ChatGPT-4沙箱环境研究与安全分析教学文档

一、环境概述

1. 目标环境：OpenAI公司的gpt-4-gizmo模型
2. 访问方式：研究时利用了临时的越权访问漏洞（现已修复）
3. 核心功能：具备代码解释器功能，支持Python代码执行

二、沙箱环境基础分析

1. 文件系统结构

• 工作目录：默认位于沙箱目录
• 文件上传目录：/mnt/data（挂载的硬盘空间）
  • 用户上传的文件默认存储在此目录
  • 需要移动到当前目录才能尝试执行

2. 命令执行限制

• 白名单机制：可能只允许执行特定白名单中的程序命令
• 测试失败的命令：
  • 网络相关：ip a、netstat
  • 其他系统命令：直接执行上传的程序被拒绝

3. 网络访问限制

• 所有网络查询尝试均失败
  • 包括直接命令和通过Python系统调用
  • 推测存在网络访问的严格限制策略

三、深入系统探查

1. 关键目录发现

• .openai_internal目录：包含重要系统文件
  • 通过目录遍历技术发现
  • 实际为Python编写的项目代码

2. 源码获取与分析

• 获取方法：使用cat命令直接读取文件
• 源码内容：
  • 当前解释器的完整实现代码
  • Python web路由对应网页功能实现
    • 例如：上传文件功能的具体实现逻辑

四、安全测试方法论

1. 测试流程

1. 基础环境侦察
2. 命令执行测试
3. 网络访问测试
4. 文件系统遍历
5. 源码审计

2. 关键技术点

• 目录遍历：发现隐藏的系统目录
• 源码分析：从实现层面理解功能限制
• 绕过尝试：多种方式测试执行限制边界

3. 限制规避尝试

• 本地编译后上传可执行文件
• 直接调用系统函数的Python代码
• 不同层面的网络访问尝试

五、漏洞与修复

1. 原始漏洞：越权访问GPT-4模型

   • 允许非会员访问会员专属功能
   • 包括代码解释器等高级功能

2. 修复情况：

   • 漏洞已修复
   • 越权访问会自动降级为GPT-3.5模型

六、教学实验建议

1. 实验环境搭建

• 模拟沙箱环境配置
• 设置类似的目录结构和权限限制

2. 实验内容

1. 基础命令执行测试
2. 文件系统权限测试
3. 网络访问限制测试
4. 源码审计实践

3. 安全注意事项

• 所有测试应在授权环境下进行
• 避免使用真实用户数据
• 注意测试行为对系统的影响

七、扩展研究方向

1. 沙箱逃逸技术探究
2. API功能与底层实现关联分析
3. 不同版本模型的权限差异
4. 自动化安全测试框架开发

八、总结与思考

1. 安全设计亮点：

   • 多层防御机制（命令白名单、网络限制）
   • 敏感目录隐藏
   • 越权自动降级

2. 潜在风险点：

   • 源码暴露可能导致逻辑漏洞发现
   • 文件系统交互可能成为攻击面

3. 后续研究方向：

   • 持久化存储分析
   • 会话隔离机制
   • 沙箱逃逸技术测试

本教学文档基于实际研究记录整理，可作为AI系统安全分析的入门指导，特别关注大型语言模型沙箱环境的安全特性分析。