原标题：资安周报第36期：未来5年，人类找複杂资安漏洞，机器人负责规律漏洞
加州大学圣塔芭芭拉分校组成的资安研究团队Shellphish在美国国防部DARPA举办的CGC比赛中，设计的机器人CRS系统，最终获得第三名好成绩。
图片来源:DARPA提供
美国国防部国防高等计画研究署（DARPA）推出的漏洞自动攻防比赛CGC（Cyber Grand Challenge）专案中，最终有七队队伍参与这样的竞赛，其中，最后获得第三名的队伍，就是美国加州大学圣塔芭芭拉分校组成的Shellphish设计的机器人Machaphish，不仅是DEF CON CTF经常入围决赛的强队，更是此次同时参加CGC和人类CTF比赛的队伍。
iThome专访Shellphish其中一名成员Antonio Bianchi时，他表示，机器的确可以在简单的漏洞上发挥优势，但面对比较複杂的漏洞分析时，至少在未来五年内，人类仍必须和机器人协同合作，才能发挥最强的漏洞分析效果。而专长软体品质分析的交通大学资工系教授黄世昆则指出，未来骇客就可能会是24小时不休息的机器人网军大队时，设计软体一旦不重视品质，包括软体产业和资安产业就会变成名符其实的惨业。
机器无法取代人类的直觉，协同合作可以发挥最大效益
DARPA除了举办CGC比赛外，之前也曾经举办过许多有趣的大挑战（Grand Challenge），像是Robotics（机器人）、Autonomous Vehicles（自动驾驶）等等，而网路安全（Cyber Security）也只是其中之一。黄世昆表示，这些比赛的共通点就是机器人自动化，不过，这些比赛目前都会简化环境来适应机器人的侷限性，是否可以成为主流，仍需要观察。
而Antonio Bianchi表示，虽然不知道下一次由国防部举办的CGC大赛，会在什幺时候再举办第二届，但可以肯定的是，至少在未来一年，自动化的Binary攻击（Exploitation）和防御（Defense）领域，一定会有长足的进步。
他也指出，其实目前已经有很多自动化工具，已经普遍使用在CTF的比赛以及用来挖掘真实世界的漏洞上，例如，可以自动化（Fuzzing Tools）挖掘弱点的工具AFL，便已经有许多成功的应用案例。
但是，Antonio Bianchi认为，要真正做到全自动化（Full Automation）而没有任何人力的介入与干涉，至少在未来的一段时间内，也只有在某一些设计过的环境下，例如CGC这样的比赛中，才做得到。毕竟，真实世界面临的环境是更为複杂的，人类的理性、经验、直觉等等，仍无法完全被一台「机器」取代。
黄世昆坦言，机器人的优点就是：没有情绪干扰问题、体力限制，并具有强大的运算能力，擅长解答天然、无意留下的 漏洞（Bug）；相对于人类，就可能受限于情绪、体力限制，但优势则是具有抽象思考的能力，可以解超级抽象化的问题。他举例，最明显的例子就是，爱因斯坦的 E=mc^2相对论或者是费马最后定理等，机器人都不可能与人竞争。
另外，「还有环境的複杂性，也是机器人的罩门，」黄世昆表示，如同Robotics只能在限制的环境下通过障碍、爬楼梯，这是的CGC比赛， 也只能在简化的环境中，设计机器人与人类对战，「未来的互动，还是人类简化环境、问题具体化后、再丢给机器人解决。」他说。
某些白帽骇客的观察也和黄世昆雷同，从这次CGC的比赛结果来看，机器人擅长快速且固定的扫描模式，可以找出浅层的漏洞；但人类的优势，则擅长在不规则的状况中，找出漏洞的存在。
当CGC比赛一开始，设计的结果就决定比赛的结果
Antonio Bianchi分享他们CGC比赛的过程中就提到，面对CGC的比赛时，Shellphish要做的事情就是，设计一套完全自动化而且可以自己独立运作的系统（Autonomous System），「当比赛正式开始时，Shellphish就什幺也无法改变了。」他坦言。
他进一步解释，在开始比赛后，就算机器人出现了一个非常小、非常小的漏洞，因为无法立即做漏洞修正，这样的小漏洞就可能会彻底摧毁整套机器人系统的运作。所以，他说：「Shellphish为了打造具有高可靠度的机器人系统，不仅需要设计让系统很有弹性，也必须经过很多自动化和人工的测试机制。」
反观一般的CTF比赛时，参赛选手并不需要担心上述这些问题，Antonio Bianchi说：「即使比赛已经正式展开，但是，参赛选手仍然可以随时随地修补任何的系统漏洞，也可以随时调整比赛策略，一切都非常有弹性。」
不过，可以确定的是，机器人在某一些特定的情境下，表现确实比人类优异。Antonio Bianchi表示，像是在比赛的过程中，有些相对简单的漏洞，机器人自动搜寻的速度远远快过人类搜寻的速度；反观一些比较複杂的漏洞，至少从现在开始，在未来五年内，机器在进行这类的漏洞分析时，还是需要仰赖人类的协助。「在未来，最有趣的研究应该是，在分析漏洞时，人类和机器应该如何做到协同合作。」他说。
其他白帽骇客的观察也同意，要能够发挥机器人的长处，就必须将繁複、重複性高的工作交给机器人负责，人类就可以专注在複杂但具有创造性的项目。黄世昆则认为，像是CGC这样的比赛，可以将机器人推向具有更强大符号化的抽象思考能力，可以推衍出更能适应环境和化解环境因素的机器学习技术，他说：「这就是一种人类的进步。」
另外也有白帽骇客观察表示，这场CGC比赛，其实是集结资安过去十多年来的研究所产生的一项成果，当这种自动化的攻防技术已经成熟到一定程度时，如何善用机器人的力量，来进行更大规模的自动化分析，并且让人类可以专注在更特殊的状况时，是我们应该要学习的方向。
第三名Mechanical Phish的优势在于：可自动化产生複杂攻击程式
加州大学圣塔芭芭拉分校组成的Shellphish团队，一直是一个研究型的团队，Antonio Bianchi表示，即便在去年八月宣布，正式入围CGC最后七个参赛队伍，在这个过程中，Shellphish依旧没有偏废其他的研究项目，甚至于，他们对于开源释出的Binary分析工具Angr，在这段时间内，还新增了不少功能。但他认为，这一切的努力和付出并没有白费，因为，最终的研究成果，都有更实质回馈到为了CGC比赛所设计的CRS（Cbyer Reasoning System，网路决策推理系统）机器人系统：Mechanical Phish上，改进了不同的漏洞也让系统更具有弹性和可靠性。
Antonio Bianchi表示，越接近比赛时，Shellphish团队成员们，更是日以继夜、焚膏继晷地，不敢鬆懈手边的研究，甚至到最后距离正式比赛前的三个月，一天工作13小时都是基本款，完全没有任何休假日可言；还有更多团队成员到后来，甚至直接睡在研究室里，以研究室为家更是最佳写照。这种百分之两百投入的成果，也让Mechanical Phish最终获得CGC比赛第三名，Antonio Bianchi说，「他们甚至没有想到可以获得这幺棒的成绩。」
得到第三名虽然很值得开心，但是，Antonio Bianchi表示，团队还是需要进一步分析在CGC比赛过程中所有的数据，才能够进一步强化整个机器人自动化漏洞挖掘、分析和修补的能力。
但他认为，Mechanical Phish最大的优势其实来自于，可以自动化产生非常複杂的攻击程式（Exploits），DARPA也对Shellphish的表现印象深刻。像是自动化分析时，CRS系统面临的困境之一就是，需要分析的漏洞会呈现等比级数的成长，最后会成长到CRS系统无法继续分析下去。
例如，当程式有分支判断（Y/N）时，分析系统就会有两种选择；继续分析下去，当遇到另外一个分支需要判断时，这时候CRS需要分析的路径就有2x2种。但是，如果骇客故意用程式的迴圈弄个100次，CRS系统看起来虽然只需要分析小小的两行程式，但静态分析却要进行2的100次方次数的路径分析。
这次，DARPA把这个发生在真实邮件伺服器系统中的Crackaddr漏洞，移植到CGC平台上，普遍认为对于自动分析系统是一个不好分析的漏洞，「而Shellphish则是七队中，唯一在决赛中，攻破这个最难挑战漏洞的队伍。」Antonio Bianchi说。
此外，根据一些白帽骇客的观察，七队上场比赛的CRS系统，都是一套全自动化的系统，除了在比赛过程中，系统必须能稳定运作外，也必须同时处理数千个程式分析的任务，并且即时处理进入系统的封包。因此，白帽骇客观察指出，这些参赛团队要开发出这样稳定运作又能即时分析的CRS系统，不仅需要骇客攻防的技能，更需要基础扎实的系统软体开发能力，以及先进的程式分析技术能力，才能达成。这次包括卡内基美隆、柏克莱大学，甚至是加州大学圣塔芭芭拉分校等，都是长久具有程式分析能量的学校。
也因为CGC这样的比赛是无法单打独斗、需要团队合作，Antonio Bianchi认为，如果不是整个Shellphish团队都全心全意的投入这样的研究成果，才能让Mechanical Phish日增完美，最终才能拿到第三名的好成绩，「如果没有团队成员的付出，没有指导教授的鼓励，甚至是没有DARPA举办这样的竞赛，这一切都不可能成真。」他说。
上週（8/7～8/13）重要资安事件回顾：
※Linux爆核心漏洞，让骇客能拦截未加密流量
※研究人员展示以40美元打造的监控设备打开车门，约1亿辆福斯汽车曝险
※微软例行更新修补32个漏洞，含PDF Library等5个重大漏洞
※Gartner：2016全球资安市场将成长7.9%，达816亿美元
※资安业者揭露新网路间谍组织Strider，锁定俄国、中国、瑞典及比利时窃取资料
※达美航空资料中心停电，全球数百航班停飞，凸显灾难备援重要性
※Check Point：高通驱动程式漏洞累及9亿台Android装置
※安全专家展示拦截Samsung Pay交易代码进行远端信用卡盗刷
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