Iniciar en el mundo de CodeQL puede ser un desafío para los nuevos usuarios debido a la frustración que surge cuando las consultas no producen los resultados esperados. La depuración en CodeQL implica un enfoque diferente, ya que este lenguaje, similar a Prolog, difiere de otros más comunes como Python, haciendo que técnicas tradicionales como recorrer el código o añadir declaraciones de impresión no sean viables.
Para facilitar este proceso, CodeQL ofrece herramientas integradas esenciales para la depuración. Entre estas se encuentran el árbol de sintaxis abstracta (AST) y gráficos de rutas parciales. Además, los usuarios disponen de recursos como ejemplos de consultas y la posibilidad de plantear preguntas en la instancia pública de Slack de GitHub Security Lab, donde pueden recibir ayuda de ingenieros especializados en CodeQL.
Una de las situaciones recientes más destacadas es la dificultad para escribir consultas de CodeQL que detecten vulnerabilidades en proyectos que utilizan el marco Gradio. Un caso relevante se centró en identificar variantes de una vulnerabilidad de deserialización insegura en un proyecto específico. Esta vulnerabilidad es provocada por el uso de la función pickle.load para cargar archivos subidos por usuarios, lo que podría abrir la puerta a ataques mediante archivos maliciosos.
Para mitigar este riesgo, los desarrolladores deben crear consultas de seguimiento de taint que detecten el flujo de datos desde los parámetros de entrada hasta los puntos de salida que podrían ejecutar código al deserializar inseguramente. El proceso comienza con la creación de ejemplos de código mínimos, lo que permite generar bases de datos de CodeQL más manejables y simplificar la prueba de consultas. A partir de esto, los usuarios pueden avanzar hacia la evaluación de predicados, la visualización de AST y el uso de pasos adicionales de taint para asegurar la propagación adecuada de datos.
La implementación eficaz de estas estrategias posibilita la detección exitosa de 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 ante posibles ataques.
