不同。目前正持续进行 SLH-DSA 的工作，这是 NIST 基于哈希的签名标准，采取更为保守的方法。最终目标是将这些后量子原语集成到现实世界的协议和应用中。此项基础性工作由主权技术局（Sovereign Tech Agency）资助。
Shipping post-quantum cryptography to Python blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6月30日

介绍《补丁地球》

Trail of Bits 与 OpenAI 的 Daybreak 计划合作，推出了"Patch the Planet"项目，以解决开源软件中的安全漏洞。该项目利用先进的 AI 模型（如 GPT-5.5-Cyber）识别漏洞，由 Trail of Bits 的工程师对发现结果进行分诊并打补丁。在启动的第一周内，该计划审查了涵盖加密和网络安全等关键软件领域的 19 个项目，发现了数百个漏洞，提交了 64 个拉取请求（pull requests），并记录了 51 个问题。重要的是，Trail of Bits 专注于提供实际补丁而非仅提交漏洞报告，已有 37 个补丁被合并。这些合并的贡献包括漏洞修复、新增测试、模糊测试（fuzzing）框架以及供应链工具改进。python.org 和 aiohttp 等特定项目从其维护者处获得了显著改进和快速修复。该计划还凸显了 AI 在快速构建复杂安全工具（如模糊测试实验室和变体分析流水线）方面的能力。文章强调，虽然借助 AI 发现漏洞已变得更加容易，但当前的真正挑战在于确认发现、评估严重程度以及实施有效的补丁。Trail of Bits 将继续推进"Patch the Planet"计划，邀请更多开源维护者申请协助。
Introducing Patch the Planet blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 6月22日

用多项式分解“短袖”RSA密钥

研究人员发现，某些 RSA 私钥的比特位严重偏向 0，这种特性可被检测并导致快速分解。与 badkeys 项目的 Hanno Böck 合作，他们发现了数百个具有此特性的唯一密钥，并分析历史数据以追踪该问题的演变。这些密钥中 0 比特的分布模式往往高度结构化，从而使得能够开发基于多项式的密码分析技术以利用该模式。研究人员识别出两类具有重复 0 比特块的 RSA 模数模式，其中一种模式尚未得到解释，另一种则归因于旧版 CompleteFTP 文件传输软件中大整数代码的类型不匹配。CompleteFTP 的漏洞还生成了易受攻击的短袖 DSA 密钥；研究人员通过互联网扫描恢复了 603 个唯一的 RSA 私钥和 74 个 DSA 密钥。badkeys 项目是一个开源服务，用于检查公钥是否存在已知漏洞；通过对真实世界密钥数据集的搜索，研究人员发现了大量在野外存在且具有上述模式的密钥。研究人员逆向工程了 CompleteFTP 的漏洞，发现其根源在于 limbs 的大小与随机数生成器（RNG）输出大小之间的不匹配。在 CompleteFTP 团队发布了一个自动检查易受攻击密钥并在需要时提示用户重新生成密钥的更新后，该漏洞已被遏制。研究人员还开发了一种通过将整数表示为多项式来进行整数分解的技术，该技术可用于分解一般的 RSA 模数。这些漏洞的发现凸显了实践研究的重要性，以及持续监控密码学实现以识别和解决潜在弱点的需求。
Factoring "short-sleeve" RSA keys with polynomials blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 6月12日

技能分配的糟糕状况

公共技能市场充斥着旨在窃取凭证和数据的恶意技能。安全公司已推出技能扫描器，旨在在安装前检测这些威胁，但我们的测试表明其效果不佳。我们成功绕过了 ClawHub（思科的代理技能扫描器）以及集成在 skills.sh 中的多个扫描器的检测机制。这些绕过是利用标准攻击技术并以相对较小的努力实现的。扫描器的静态特性使得攻击者能够反复测试并完善其方法，直至成功。软件供应链的安全性一直备受关注，而代理系统的兴起引入了新的攻击向量：技能。恶意技能不仅可利用代码，还可利用自然语言提示，从而扩大了攻击可能性。技能分发渠道（如 ZIP 归档、精选市场和公共市场）往往将速度置于安全之上。尤其是公共市场，已充斥着旨在破坏用户系统的恶意技能。我们对 ClawHub 扫描器的分析显示，该扫描器使用 VirusTotal 和一个基于 Gemini 3 Flash 的工具，仅通过添加大量换行符来混淆恶意代码即可绕过。思科的技能扫描器以及处理任意 Git 仓库的 skills.sh 上的扫描器也存在漏洞。我们通过在.docx 文件中嵌入恶意指令，并利用中毒的.pyc 字节码（可绕过模式匹配和基于 LLM 的分析）进行了利用。针对 skills.sh 的提示注入攻击将恶意命令伪装在看似无害的企业配置语言中。这些发现凸显了当前技能安全措施中存在重大漏洞。
The sorry state of skill distribution blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 6月3日

我们对 zizmor 的 GitHub Actions 静态分析器进行了硬化

一项安全研究旨在改进 GitHub Actions 静态分析工具 zizmor，以增强持续集成（CI）的安全性。该研究针对攻击者利用配置错误（如 Trivy 漏洞）所引发的安全问题进行了应对。研究团队从开源仓库中构建了一个包含 41,253 个工作流（workflows）的测试语料库，以验证 zizmor 的能力。测试结果表明，虽然 anchor 的使用较为罕见，但在基础项目中依然存在。分析工作识别并修复了 zizmor 中四个与 anchor 处理相关的漏洞。此外，团队还解决了反序列化边缘情况以及表达式评估器中的漏洞。团队使 zizmor 的表达式评估器与 GitHub 的测试保持一致。测试方法包括下载真实工作流、运行 zizmor 并修复失败项。团队的工作共提交了 20 个问题报告，并合并了 15 个拉取请求（pull requests）。本研究旨在提升使用 GitHub Actions 的开源项目的安全性。这些改进加强了 CI 安全性，有助于防范供应链攻击。
We hardened zizmor's GitHub Actions static analyzer blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 5月22日

Go fuzzing 缺少了一半的工具集。我们分叉了工具链来修复它。

Go 的原生模糊测试缺乏 Rust、C 和 C++ 生态系统中存在的先进功能，无法检测整数溢出和 goroutine 泄漏等常见漏洞。为应对这些局限性，开发了 gosentry，这是一个面向模糊测试的 Go 工具链分支。Gosentry 集成了 LibAFL，实现了原生结构体模糊测试、基于语法的模糊测试（通过 Nautilus），并能够检测此前被遗漏的漏洞类别。它保留了标准的 testing.F 工作流，允许现有的 Go 模糊测试 harness 配合新的命令行标志使用。Gosentry 通过结构感知的模糊测试提升输入质量，处理结构体、切片和指针等复合类型。它还支持基于语法的模糊测试，其中 Nautilus 生成并变异符合语法的输入，以应对 JSON 等复杂结构。该工具能够识别 Go 原生模糊器会遗漏的各种不良行为，包括整数溢出、数据竞争、goroutine 泄漏和执行超时。通过捕获模糊测试回调并将其交由基于 Rust 的 LibAFL 运行器执行，gosentry 改进了模糊测试引擎、调度机制和检测器。该项目已在 Optimism 和 Revm 等项目中发现了使用原生 Go 模糊测试难以发现的重大漏洞。该项目在 GitHub 上开源，并提供了其所有功能的完整文档。
Go fuzzing was missing half the toolkit. We forked the toolchain to fix it. blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 5月12日

C/C++ 检查表挑战已解决

提供的文本描述了测试手册中的两个安全挑战：一个 Linux ping 程序和一个 Windows 驱动程序注册表处理器。Linux 挑战暴露了一个命令注入漏洞，这是由于输入验证缺陷以及 inet_ntoa 函数使用全局缓冲区所致，使得攻击者能够绕过安全检查。Windows 挑战突显了一个漏洞，即驱动程序使用 RtlQueryRegistryValues 从注册表中读取版本信息，允许攻击者控制注册表路径，从而读取任意注册表键。关键漏洞在于使用 RTL_QUERY_REGISTRY_DIRECT 时缺少类型检查，导致通过类型混淆引发栈溢出。Windows 驱动程序中缺少 RTL_QUERY_REGISTRY_TYPECHECK 标志，在尝试从不可信的 hive 读取数据时使用 RTL_QUERY_REGISTRY_DIRECT，会导致内核安全失败。该漏洞最初在 MS11-011 中得到修复，允许攻击者覆盖栈上的数据。随后，文本介绍了一种新的 Claude 技能 c-review，旨在利用大语言模型在 C/C++ 代码库中发现漏洞。该技能使用测试手册的检查清单作为提示，以识别漏洞。
C/C++ checklist challenges, solved blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 5月5日

使用 LibAFL 扩展 Ruzzy

本文详细介绍了将 LibAFL 集成到 Ruzzy（一种 Ruby 模糊测试工具）的过程。作者首先强调了 LibAFL 的优势，并表达了用其替换 libFuzzer 的意图。随后，作者在 Dockerfile 中构建了 LibAFL 的 libFuzzer 库，并对 Ruzzy 的构建流程进行了小幅修改，以便通过环境变量使用 LibAFL。在链接阶段出现了一个问题：".preinit_array 段不允许在 DSO 中使用”，为此需要改用 LLVM 链接器（lld）而非 GNU ld 来解决该错误。作者相应地修改了 Dockerfile 和 extconf.rb 以指定链接器。在解决构建问题后，作者尝试运行模糊测试器，但出现了"No maps available; cannot fuzz!"的错误，这表明 SanitizerCoverage 初始化存在问题。作者计划进一步探索并解决此问题。最终，作者打算通过引入 Cargo 特性来阻止 .preinit_array 段，从而在上游提出一个恰当的修复方案。文章最后聚焦于运行模糊测试器，并展望了下一步解决 sanitization 问题的计划。
Extending Ruzzy with LibAFL blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4月29日

Trailmark 将代码转换为图。

Trailmark 是一个新的开源库，能够将源代码转换为可查询的调用图。该图表示函数、类及其关系，并包含语义元数据。Claude 技能可以通过 Python API 直接与该图交互。传统的安全分析通常依赖发现列表，但攻击者以图的方式思考，这使得防御者处于劣势。Trailmark 旨在为 Claude 等 AI 模型提供基于图的推理能力。变异测试是一种通过引入微小代码变更来评估测试质量的方法，会产生大量存活的变异体。这些变异体的扁平列表无法区分等价变异体、死代码或真正具有意义的变异体。Trailmark 使 Claude 能够根据安全相关性对这些变异体进行分诊，例如从不可信输入的可到达性角度进行分析。该库分三个阶段处理代码：使用 tree-sitter 进行解析以生成抽象语法树（AST），索引到高性能图中，并查询调用者、被调用者和攻击面等信息。Trailmark 支持十七种编程语言，并提供八个预构建的 Claude Code 技能。这些技能可协助完成变异体分诊、测试向量生成和协议图绘制等任务。例如，"genotoxic"技能利用图分析对存活变异体进行分类；"vector-forge"技能则生成测试向量以填补已识别的覆盖率缺口。Trailmark 还集成了静态分析器和审计工具的发现结果，并将其映射到代码图上。在加密库的内部使用中，我们发现等价变异体在测试充分的代码中往往占多数，而扁平列表会遗漏这一细节。图分析还揭示了架构瓶颈，例如 libhydrogen 中单个置换原语影响了所有加密操作。对于缺乏标准化测试向量的新颖构造，变异测试通过识别测试未能约束代码行为的位置而证明其价值。在各种代码库中，出现了常见模式：算术模块具有较大的爆炸半径，编解码器解析器是模糊测试的理想目标，而基于属性的测试往往稀疏。最终，Trailmark 作为连接不同分析工具的纽带，使更针对性的安全评估成为可能。
Trailmark turns code into graphs blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4月23日

我们击败了谷歌关于量子密码分析的零知识证明。

Google 量子人工智能团队曾宣称，首代量子计算机可在 9 分钟内利用零知识证明破解椭圆曲线密码。Trail of Bits 团队则构造了一个伪造的零知识证明，通过利用 Google Rust 证明器代码中的漏洞，显著改善了 Google 的指标。这些漏洞包括内存安全问题与逻辑缺陷，Google 随后已进行修复。Trail of Bits 提供的证明将总操作数降至 830 万次，量子比特数降至 1,164 个，并消除了 Toffoli 门。该伪造证明仍能通过 Google 未修复版本的验证，且与合法证明无法区分。Google 的证明采用零知识虚拟机（zkVM）来计算量子电路的成本。zkVM 模拟的核心在于证明：一个包含私有输入（如量子电路）的程序能够生成特定的公开输出，其中包含资源上限。一个关键漏洞在于通过操纵电路汇编脚本中的操作类型，绕过 Toffoli 门计数器。这种操纵使得程序能够执行操作而不正确报告其成本，从而实现了证明的伪造。该事件凸显了零知识证明系统所引入的独特攻击面。
We beat Google’s zero-knowledge proof of quantum cryptanalysis blog.trailofbits.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 4月17日

通过我们的新版测试手册章节，掌握 C 和 C++。

《测试手册》新增了一章，为 C 和 C++ 代码提供了安全检查清单。该章节详细列出了多个平台上的常见漏洞、易错陷阱及 API 问题，并按 Linux、Windows 和 seccomp 分节组织，侧重于人工代码审查。同时，一款基于大语言模型（LLM）的工具正在开发中，将利用此检查清单生成用于发现漏洞的提示词。章节还包含两项挑战任务，以检验读者的代码审查能力，并对早期提交正确答案者提供奖励。内容涵盖从语言层面的问题到平台特定问题的广泛漏洞类型：Linux 部分聚焦于 libc 中的易错点，Windows 部分重点讨论 DLL 注入和路径遍历问题，seccomp 部分则针对沙箱逃逸进行说明。手册将持续更新，欢迎社区贡献。挑战任务要求识别一个简单 ping 程序和一个 Windows 驱动程序中的漏洞。作者强调，基于检查清单的审查仅是安全工作的起点，不能替代专业 expertise（专业知识）。
Master C and C++ with our new Testing Handbook chapter blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4月9日

武器化图像缩放以对抗生产中的人工智能系统

在这篇博文中，我们将详细介绍攻击者如何利用 Gemini CLI、Vertex AI Studio、Gemini 的 Web 和 API 接口、Google Assistant、Genspark 以及其他生产 AI 系统中的图像缩放漏洞。我们还将解释如何缓解和防御这些攻击，并介绍我们的开源工具 Anamorpher，它可以让您探索和生成这些经过精心制作的图像。
Weaponizing image scaling against production AI systems blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2025年8月21日

测试手册新增快照模糊测试章节，用于内核级别测试

快照模糊测试使安全工程师能够有效地测试传统上难以分析的软件，如内核级软件（尽管该技术不限于此类软件）。无论您是审核驱动程序还是其他内核模式组件，包括防病毒软件，快照模糊测试都提供了一种可靠的方式来发现关键漏洞。请查看我们的新测试手册部分，以获取如何在您的系统上进行快照模糊测试的步骤指南。
Introducing a new section on snapshot fuzzing for kernel-level testing in the Testing Handbook blog.trailofbits.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2025年4月9日