Down the Rabbit Hole: Unusual Applications of OpenAI in Cybersecurity Tooling

引言

随着AI技术进入成熟应用期，网络安全领域的低垂果实已被采摘——杀毒引擎集成机器学习模型，攻击者滥用合成媒体实施诈骗。尽管存在炒作和恐吓，OpenAI的GPT-3语言模型仍因其在Black Hat和DEF CON大会上展示的钓鱼工具/反钓鱼工具引发广泛关注。

GPT-3的技术跨越

Lambda Labs数据显示，GPT-3 API相较前代实现百倍级参数增长：

代码解析新纪元

OpenAI推出两大代码相关产品：

1. GitHub Copilot：基于GPT-3的代码自动补全工具
2. Codex：通过自然语言指令生成代码的进阶工具

早期测试显示GPT-3具备出色的代码解析能力。例如输入JavaScript代码：

1
2

var minions = ["Bob", "Kevin", "Stuart"];
console.log(minions);

模型能准确解释为：“该代码初始化包含三个名字的数组，然后将数组打印到控制台”。

逆向工程实验

作者尝试将GPT-3应用于汇编代码逆向工程。以Metasploit的RC4加密payload为例：

1. 原始模型表现：将RC4密钥调度算法误判为"打印HELLO WORLD"
2. 改进方法：
   • 使用fine-tuning功能在Curie模型上训练
   • 构建包含100个Metasploit payload的训练集（50个RC4/50个未加密）
   • 训练耗时仅5分钟

测试结果：

• RC4识别准确率：80%（4/5）
• 未加密代码识别准确率：60%（3/5）

代码审查实践

使用davinci-instruct模型进行漏洞检测：

1
2
3
4

@app.route('/search')
def search():
    query = request.args.get('q')
    return render_template('results.html', query=query)

模型成功识别出XSS漏洞，并准确定位到危险参数q。

技术局限

1. 语言模型本质限制：不适合密码分析或模糊测试
2. 供应链攻击风险：训练数据可能被投毒
3. 许可争议：使用GitHub代码作为训练数据的法律问题

未来展望

随着GPT-3访问权限放宽，预计将涌现更多AI驱动的安全工具，如：

• 集成机器学习的云端反编译器
• 自动化漏洞检测系统

（全文完）