En el mundo del análisis de código con CodeQL, los usuarios a menudo se enfrentan a desafíos técnicos al ejecutar consultas que no producen los resultados deseados. Esto se debe a que CodeQL utiliza un lenguaje similar a Prolog y un modelo de evaluación distinto de lenguajes más comunes como Python, lo que dificulta la aplicación de técnicas de depuración habituales como el rastreo del código o el uso de declaraciones de impresión.
A pesar de estas dificultades, CodeQL ofrece herramientas integradas que facilitan la identificación y resolución de problemas en las consultas. Entre estas herramientas destacan el árbol de sintaxis abstracta (AST) y los gráficos de rutas parciales, fundamentales para el proceso de depuración. Además, en la instancia pública de Slack de GitHub Security Lab, los usuarios pueden plantear sus preguntas y recibir asistencia de ingenieros especializados en CodeQL.
Recientemente, surgieron complicaciones al intentar redactar una consulta de CodeQL para encontrar vulnerabilidades en proyectos que utilizan el marco Gradio. Este desafío ganó notoriedad cuando los usuarios reportaron complicaciones en la implementación de dichas consultas. Un caso particular involucró a un usuario que buscaba identificar variantes de una vulnerabilidad de deserialización insegura en un proyecto determinado.
El problema surge de la utilización de la función pickle.load para cargar archivos subidos por los usuarios, hecho que puede facilitar ataques si se carga un archivo malicioso. Para solucionar este riesgo, los desarrolladores deben crear consultas de seguimiento de taint que sigan el flujo de datos desde los parámetros de entrada hasta los puntos de salida que podrían ejecutar código, como las deserializaciones inseguras.
Se recomienda a los usuarios comenzar creando ejemplos de código mínimos que ayuden a generar bases de datos de CodeQL, reduciendo así la cantidad de resultados y simplificando el proceso de prueba. Luego, pueden avanzar hacia la rápida evaluación de predicados, la visualización de árboles de sintaxis abstracta y la aplicación de pasos adicionales de taint para propagar correctamente los datos.
Una vez implementados estos elementos de manera adecuada, se facilita la identificación efectiva de vulnerabilidades en el código, permitiendo a los desarrolladores no solo entender mejor sus aplicaciones, sino también fortalecer su seguridad contra posibles ataques.
