CodeQL能找到log4shell(CVE-2021-44228)漏洞吗？

本文首发于跳跳糖

本文将回答下面几个问题：

1. CodeQL能否找到log4shell这个漏洞
2. 如何基于log4j-api-2.14.1.jar和log4j-core-2.14.1.jar创建CodeQL database
3. 如何基于CodeQL进行调用图分析
4. CodeQL如何解析多态调用
5. 如何对CodeQL的污点分析进行debug

前言

传言log4shell这个漏洞是通过CodeQL发现的，而且是在lgtm.com发现的。我就想试一下CodeQL到底能不能发现log4shell这个漏洞。

我先尝试去lgtm.com上尝试去找被修复前的版本，我之前记得是lgtm可以看历史commit的分析结果的。然而我现在再去lgtm上找发现不能切换commit了，只能在history那个页面看commit的记录，但是那个页面只能看到新增代码对应的漏洞，在浏览的时候发现了个：

https://lgtm.com/projects/g/apache/logging-log4j2/rev/14e307ac825f9c169f8c14203c680564d1943ac2

这个对应的时间是2021.12.25是漏洞发现后的提交记录，但是我猜测原本应该是和这个差不多的提示。因为检测jndi注入的规则是：

https://github.com/github/codeql/blob/main/java/ql/src/Security/CWE/CWE-074/JndiInjection.ql

https://github.com/github/codeql/blob/82463c9290a64b6ca4966d0e31eefc970154cbe0/java/ql/lib/semmle/code/java/security/JndiInjectionQuery.qll

从图中可以看到source是RemoteFlowSource，所以查出来的路径不可能直接从log#error等方法的参数直接传到Context#lookup的参数。

如果再往后翻翻，找到提交JndiManager.java提交的记录应该就行了？然而现实很骨感

创建那个JndiManager.java文件的提交commit是c017d3e87f7704a247245a4f7ddf879a77563ea4

然后访问 https://lgtm.com/projects/g/apache/logging-log4j2/rev/c017d3e87f7704a247245a4f7ddf879a77563ea4 显示404

又访问另一个commit https://lgtm.com/projects/g/apache/logging-log4j2/rev/19c92876f957a8439fa9c21ea6b9c13aced0c006 显示build失败

创建log4j2 database

只剩自己创建database进行分析这一条路了。

lgtm支持输入github地址创建project，然后我就clone了log4j2的repo到本地，然后回滚到修复前的版本，然后传到了https://github.com/BytecodeDL/log4j2 创建了https://lgtm.com/projects/g/BytecodeDL/log4j2/ 这个project，创建的时候并没有那么顺利，刚开始直接build的时候还是失败，然后加了一些配置也不行，后来rebuild了一下好像就好了，也有可能是我修复了pom文件让build成功了。具体原因不详，复现的话可以reset到这个231596956e23a1dd1aadf48c5e0f9ad0089a9940，然后查看alert好像也并没有出现jndi alert 也不知道哪里出了问题。然后又把这个文章 中的规则，复制上去，执行发现，可以查出结果但是和文章中的不太一样。

原本以为线上创建的数据库有问题，想本地再build一次，但是本地死活build不起来，因为没有JDK9，安装一个又觉得费劲。开始研究能不能像ByteCodeDL那样直接从bytecode创建CodeQL的database。经过一周的研究发现理论上是可行的，但是由于本人编译原理相关知识相对薄弱，暂时没有完成这项工作。在研究的时候发现CodeQL在创建java database时实际不需要编译，仅有源码即可创建database，研究产出见项目extractor-java。关于CodeQL java extractor分析，有空再补一篇文章。先尝试直接从clone下来的源码创建，但是遇到了未知bug，在排除test文件后可以创建database。最终通过反编译log4j-api-2.14.1.jar 和log4j-core-2.14.1.jar ，然后再利用extractor-java成功创建log4j2的database。没错又回到了反编译这条路，extractor-java和codeql_compile有什么区别呢？区别在于extractor-java反编译之后不需要再进行build。CodeQL创建database大致过程为，先利用CodeQL魔改的javacc读取java文件，将源码解析成AST，然后遍历AST节点生成Trap文件，最会将Trap文件转换成database。

调用图分析

通过调试，测试代码为

public class logshell {
    public static void main(String[] args) {
        Logger logger = LogManager.getLogger();
        logger.error("ffff${jndi://127.0.0.1:8787}");
    }
}

得到运行时的调用栈

lookup:417, InitialContext (javax.naming)
lookup:172, JndiManager (org.apache.logging.log4j.core.net)
lookup:56, JndiLookup (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
lookup:221, Interpolator (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
resolveVariable:1110, StrSubstitutor (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
substitute:1033, StrSubstitutor (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
substitute:912, StrSubstitutor (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
replace:467, StrSubstitutor (org.apache.logging.log4j.core.lookup)
format:132, MessagePatternConverter (org.apache.logging.log4j.core.pattern)
format:38, PatternFormatter (org.apache.logging.log4j.core.pattern)
toSerializable:344, PatternLayout$PatternSerializer (org.apache.logging.log4j.core.layout)
toText:244, PatternLayout (org.apache.logging.log4j.core.layout)
encode:229, PatternLayout (org.apache.logging.log4j.core.layout)
encode:59, PatternLayout (org.apache.logging.log4j.core.layout)
directEncodeEvent:197, AbstractOutputStreamAppender (org.apache.logging.log4j.core.appender)
tryAppend:190, AbstractOutputStreamAppender (org.apache.logging.log4j.core.appender)
append:181, AbstractOutputStreamAppender (org.apache.logging.log4j.core.appender)
tryCallAppender:156, AppenderControl (org.apache.logging.log4j.core.config)
callAppender0:129, AppenderControl (org.apache.logging.log4j.core.config)
callAppenderPreventRecursion:120, AppenderControl (org.apache.logging.log4j.core.config)
callAppender:84, AppenderControl (org.apache.logging.log4j.core.config)
callAppenders:540, LoggerConfig (org.apache.logging.log4j.core.config)
processLogEvent:498, LoggerConfig (org.apache.logging.log4j.core.config)
log:481, LoggerConfig (org.apache.logging.log4j.core.config)
log:456, LoggerConfig (org.apache.logging.log4j.core.config)
log:63, DefaultReliabilityStrategy (org.apache.logging.log4j.core.config)
log:161, Logger (org.apache.logging.log4j.core)
tryLogMessage:2205, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
logMessageTrackRecursion:2159, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
logMessageSafely:2142, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
logMessage:2017, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
logIfEnabled:1983, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
error:740, AbstractLogger (org.apache.logging.log4j.spi)
main:9, logshell (com.yxxx)

logger#error一路调用到InitialContext#lookup。先不考虑污点分析，先考虑调用图，看CodeQL能不能找到AbstractLogger#error到InitialContext#lookup的调用路径。

根据文档CodeQL中表达调用关系的有这么三种谓语

• calls

  • Holds if this callable calls target.

• callImpls

  • Holds if c is a viable implementation of a callable called by this callable, taking virtual dispatch resolution into account.

• polyCalls

  • Holds if this callable may call the specified callable, taking virtual dispatch into account.

大概意思就是polyCalls和callImpls会进行虚拟调用解析，而calls直接将编译期间确定函数作为被调函数，即使他是个interface接口。为了搞清楚CodeQL到底是如何解析虚拟函数调用的，我进行了一次黑盒测试，（由于实力不足还不能从代码层面硬刚），得出的结论是，CodeQL解析虚拟函数调用时，基本和CHA差不多。

测试过程如下，benchmark选取了 https://github.com/BytecodeDL/Benchmark/tree/main/src/main/java/com/bytecodedl/benchmark/demo 中的VirtualCalldemo1，VirtualCalldemo2，VirtualCalldemo3 作为测试。

   
package com.bytecodedl.benchmark.demo;

public class VirtualCallDemo1 implements VirtualCallInterface1 {
    public VirtualCallInterface1 parent;
    public static void main(String[] args) {
        VirtualCallInterface1 vcall2 = new VirtualCallDemo2();
        VirtualCallDemo1 vcall1 = new VirtualCallDemo1(vcall2);
        VirtualCallInterface1 varParent = vcall1.getParent();
        String source = vcall1.source();
        varParent.foo(source);
    }

    public VirtualCallDemo1(VirtualCallInterface1 argParent){
        this.parent = argParent;
    }

    public VirtualCallInterface1 getParent() {
        return parent;
    }

    public void foo(String fooArg) {
        VirtualCallDemo1.target(fooArg);
    }

    public static void target(String targetArg){

    }

    public String source(){
        return "source";
    }
}

关键是考察CodeQL对varParent.foo(); ，人为可以判断出varParent.foo() 应该被解析成VirtualCallDemo2#foo

污点分析的结果最终会以path的形式展示在vscode侧栏，对用户非常友好，CallGraph的结果能不能也写成path呢？经过搜索后发现确实可以，参考文档或者这个Issue 或者下面的代码

/**
 * @kind path-problem
 */

import java

class FooMethod extends Method {
    FooMethod() { 
        getName() = "foo"
    }
}

class TargetMethod extends Method {
    TargetMethod() { 
        getName() = "target"
    }
}

class MyMainMethod extends Method {
    MyMainMethod() { 
        getName() = "main" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("com.bytecodedl.benchmark.demo", "VirtualCallDemo1")
    }
}

query predicate edges(Method a, Method b) { a.polyCalls(b) }

from TargetMethod end, MyMainMethod entryPoint
where edges+(entryPoint, end)
select end, entryPoint, end, "Found a path from start to target."

从分析结果可以看出CodeQL将varParent.foo() 解析成了VirtuallCall1#foo、VirtuallCall2#foo 、 VirtuallCall2#foo，既不符合指针分析的结果，也不符合RTA的结果，非常吻合CHA算法分析的结果。得出这个结果，感觉CodeQL也不是想象中的那么强大，因为过程间的分析非常依赖虚拟函数解析的准确性，然而CHA算法解析不太准确，会带来很多误报，同时也导致分析速度变慢，但是印象中CodeQL分析速度一直都挺快的，CodeQL是有啥黑魔法吗？确实有黑魔法,CodeQL牺牲了精度换来了速度，这个后面再进行进一步介绍。

言归正传，开始利用CodeQL分析从error到lookup，注意这个要想成功显示path，最后的sink需要时出现在源码中的，要不然显示不出来path，所以这里将Context#lookup的caller也就是JndiManager#lookup作为最终的sink，而不是Context#lookup

/**
 * @kind path-problem
 */

import java

class LookupMethod extends Method {
    LookupMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("javax.naming", "Context")
    }
}

class JndiMangerMethod extends Method {
    JndiMangerMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.core.net", "JndiManager")
    }
}

class ErrorMethod extends Method {
    ErrorMethod() {
        getParameterType(0).hasName("String") and
        getNumberOfParameters() = 1 and 
        getName() = "error" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class StrategyLogMethod extends Method{
    StrategyLogMethod(){
        getName() = "log" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.core.config", "DefaultReliabilityStrategy")
    }
}


query predicate edges(Method a, Method b) { a.polyCalls(b) }


from JndiMangerMethod end, ErrorMethod entryPoint
where edges+(entryPoint, end)
select end, entryPoint, end, "Found a path from start to target."

到第8行不一样了，strategy.log( 解析成了AwaitCompletionReliabilityStrategy#log 而不是实际的DefaultReliabilityStrategy#log

这是什么原因呢？是创建的database的有问题吗？

下面开始进行debug，先看error能不能到DefaultReliabilityStrategy#log

将上述代码中的end的类型改成 StrategyLogMethod即可，得出的结果如下：

从AbstractLogger#error能够调用到DefaultReliabilityStrategy#log ，那么从DefaultReliabilityStrategy#log 能不能调用到JndiManager#lookup呢，答案也是可以的

哪为啥直接查AbstractLogger#error到JndiManager#lookup没有相应的路径呢？我觉得可能和CodeQL的优化策略有关，导致我们查到的并不是全部的结果，而是CodeQL帮我们选取的部分结果，这种情况在分析大型项目我觉得是无法避免的，如果仅靠CHA解析虚拟函数调用，调用图就会变的比较大，然后找两个点之间的全部路径又是np hard问题，所以CodeQL这样处理也情有可原。

还有个问题，上面的路径虽然和真实的不一样，有没有可能也是真实的呢？看了一下，走不到那个分支，还没来得及研究走进那个分支需要什么条件。

做个小结：CodeQL能找到error到lookup的路径，但是找不到和真实调用栈一摸一样的调用路径。

污点分析

污点分析，势必要涉及到过程间的数据流分析，过程间的数据流分析又依赖调用图，那CodeQL在进行污点分析时是如何解析虚拟函数调用的呢？接着用VirtualCallDemo1进行黑盒测试

/**
 * @kind path-problem
 */

import java
import semmle.code.java.dataflow.FlowSources
import DataFlow::PathGraph

class SourceMethod extends Method {
    SourceMethod() { 
        getName() = "source" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("com.bytecodedl.benchmark.demo", "VirtualCallDemo1")
    }
}

class TargetMethod extends Method {
    TargetMethod() { 
        getName() = "target"
    }
}

class Tainttrack  extends TaintTracking::Configuration {
    Tainttrack() { 
        this = "Tainttrack" 
    }

    override predicate isSource(DataFlow::Node source) {
        exists(SourceMethod sourceMethod, Call call |
            call.getCallee() = sourceMethod and 
            source.asExpr() = call)
    }

    override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        exists(Call call, TargetMethod method |
            call.getCallee() = method and
            sink.asExpr() = call.getAnArgument()
        )
    }
}

from Tainttrack config , DataFlow::PathNode source, DataFlow::PathNode sink
where
    config.hasFlowPath(source, sink)
select sink.getNode(), source, sink, "unsafe lookup", source.getNode(), "this is user input"

依旧存在两条误报，应该还是用polyCalls解析的虚拟函数调用，由于调用图不准确带来的污点传播不准确。

我首先尝试了这篇文章中的规则，没有结果查出结果（原因是生成代码的对应的commit不一样），在在线的数据库上可以查到结果，但是结果和作者查到的并不太一样，没有作者展示的113个节点的path。

然后就开始自己写一版

/**
 *@name Tainttrack Context lookup
 *@kind path-problem
 */
import java
import semmle.code.java.dataflow.TaintTracking
import DataFlow::PathGraph

class ErrorMethod extends Method {
    ErrorMethod() {
        getParameterType(0).hasName("String") and
        getNumberOfParameters() = 1 and 
        getName() = "error" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class LookupMethod extends Method {
    LookupMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("javax.naming", "Context")
    }
}

class TainttrackLookup  extends TaintTracking::Configuration {
    TainttrackLookup() { 
        this = "TainttrackLookup" 
    }

    override predicate isSource(DataFlow::Node source) {
        exists(ErrorMethod method |
            source.asParameter() = method.getParameter(0))
    }

    override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        exists(Call call, LookupMethod method |
            call.getCallee() = method
            and
            sink.asExpr() = call.getAnArgument()
        )
    }
}


from TainttrackLookup config , DataFlow::PathNode source, DataFlow::PathNode sink
where
    config.hasFlowPath(source, sink)
select sink.getNode(), source, sink, "unsafe lookup", source.getNode(), "this is user input"

查不出结果

下面进行debug

首先看看isSource和isSink定义的准不准确，可以通过vscode的CodeQL插件的quick evulation功能查看

isSource和isSink定义都是准确的，不是这里的问题

然后猜测是污点传播中断的问题，如何判断断在哪里了？一种比较糙的方法就是把isSink设置为永远返回true，看source能够流到哪些node，

将isSink改成

override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        1 = 1
}

一共有88个result，一个个的查看也不是很好查看。这样也看不出来啥东西，反正我们是马后炮分析，根据调用栈进行二分法排查错误，看到底断在了哪步。

/**
 *@name Tainttrack Context lookup
 *@kind path-problem
 */
import java
import semmle.code.java.dataflow.TaintTracking
import DataFlow::PathGraph

class ErrorMethod extends Method {
    ErrorMethod() {
        getParameterType(0).hasName("String") and
        getNumberOfParameters() = 1 and 
        getName() = "error" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class LookupMethod extends Method {
    LookupMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("javax.naming", "Context")
    }
}

class LogMessageSafely extends Method {
    LogMessageSafely() { 
        getName() = "logMessageSafely" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class TainttrackLookup  extends TaintTracking::Configuration {
    TainttrackLookup() { 
        this = "TainttrackLookup" 
    }

    override predicate isSource(DataFlow::Node source) {
        exists(ErrorMethod method |
            source.asParameter() = method.getParameter(0))
    }

    override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        exists(Call call, LogMessageSafely method |
            call.getCallee() = method
            and
            sink.asExpr() = call.getAnArgument()
        )
    }
    // override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
    //     1 = 1
    // }
}


from TainttrackLookup config , DataFlow::PathNode source, DataFlow::PathNode sink
where
    config.hasFlowPath(source, sink)
select sink.getNode(), source, sink, "unsafe lookup", source.getNode(), "this is user input"

最终排查出可以到AbstractLogger#logMessage 但是到不了AbstractLogger#logMessageSafely

protected void logMessage(final String fqcn, final Level level, final Marker marker, final String message, final Throwable throwable) {
    this.logMessageSafely(fqcn, level, marker, this.messageFactory.newMessage(message), throwable);
}

也就是说message被污染了，但是this.messageFactory.newMessage(message) 的返回值没有被污染，这不就是典型的参数是污点，返回值不是污点吗，加个isaddtionalStep应该就行了，改善后的

/**
 *@name Tainttrack Context lookup
 *@kind path-problem
 */
import java
import semmle.code.java.dataflow.TaintTracking
import DataFlow::PathGraph


class ErrorMethod extends Method {
    ErrorMethod() {
        getParameterType(0).hasName("String") and
        getNumberOfParameters() = 1 and 
        getName() = "error" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class LookupMethod extends Method {
    LookupMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("javax.naming", "Context")
    }
}

class LogMessageSafely extends Method {
    LogMessageSafely() { 
        getName() = "logMessageSafely" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class TainttrackLookup  extends TaintTracking::Configuration {
    TainttrackLookup() { 
        this = "TainttrackLookup" 
    }

    override predicate isSource(DataFlow::Node source) {
        exists(ErrorMethod method |
            source.asParameter() = method.getParameter(0))
    }

    override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        exists(Call call, LookupMethod method |
            call.getCallee() = method
            and
            sink.asExpr() = call.getAnArgument()
        )
    }

    override predicate isAdditionalTaintStep(DataFlow::Node fromNode, DataFlow::Node toNode) {
        exists(Call call | 
            call.getAnArgument() = fromNode.asExpr() and 
            toNode.asExpr() = call
        )
    }
}

from TainttrackLookup config , DataFlow::PathNode source, DataFlow::PathNode sink
where
    config.hasFlowPath(source, sink)
select sink.getNode(), source, sink, "unsafe lookup", source.getNode(), "this is user input"

可以查到还是没有和真实的调用堆栈并不一样。

为什么会出现这种情况呢？带着这个疑问去找了官方文档，发现了debugging-data-flow-queries-using-partial-flow 有官方的debug教程

里面的建议是

1. 检查source和sink是否正确
2. 将fieldFlowBranchLimit的值设置大一点，这个值会影响性能
3. partial flow

针对1已经检查过了没有问题，fieldFlowBranchLimit这个值到底是影响啥的？

Gets the virtual dispatch branching limit when calculating field flow. This can be overridden to a smaller value to improve performance (a value of 0 disables field flow), or a larger value to get more results.

不是很清楚field flow是个啥玩意，通过测试设置为5000，6000，8000，18000执行的结果都一样，速度也几乎一样

那么只剩partial flow了，根据上面的教程，可以改成

/**
 *@name Tainttrack Context lookup
 *@kind path-problem
 */
import java
import semmle.code.java.dataflow.TaintTracking
// import DataFlow::PathGraph
import DataFlow::PartialPathGraph


class ErrorMethod extends Method {
    ErrorMethod() {
        getParameterType(0).hasName("String") and
        getNumberOfParameters() = 1 and 
        getName() = "error" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class LookupMethod extends Method {
    LookupMethod() { 
        getName() = "lookup" and
        this.getDeclaringType().getASupertype*().hasQualifiedName("javax.naming", "Context")
    }
}

class LogMessageSafely extends Method {
    LogMessageSafely() { 
        getName() = "logMessageSafely" and
        this.getDeclaringType().hasQualifiedName("org.apache.logging.log4j.spi", "AbstractLogger")
    }
}

class TainttrackLookup  extends TaintTracking::Configuration {
    TainttrackLookup() { 
        this = "TainttrackLookup" 
    }

    override predicate isSource(DataFlow::Node source) {
        exists(ErrorMethod method |
            source.asParameter() = method.getParameter(0))
    }

    override predicate isSink(DataFlow::Node sink) {
        exists(Call call, LookupMethod method |
            call.getCallee() = method
            and
            sink.asExpr() = call.getAnArgument()
        )
    }

    override int explorationLimit() { result = 2 }

    // override predicate isAdditionalTaintStep(DataFlow::Node fromNode, DataFlow::Node toNode) {
    //     exists(Call call | 
    //         call.getAnArgument() = fromNode.asExpr() and 
    //         toNode.asExpr() = call
    //     )
    // }

    // override int fieldFlowBranchLimit() { result = 18000 }

}

// from TainttrackLookup config , DataFlow::PathNode source, DataFlow::PathNode sink
// where
//     config.hasFlowPath(source, sink)
// select sink.getNode(), source, sink, "unsafe lookup", source.getNode(), "this is user input"


from TainttrackLookup config , DataFlow::PartialPathNode source, DataFlow::PartialPathNode sink
where
    config.hasPartialFlow(source, sink, _) 
select  sink, source, sink, "Partial flow from unsanitized user data"

explorationLimit参数的含义为

Gets the exploration limit for hasPartialFlow and hasPartialFlowRev measured in approximate number of interprocedural steps.

还是看不懂，这个参数是通过影响啥，改变了性能及结果，这个参数只在partial flow中有用，在正常的污点分析中没有用。

explorationLimit限制了从source节点所在函数开始最多在往下调用函数的数量，和ByteCodeDL限制调用步数时一个道理。

当explorationLimit为0时，只能在source所在的函数内传播，也就是error方法中传播，

当explorationLimit为1时，可以传播到logIfEnabled

当explorationLimit设置为2时有13个result，可以传播到isEnabled和logMessage中

设置为3时有34个result，设置为4时1819个result，设置为5时就跑不出结果来了

当设置为4时，我们发现了

是可以从error的参数传播到logMessageSafely设置可以传播到DefaultReliabilityStrategy.log，那为啥污点分析不行呢？迷惑！

总结

1. CodeQL默认的规则应该检测不出log4shell漏洞，通过自定义CodeQL规则不能完全准确的检测出log4shell实际的污点传播路径.
2. 通过extractor-java可以在反编译jar包之后，无需再次编译创建CodeQL database，也就是说CodeQL对于java也可以像脚本语言那样有源码就可以数据库，不需要编译。
3. 基于这两篇文章creating-path-queries和Issue ，可以在vscode的侧边栏显示调用路径，注意最后的sink需要存在源码
4. 从黑盒的表现来看，CodeQL使用了CHA算法解析虚拟函数调用
5. 基于这篇debugging-data-flow-queries-using-partial-flow 可以通过partial flow进行数据流debug

CodeQL虽然很强大，但是分析log4j2这样的大型项目时，还是存在很多漏报和误报，但是至少可以给我们一些参考的信息，或者灵感来辅助我们挖洞。

希望能有下一篇文章Can ByteCodeDL find log4shell vulnerability，能够预测到对于这类大型项目ByteCodeDL的表现应该也好不到哪去。

参考

• https://github.com/waderwu/extractor-java
• https://codeql.github.com/docs/writing-codeql-queries/debugging-data-flow-queries-using-partial-flow/
• https://codeql.github.com/docs/writing-codeql-queries/creating-path-queries/
• https://github.com/github/codeql/discussions/5353
• https://xz.aliyun.com/t/10707