En el creciente ámbito de la programación, los nuevos usuarios de CodeQL a menudo enfrentan frustraciones al no obtener los resultados esperados con sus consultas. CodeQL, que se basa en un lenguaje similar a Prolog, presenta un modelo de evaluación que se desvía de lenguajes más convencionales como Python, lo que impide el uso de técnicas tradicionales de depuración.
Afortunadamente, CodeQL ofrece herramientas integradas que facilitan el diagnóstico y resolución de problemas en las consultas. Entre estos recursos destacan el árbol de sintaxis abstracta (AST) y gráficos de rutas parciales, esenciales para depurar el código. Además, los usuarios pueden aprovechar ejemplos de consultas y hacer uso del apoyo disponible en el Slack público de GitHub Security Lab, donde ingenieros de CodeQL ofrecen asistencia.
Recientemente, surgieron retos al escribir consultas de CodeQL para detectar vulnerabilidades en proyectos con el framework Gradio. Usuarios enfrentaron dificultades al implementar dichas consultas, especialmente al intentar identificar variantes de vulnerabilidades de deserialización insegura. Un caso particular involucró la función pickle.load, utilizada para cargar archivos proporcionados por el usuario, lo que puede introducir riesgos si se trata de archivos maliciosos.
Para mitigar estos peligros, es crucial que los desarrolladores creen consultas que sigan el flujo de datos desde la entrada hasta las salidas que podrían ejecutar código, características comunes en deserializaciones inseguras. Se recomienda a los usuarios iniciar con ejemplos de código mínimos para facilitar la creación de bases de datos de CodeQL, reduciendo así el número de resultados y simplificando el proceso de prueba de las consultas.
Mediante la combinación de evaluación rápida de predicados, visualización de árboles de sintaxis abstracta y el uso de pasos de rastreo adicionales, los usuarios pueden propagar eficazmente los datos. Al aplicar adecuadamente estas estrategias, se logra identificar vulnerabilidades en el código, lo que no solo mejora la comprensión de las aplicaciones por parte de los desarrolladores, sino que también refuerza su seguridad contra posibles ataques.
