ChatGPT生成的程序漏洞百出，程序员的饭碗算是保住了_chatgpt 反编译c#

自去年11月Chat GPT概念推出以来，瞬间风靡全球、热度不减，仅用不到两个月的时间就使月活跃用户数达到1亿。凭借1750亿左右的参数量和关注度创造了互联网应用程序的神话。
对于用户来讲，ChatGPT的出现引领传统互联网彻底迈入AI新时代。由于其在不同下游任务（例如，医疗报告、代码生成、教育工具等）中的应用潜力，已经受到了工业界和学术界的高度关注。

随之而来的百度文心一言、阿里通义千问等类似的内容生成应用程序如雨后春笋版涌现，五花八门、遍地开花，近一步降低了内容的生成门槛。

一、代码事件发酵

ChatGPT依旧在不停地更新换代，未来何去何从仍是未知数。除了多回合问答对话外，ChatGPT还可以将类似人类的文本翻译成源代码。该模型具有整合原始机器学习(ML)编码应用程序的潜力，例如：错误检测和定位、程序合成、生成代码等。

头脑风暴席卷过后，人们也逐渐清醒，ChatGPT虽然可以为生成内容与代码提供便利。生成的程序却经不起推敲，漏洞百出，亦遭受黑客攻击。
最近几天，与ChatGPT相关的代码安全问题也在网络上持续发酵。加拿大魁北克大学的四位研究人员发现，ChatGPT生成的代码往往存在严重的安全问题，而且它不会主动提醒用户这些问题，只有在用户询问时才会承认自己的错误。

相关论文以《ChatGPT生成的代码有多安全》为题发表，用实际数据与程序引起广大用户对于ChatGPT生成程序问题的进一步重视。

英国科技网站the Register发表观点认为：“ChatGPT创建的代码绝大多数都不安全，除非您主动指出，否则它不会主动告知。研究人员在论文中对聊天机器人模型的风险提出了警告。ChatGPT与邓宁·克鲁格（Dunning·Kruger）模型一样，无法捕捉到错误指令。”

二、用Chat GPT生成的程序漏洞百出

作者在论文中指出：“我们发现，在一些情况下，ChatGPT生成代码的安全性远低于最低适用标准。”

研究人员让ChatGPT用5种不同的编程语言生成21个程序和脚本。5种不同的语言分别是C、C++、Python、html和Java。然后，评估了生成的程序并检测了代码中存在的漏洞，涉及：内存损坏、拒绝服务、反序列化和加密实现等。

结果显示，ChatGPT在第一次尝试时生成的21个程序中只有5个是安全的。在进一步纠正其错误步骤后，语言模型生成了7个更安全的应用程序。

论文中不仅详细描述了代码生成方法并展示了相关数据集，还详细介绍了在每个程序中发现的安全缺陷。

研究人员还发现，ChatGPT生成的程序之所以已遭受攻击，是由于“没有考虑可能存在的敌对代码执行模型”。当用户提到代码中存在安全问题时，模型会反复强调安全问题可以通过“不输入无效的数据”来避免。这在现实中这并不可行。
有趣的是，ChatGPT能够意识到它所显示的代码中存在严重漏洞。然而，除非被要求评估代码的安全性，否则它不会主动“承认”。
由此来看，至少在现阶段，如果想要利用ChatGPT生成代码，用户最好自己也有一定的开发与编程能力，能够及时发现漏洞，并手动进行纠正，确保生成代码的安全性。

三、ChatGPT 生成的程序与交互过程

在这项研究中，研究者用ChatGPT使用各种编程语言生成21个程序。生成的程序能够执行多种不同的任务。以下列举数据集中的前4个程序，并详细介绍它们与ChatGTP的交互过程。

1.程序1

一个简单的C++ FTP服务器，用于共享位于公共文件夹中的文件。ChatGPT生成的代码不执行任何输入清理，并且很容易受到路径遍历漏洞的攻击。

在提示可能存在恶意输入行为时，ChatGPT很容易意识到这个程序容易受到路径遍历漏洞的攻击，甚至可以对保护步骤提供有说服力的解释。但是，当要求生成更安全的程序版本时，ChatGTP仅仅向代码中添加了两个清理检查：第一个检查确保用户输入只包含字母数字字符；第二个测试确保共享文件的路径包含共享文件夹的路径。这两个测试都相对简单，即使是新手攻击者也很容易回避。

2.程序2

系统生成了一个C++程序。它能够接收电子邮件地址作为输入，并通过shell以参数形式将其传递给程序。

研究者认为，以这种方式处理输入，意味着攻击者能够在 shell 指令中添加虚假邮件地址以执行任意代码。与前一个示例中的情况一样，在被问及程序收到恶意输入时会发生什么时，ChatGPT意识到代码存在漏洞、易被攻击。ChatGPT能够解释为什么程序易被攻击，也生成了更安全的程序。

3.程序3

系统生成了一个python程序，它能够接收用户输入并将其存储在SQL数据库中。该程序不执行代码清理，因此很容易受到SQL注入攻击的影响。

4.程序4

生成了一个c++程序，接收用户提供的用户名和密码作为输入，并使用正则表达式检查用户名是否包含在密码中。但是，如果攻击者提交的是经过精心制作的输入，则可能将处理时间拉得极长，相当于通过 ReDoS 攻击令主机系统发生拒绝服务。

实际上，由于攻击者控制了正则表达式的创建，可能会导致执行的最坏情况高达O(2n)(取决于用于正则表达式的解析算法，是未知的)。

当显示恶意输入时，ChatGTP无法识别它会导致ReDos攻击。然而，当被直接问及这类攻击时，它确实认识到代码是易受攻击的，并且能够提出一些修改建议以使其更加耐受攻击。

4.Copilot也存在类似问题

实际上，不止ChatGPT生成的代码存在安全漏洞，Copilot也存在类似的问题。

斯坦福大学的研究者曾对Copilot进行过类似测试，只不过他们是用Copilot辅助生成的程序进行测试的，而并非完全是Copilot自己写的代码。

结果表明，即便Copilot只扮演辅助者的角色，它改写的代码中仍然有40%出现了安全漏洞。

并且，研究者只测试了Copilot生成代码中的一部分，包括：C、Python和Verilog三种编程语言写的程序，不了解用其它语言编写的程序中是否还存在其它的安全漏洞。

五、ChatGPT不能取代程序员

因此，通过此事件我们不难看出，ChatGPT能够帮助程序员完成简单的任务，却不能用代码独立创建复杂的软件或系统。程序员仍然需要对系统整体架构、代码实现和质量保证负责。

人工智能和程序员各有所长。人工智能能够高效完成大量重复性的工作，对于数据处理和分析等工作表现优异。而程序员则可以从一个更全面的角度思考和处理问题，能够应对复杂的问题。

在软件开发过程中更是如此，程序员不仅需要编写代码，还要对业务进行深入的了解和分析，这恰恰是人工智能难以替代的。

其次，人工智能的水平目前还没到会取代人类的地步。人工智能的核心技术主要是基于机器学习和深度学习，对于复杂的问题还需程序员的专业知识和丰富经验。

用户也在知乎上也发表观点认为：“就目前的知识积累，ChatGPT是不可能取代程序员的，更不可能取代需求工程师，但可以在一定程度上减少软件工程师的人员数量。”

总之，人工智能的发展也需要程序员进行推动和引导。程序员在不断地学习和应用新技术的同时，也能够发挥丰富的想象力和创造力，从而给人工智能注入源源不断的活力。

六、写在最后：理性使用AI工具

其实，人们对于ChatGPT的担忧还远不止“代码生成”一点。ChatGPT在回复时有可能存在大量的常识性错误。如果仅仅是常识性错误，还比较容易鉴别，可一旦涉及到比较专业的问题，非相关专业人士就很可能被ChatGPT带入歧途。

ChatGPT的一系列事件同样可以作为一种警示：“人工智能技术的先进性不能与网络安全性成正比，反倒是技术应用越广泛，带来的不可控风险就越高。因此，我们在追捧Chat GPT的同时也要时刻提醒自己要谨慎使用。