使用大型语言模型(LLMs)自动检测BOLA漏洞教学文档<\/h1>

1. BOLA漏洞概述<\/h2>
对象级授权损坏(BOLA)<\/strong>是现代API和Web应用程序中广泛存在且可能非常严重的漏洞。当API应用程序的后端无法验证用户是否具有访问、修改或删除对象的正确权限时，就会发生BOLA。<\/p>

1.1 BOLA示例<\/h3>
在一个医疗应用中，患者可以使用以下API访问医生就诊记录：<\/p>
api.clinic.site\/get_history?visit_id=XXXX <\/code><\/pre> 如果服务器未能正确验证权限逻辑，恶意患者可能通过操纵visit_id<\/code>参数访问其他患者的数据。<\/p> 1.2 BOLA检测的挑战<\/h3> 应用程序逻辑复杂性<\/strong>：现代应用通常具有复杂的授权机制<\/li> 输入参数多样性<\/strong>：需要识别引用敏感数据的参数<\/li> 有状态特性<\/strong>：API调用结果可能依赖于其他API的执行<\/li> 缺乏漏洞指标<\/strong>：BOLA是逻辑错误，没有已知模式可识别<\/li> 上下文相关输入<\/strong>：需要精确定位敏感参数并提供有效值<\/li> <\/ol> 2. BOLABuster方法概述<\/h2> BOLABuster是一种利用LLM的推理能力来自动检测BOLA漏洞的方法，仅需要目标API的OpenAPI 3规范作为输入。<\/p> 2.1 方法流程<\/h3> 识别潜在易受攻击的端点(PVE)<\/li> 发现端点依赖关系<\/li> 生成执行路径和测试计划<\/li> 创建测试脚本<\/li> 执行计划并分析结果<\/li> <\/ol> 3. 详细实施步骤<\/h2> 3.1 识别潜在易受攻击的端点(PVE)<\/h3> 目标<\/strong>：识别可能易受BOLA攻击的API端点<\/p> 步骤<\/strong>：<\/p> 筛选经过身份验证的端点<\/li> 识别具有唯一标识数据对象的参数(如username、email、teamId等)<\/li> 分析端点功能和参数，确定哪些引用或返回敏感数据<\/li> <\/ol> LLM任务<\/strong>：<\/p> 分析API规范<\/li> 识别敏感数据相关端点<\/li> 标记潜在易受攻击端点<\/li> <\/ul> 3.2 发现端点依赖关系<\/h3> 目标<\/strong>：分析应用程序逻辑以发现API端点间的依赖关系<\/p> 概念<\/strong>：<\/p> 生产者<\/strong>：输出其他端点所需参数的端点<\/li> 消费者<\/strong>：摄入其他端点输出参数的端点<\/li> <\/ul> LLM任务<\/strong>：<\/p> 分析每个端点的功能和参数<\/li> 确定端点间的生产-消费关系<\/li> 构建依赖关系图<\/li> <\/ul> 3.3 生成执行路径和测试计划<\/h3> 目标<\/strong>：为每个PVE构建依赖关系树和执行路径<\/p> 步骤<\/strong>：<\/p> 以PVE为根节点构建依赖树<\/li> 从叶节点到根的路径代表一条执行路径<\/li> 为每条执行路径创建测试计划<\/li> <\/ol> LLM任务<\/strong>：<\/p> 构建依赖关系树<\/li> 识别所有可能的执行路径<\/li> 生成结构化测试计划<\/li> <\/ul> 3.4 创建测试脚本<\/h3> 目标<\/strong>：将执行路径转换为可执行的bash脚本<\/p> 脚本内容<\/strong>：<\/p> 用户登录获取认证令牌<\/li> 执行API调用序列<\/li> 涉及至少两个认证用户<\/li> 一个用户尝试访问另一个用户的数据<\/li> <\/ol> 测试示例<\/strong>：<\/p> 用户Alice登录并创建文章和评论<\/li> 将文章和评论ID传递给用户Bob<\/li> Bob尝试删除Alice的评论<\/li> 若操作成功则存在BOLA<\/li> <\/ol> LLM任务<\/strong>：<\/p> 将执行路径转换为脚本代码<\/li> 确保脚本逻辑正确<\/li> 处理认证和令牌管理<\/li> <\/ul> 3.5 执行计划并分析<\/h3> 目标<\/strong>：执行测试并分析结果<\/p> 执行策略<\/strong>：<\/p> 自动化用户注册、登录和令牌刷新<\/li> 按特定顺序运行测试用例以减少依赖<\/li> 确保执行路径内除PVE外的所有API调用成功<\/li> 将包含更新\/删除操作的脚本安排在序列末尾<\/li> <\/ol> 分析过程<\/strong>：<\/p> 记录测试日志和输出<\/li> LLM分析结果判断是否存在漏洞<\/li> 人工验证可疑结果<\/li> 通过反馈提高LLM准确性<\/li> <\/ol> 4. 实际应用案例<\/h2> BOLABuster已成功发现多个开源项目的BOLA漏洞：<\/p> Grafana (CVE-2024-1313)<\/li> Harbor (CVE-2024-22278)<\/li> Easy!Appointments (CVE-2023-3285至CVE-2023-3290和CVE-2023-38047至CVE-2023-38055)<\/li> <\/ol> 5. 技术优势与局限<\/h2> 5.1 优势<\/h3> 自动化<\/strong>：将手动任务自动化<\/li> 可扩展<\/strong>：方法可扩展到其他类型漏洞检测<\/li> 高效<\/strong>：大规模检测能力<\/li> 智能推理<\/strong>：利用LLM理解复杂应用逻辑<\/li> <\/ol> 5.2 局限与挑战<\/h3> 人工验证需求<\/strong>：仍需人工验证结果<\/li> API规范依赖<\/strong>：依赖完整准确的API规范<\/li> LLM限制<\/strong>：受限于LLM的理解和推理能力<\/li> 误报率<\/strong>：可能存在一定误报需要人工筛选<\/li> <\/ol> 6. 安全影响与未来方向<\/h2> 6.1 安全影响<\/h3> 防御应用<\/strong>：增强安全团队检测能力<\/li> 攻击风险<\/strong>：可能被攻击者用于发现零日漏洞<\/li> AI对抗<\/strong>：需要发展更先进的防御性AI<\/li> <\/ol> 6.2 未来方向<\/h3> 扩展到更多漏洞类型检测<\/li> 提高自动化程度减少人工干预<\/li> 优化LLM提示和训练以提高准确性<\/li> 开发预防BOLA的开发框架<\/li> <\/ol> 7. 参考文献<\/h2> Grafana安全公告: https:\/\/grafana.com\/security\/security-advisories\/cve-2024-1313\/<\/li> NVD漏洞详情: https:\/\/nvd.nist.gov\/vuln\/detail\/CVE-2024-22278<\/li> CVE数据库: https:\/\/cve.mitre.org\/<\/li> Palo Alto Networks研究报告: https:\/\/unit42.paloaltonetworks.com\/automated-bola-detection-and-ai\/<\/li> <\/ol>

使用大型语言模型(LLMs)自动检测BOLA漏洞教学文档<\/h1>

1. BOLA漏洞概述<\/h2> 对象级授权损坏(BOLA)<\/strong>是现代API和Web应用程序中广泛存在且可能非常严重的漏洞。当API应用程序的后端无法验证用户是否具有访问、修改或删除对象的正确权限时，就会发生BOLA。<\/p>

2. BOLABuster方法概述<\/h2> BOLABuster是一种利用LLM的推理能力来自动检测BOLA漏洞的方法，仅需要目标API的OpenAPI 3规范作为输入。<\/p>

3. 详细实施步骤<\/h2>

5. 技术优势与局限<\/h2>

6. 安全影响与未来方向<\/h2>

1. BOLA漏洞概述<\/h2>
对象级授权损坏(BOLA)<\/strong>是现代API和Web应用程序中广泛存在且可能非常严重的漏洞。当API应用程序的后端无法验证用户是否具有访问、修改或删除对象的正确权限时，就会发生BOLA。<\/p>

2. BOLABuster方法概述<\/h2>
BOLABuster是一种利用LLM的推理能力来自动检测BOLA漏洞的方法，仅需要目标API的OpenAPI 3规范作为输入。<\/p>