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從攻擊視角探討ChatGPT對網絡安全的影響

華為數據通信 ? 來源:未知 ? 2023-02-22 08:15 ? 次閱讀

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專家介紹

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ChatGPT是OpenAI 發布的基于人工智能的對話機器人,上線短短2個月活躍用戶就突破了1億,成為全球關注的焦點。ChatGPT可以自動化地處理對話,可以通過基于自然語言處理技術的模型、情景模型和語言模型來自動生成文章,甚至可以按照用戶的要求編寫代碼。那么ChatGPT會對網絡安全行業帶來哪些影響呢?接下來我們將通過系列文章,分別從“攻”、“防”、ChatGPT的不足以及安全領域的應用建議等方面來分析ChatGPT在網絡安全領域的作用。

本篇將從“攻”的視角

看看ChatGPT制作網絡攻擊工具的能力

讓ChatGPT生成釣魚郵件

能力指數:★★★★☆

我們讓ChatGPT來生成一封以“疫情防護”為主題的中文釣魚郵件。

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ChatGPT采用“以假亂真”的策略,以防患釣魚郵件的主題來誘惑用戶點擊釣魚鏈接,這種誘導性的話術令人咋舌。

結論

ChatGPT可以說是一名釣魚郵件專家,綜合評價:★★★★。它具有自然語言理解和自我訓練的能力,可以從網絡或現實世界學習文本,并生成許多不同類型的釣魚郵件,誘導用戶點擊。

讓ChatGPT生成惡意代碼,

能力指數:★★★

第一步,小試牛刀:“兩數之和”編程

ChatGPT生成代碼的前提是對于代碼實現功能的深刻理解,為了驗證ChatGPT的編程能力,我在LeetCode上選擇了一個two sum的經典雙指針編程題目,觀察它的實現情況。

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提交后可以看到它的代碼完全正確,并擊敗了96.7%的用戶。

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我懷疑ChatGPT這個老六“不講武德”,抄襲了某個GitHub的答案。因為它給出的函數名居然和LeetCode的一模一樣。

第二步,高難度算法編程挑戰

為了進一步驗證,我又找了一個無法輕易找到源碼的背包類動態規劃算法編程題。

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經過分析發現,ChatGPT給出的動態規劃代碼有一處錯誤那就是:dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-A[i-1]] + V[i-1])應改為dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-A[i-1]] + V[i-1]),只需要稍微改動,即可實現正常運行。盡管有一點小小的瑕疵,但是ChatGPT已經做到了很不錯的水平!

第三步,讓ChatGPT生成惡意代碼

1.首先,讓ChatGPT生成PHP一句話木馬。

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這個一句話木馬很熟悉吧,它完全可以正常工作。

2.我們繼續讓它生成一些高階的包含base64_decode函數的WebShell。

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是不是有種被拿捏的感覺!!!我們再讓其生成各種變形WebShell,ChatGPT仍能輕松應對。

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3.眾所周知,檢測加密WebShell是WebShell檢測的一大挑戰,我們嘗試讓其生成基于PHP編寫的加密WebShell。

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ChatGPT提供的后門代碼,只要更改秘鑰$key即可使用。ChatGPT能夠一鍵生成常見網絡攻擊腳本,這讓我們網絡防御工作者既驚嘆不已,又深感憂慮,因為它大大降低了網絡攻擊的門檻。

第四步,讓ChatGPT生成勒索軟件

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可以看到,上面的代碼完全能夠正常運行。為了能夠實現免殺,我們試著問ChatGPT:

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它的回答非常全面,令人印象深刻。但對復雜的編譯語言惡意樣本,尤其對于隱蔽性、高對抗性、反調試性等高級要求,則ChatGPT能力相對不足,只能給出相關知識。

結論

ChatGPT惡意代碼生成能力尤其是腳本能力突出,但高階的對抗型樣本生成略顯不足,綜合評分:★★★

那么是什么原因讓ChatGPT的代碼生成能力如此突出呢?

1.ChatGPT的代碼生成原理:ChatGPT通過利用大量的代碼和文本混合數據進行訓練,來達到創造出新的有效代碼以及惡意代碼的能力。其中,所訓練的數據包括CSDN、Stack Over Flow、GitHub等網站收集的數據。

2.ChatGPT準確理解用戶的對話意圖原理:ChatGPT是基于Transformer模型的語言模型,核心算法是基于雙向語言模型(BiLM)和注意力機制(Attention)的Transformer模型。Transformer模型可以產生語義上更準確的響應,而注意力機制可以更加準確地理解用戶輸入,從而更好地回應用戶問題。

利用ChatGPT輔助測試和開發

水能覆舟,亦能載舟。對于滲透測試人員和BAS類安全產品開發人員,ChatGPT可以幫助生成單元測試代碼或滲透測試的腳本,省掉不少苦力活。例如:

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結語

ChatGPT的出現,使得網絡安全攻擊變得更容易,這給企業帶來了極大的風險。ChatGPT利用黑客的知識和技術,通過釣魚郵件和惡意代碼生成等手段來降低攻擊成本,使黑客可以更容易地攻擊企業的網絡。在網絡安全的攻防對抗模式下,以智能對抗智能是未來發展的方向。

下期預告

請期待下期,我們將從防御者的視角,深入探討如何通過ChatGPT提升網絡安全防御能力。

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原文標題:從攻擊視角探討ChatGPT對網絡安全的影響

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