Al adentrarse en el mundo de CodeQL, los usuarios novatos suelen enfrentarse a desafíos inesperados cuando sus consultas no producen los resultados deseados. La depuración en este lenguaje, que se asemeja a Prolog, resulta particularmente compleja debido a su modelo de evaluación, divergente de lenguajes más habituales como Python. Esto impide el uso de métodos convencionales como la ejecución paso a paso o la inserción de declaraciones de impresión.
Afortunadamente, CodeQL ofrece varias características internas que facilitan el diagnóstico y la resolución de problemas. Herramientas como el árbol de sintaxis abstracta (AST) y los gráficos de rutas parciales son fundamentales en el proceso de depuración. Además, los usuarios tienen la posibilidad de experimentar con ejemplos de consultas y buscar asesoría en la instancia pública de Slack de GitHub Security Lab, donde ingenieros de CodeQL están listos para brindar apoyo.
Recientemente, han surgido dificultades al desarrollar una consulta de CodeQL destinada a detectar vulnerabilidades en proyectos que utilizan el marco Gradio. Este reto fue destacado a raíz de preocupaciones de usuarios que hallaban complicada la implementación de la consulta. Un caso notable implicaba a un usuario que intentaba identificar variantes de una vulnerabilidad de deserialización insegura en un proyecto específico.
La vulnerabilidad discutida se origina por el empleo de la función pickle.load para procesar archivos subidos por usuarios, lo que podría derivar en ataques si se manipulan archivos maliciosos. Para contrarrestar este problema, es esencial que los desarrolladores elaboren consultas de seguimiento de taint, que identifiquen el flujo de datos desde los parámetros de entrada hasta los puntos de salida potencialmente peligrosos, como las deserializaciones inseguras.
Como punto de partida, se aconseja a los usuarios crear ejemplos de código mínimos para construir bases de datos de CodeQL que simplifiquen la cantidad de resultados, haciéndolos más manejables para probar consultas. A partir de ahí, pueden avanzar en la evaluación rápida de predicados, la visualización de árboles de sintaxis abstracta, y emplear pasos adicionales de taint para propagar correctamente los datos.
Implementar adecuadamente estos elementos culmina en la detección exitosa de vulnerabilidades en el código, facilitando a los desarrolladores no solo una mejor comprensión de sus aplicaciones, sino también un refuerzo en la seguridad frente a posibles amenazas.
