0x01 前言
最近关于CodeQL的概念很火，大家普遍认为这会是下一代的代码审计神器。网上关于CodeQL的文章已经有不少，但是多数文章还是在分析CodeQL的安装和简单使用用例。真正使用CodeQL来进行自动化代码审计的文章较少，本文主要研究基于CodeQL实现全自动的代码审计工具实现思路，预计文章分成三部分完成，目前是第一部分内容。
0x02 环境准备
网上关于CodeQL安装的文章已经很多了，本来不打算再说这个事情，但是因为本人在CodeQL安装过程中遇到不兼容mac m1架构的情况，我想还有很多小伙伴也会遇到这个问题的，这里主要以MAC的环境来说明安装过程。
CodeQL的安装主要分成引擎和SDK，新建一个目录CodeQL（~/CodeQL/）来保存后续所有的相关的工具和代码。
首先下载最新的引擎包，下载地址是：https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases
下载之后解压把codeql文件夹放在刚才新建的文件夹CodeQL中，添加环境变量。
vim ~/.profileexport PATH=/Users/用户名/CodeQL/codeql:${PATH}
使用source命令是环境变量生效，然后命令行中运行codeql，如图2.1所示。
图2.1 CodeQL引擎安装
然后需要下载CodeQL对应的sdk包，下载地址是：
https://github.com/Semmle/ql
下载之后也需要把ql文件夹复制到~/CodeQL文件夹中。
在CodeQL文件夹中新建databases文件夹，用于存放后续使用codeql生成的数据库，那么一切准备好了之后我们的CodeQL目录之下就会是三个文件夹，如图2.2所示。
图2.2 CodeQL安装
后续我们就可以使用codeql database create命令来创建查询数据库，命令如下所示。
codeql database create /Users/xxx/CodeQL/databases/project_db_name --language=java --source-root=/Users/xxx/cms/project_path --overwrite在windows环境中和以前的mac环境中确实没有问题，但是如果是在m1的环境中会报错，报错信息如图2.3所示。错误的原因是codeql官方提供的工具是x86架构的，不能直接在arm中使用。
图2.3 在MAC M1环境中codeql运行错误
从官网中找到了codeql对m1的支持情况，如图2.4所示。从图中可以明确看出codeql确实是支持m1架构的，但是需要依赖rosetta2和xcode。但是并没有给出具体的安装和使用步骤，必须吐槽官方一点也不人性化，说话说一半。
图2.4 CodeQL支持M1架构
后来慢慢摸索着装xcode和rosetta2，安装xcode是直接通过appstore来装的，安装rosetta2是使用下面的命令。
softwareupdate –install-rosetta安装好了之后就可以使用下面的命令来生成数据库，与传统方式不同的是需要在命令前面增加arch -x86_64，如图2.5所示。
arch -x86_64 codeql database create /Users/xxx/CodeQL/databases/mvn_test --language=java --command='mvn clean install -DskipTests' --source-root=/Users/xxx/java/projects/mvn_test --overwrite 
图2.5 在M1中使用codeql生成数据库
0x03 语法基础
CodeQL是一门全新的语言，基础的CodeQL语法网上已经有很多文章。大家在学习之前可以首先参考链接，了解关于CodeQL的基础语法，重点掌握关于类和谓词的概念。
参考链接：https://longlone.top/%E5%AE%89%E5%85%A8/%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%A0%94%E7%A9%B6/codeql/2.CodeQL%E8%AF%AD%E6%B3%95/
直接来学习语法是一件很枯燥的事情，我们这里只是总结一些CodeQL中重点的概念。关于语法详情在后续的实际案例分析中会有更深刻的体会。
1) 与Class相关的概念
与类直接相关的概念包括Class、Method、Field、Constructor，其代表的意义与java语言一致，通过其相互组合可以从数据库中筛选出符合条件的类和方法。
Demo1: 查询类的全限定名中包含Person的类，其中方法getQualifiedName代表获取类对应的全限定类名。
import javafrom Class cwhere c.getQualifiedName().indexOf("Person") >=0select c.getQualifiedName()
Demo2: 查询所有字段Field，满足条件是字段类型是public，并且字段类型继承java.lang.Throwable。（Fastjson1.2.80漏洞利用链的查找方式）。
其中getASupertype代表获取类对应的父类，*代表递归查找所有父类。
getDeclaringType代表获取字段对应的定义类型。
getAModifier代表获取字段对应的修饰符。
import javafrom Class c, Field fwhere c.getASupertype*().hasQualifiedName("java.lang", "Throwable") andf.getDeclaringType() = c andf.getAModifier().getName() = "public"select c.getQualifiedName(),f.getName()
2) 与Access相关的概念
access代表对变量或者方法的调用，主要有VarAccess和MethodAccess。
Demo1：查询所有继承自java.util.list的变量及变量的引用。
import javafrom RefType t,Variable v,VarAccess vawhere t.getSourceDeclaration().getASourceSupertype*().hasQualifiedName("java.util", "List") andv.getType() = t andva.getVariable() = vselect v,va
Demo2：查询所有InputStream类对应的readObject方法调用（遍历反序列化漏洞的基础）。
import javafrom MethodAccess ma,Class cwhere ma.getMethod().hasName("readObject") andma.getQualifier().getType() = c andc.getASupertype*().hasQualifiedName("java.io", "InputStream")select ma,ma.getEnclosingCallable()
3）与Type相关的概念
Type代表类型，是属于CodeQL中一个很重要的概念，Type类有俩个直接派生类PrimitiveType，RefType。
PrimitiveType代表Java中的基础数据类型，派生类有boolean, byte, char, double, float, int, long, short, void,, null。
RefType代表Java中的引用类型，有派生类Class、Interface、EnumType、Array。
Type多数情况下是和Acess相互使用的，其实在上面Acess的例子中几乎都用到了Type相关的类。
4）与Flow相关的概念
Flow是CodeQL中最重要的概念，代表数据流，与此对应的概念包括source和sink。
source代表可控的用户输入点，通常是指WEB站点中的URL中参数，例如
request.getParameter(“name”)。其他例如命令行参数args也属于source。在CodeQL中已经存在RemoteFlowSource类，在类中已经定义了很多常见的source点，可以满足我们做一般性代码审计的需要。但是如果我们是要做特定jar包漏洞挖掘，例如复现log4j2的远程命令执行漏洞，由于log4j2包中不包含常规的source点，就需要用户自定义source。
sink代表危险的函数，通常是指一些危险的操作，包括命令执行、代码执行、jndi注入、SQL注入、XML注入等。CodeQL虽然也预置了部分的sink点，但是远不能满足实际的需求，需要我们在不同的漏洞环境中自定义sink点。
在有了source和sink之后我们可以基于CodeQL提供的查询机制，自动判断是否存在flow可以连接source和sink，一个典型的用法如下，如图3.1所示。
图3.1 典型的flow利用方式
在图3.1所示的Flow中，自定义类继承自TaintTracking::Configuration，并且覆盖其中的isSource个isSink方法。这个是固定写法，后续的绝大部分的ql脚本都包含这样的代码。
其中isAdditionalTaintStep方法是CodeQL的类TaintTracking::Configuration提供的的方法，它的原型是：override predicate isAdditionalTaintStep(DataFlow::Node node1, DataFlow::Node node2) {}。它的作用是将一个可控节点A强制传递给另外一个节点B，那么节点B也就成了可控节点，如图3.2所示。
图3.2 isAdditionalTaintStep方法的连接作用
如果CodeQL不能自动连接node1和node2节点，就需要手动通过isAdditionalTaintStep来指定连接。
除此之外，在Flow中还有一个方法经常用到isSanitizer，用法如图3.3所示。这是官方提供的关于log4j2漏洞的查询脚本，其中定义了isSanitizer方法来限制flow流中的数据不能是基本数据类型PrimitiveType和BoxedType类型。这是一个特别常用的过滤机制，代表只要是常规的字符类型（Bool、int这些）则不再进行传递。
图3.3 isSanitizer方法的过滤作用
0x04 案例实践
作为新手来说，要自己编写有效的CodeQL查询脚本是一件很难的事情，幸运的是CodeQL官方为我们提供了大量的demo。
参考地址：https://github.com/github/codeql/tree/main/java/ql/src/experimental/Security/CWE
我们可以直接使用这些demo来完成部分漏洞发现功能。
为了更加清晰的理解关于CodeQL的使用，通过具体案例来演示CodeQL的作用。若依RuoYi是国内使用量较大的后台管理系统，从网上下载到某版本的RuoYi的源码。
1）基于RuoYi的源码生成数据库
arch -x86_64 codeql database create /Users/pang0lin/CodeQL/databases/RuoYi --language=java --command='mvn clean install -DskipTests' --source-root=/Users/pang0lin/cms/若依RuoYi --overwrite成功生成数据库之后，会返回类似的success界面，如图4.1所示。
图4.1 创建基于RuoYI的数据库
2）使用官方demo查询漏洞
官网提供了很多查询的ql脚本，其中能直接找到若依相关漏洞的有两个脚本，其中第一个脚本是spel表达式注入的查询脚本。
参考地址：https://github.com/github/codeql/blob/main/java/ql/src/experimental/Security/CWE/CWE-094/SpringViewManipulation.ql）
查询结果如图4.2所示。
图4.2 基于SpringViewManipulation的查询结果
查看sink点详情可知这个漏洞是用户输入的fragment直接传入了模版引擎中，如图4.3所示。
图4.3 跟踪sink点之后的结果
这个漏洞其实是属于若依的一个已知的安全问题，详情见：https://blog.csdn.net/qq_33608000/article/details/124375219#Thymeleaf_184
虽然在最新版的若依中已经因为升级了thymeleaf版本导致无法利用，但是站在CodeQL的角度还是可以发现这种问题。
另一个可用的CodeQL的查询脚本是基于mybatis的SQL注入查询脚本，详情见：https://github.com/github/codeql/blob/main/java/ql/src/experimental/Security/CWE/CWE-089/MyBatisMapperXmlSqlInjection.ql
查询结果如图4.4所示。
图4.4 基于MyBatisMapperXmlSqlInjection的查询结果
可以看到CodeQL找到了若依可能存在的SQL注入漏洞，跟进sink点看一下，如图4.5所示。每一个都是类似的问题，我们随便打开看一个就可以了。
这个可以看到这里的参数传递到SQL语句中，造成了SQL注入漏洞。这个漏洞在网上也有大佬已经提到了漏洞细节信息，详情见：
https://juejin.cn/post/7001087308510265352
从上面的两次查询中我们可以看到CodeQL在代码审计过程中带来的便利，可以方便的帮助我们定位可能存在的漏洞点。
0x05 结论
CodeQL给我们提供的查询ql脚本有很多，如果是通过手工一个一个试的话并不是一个好的解决办法，并且官方的ql脚本并不完善，还有很大的完善空间。
如何利用大量的ql脚本完成自动化的代码扫描，我们会在下一篇文章中进行讲解。
原文始发于微信公众号（Beacon Tower Lab）：CodeQL的自动化代码审计之路（上篇）
