CodeQL 从零到英雄 第四部分：Gradio 框架案例研究
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原文英文，约5700词，阅读约需21分钟。
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内容提要
Gradio是一个用于展示机器学习应用的Python网络框架，近年来备受关注。本文介绍了如何使用CodeQL对Gradio进行建模，发现了11个漏洞，并提供了识别和分析这些漏洞的过程。读者可以学习如何在CodeQL中建模新框架，并扩展研究以发现更多漏洞。
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关键要点
- Gradio是一个用于展示机器学习应用的Python网络框架，近年来备受关注。
- 本文介绍了如何使用CodeQL对Gradio进行建模，发现了11个漏洞。
- 读者可以学习如何在CodeQL中建模新框架，并扩展研究以发现更多漏洞。
- CodeQL使用数据流分析来查找漏洞，通过模型识别源和汇。
- Gradio的文档详尽，提供了很多示例，便于用户上手。
- Gradio的接口可以通过Interface类和Blocks类创建，提供了灵活的组件布局和事件处理。
- 在Gradio中识别攻击面时，需要关注用户输入的源和潜在的危险功能汇。
- Gradio的某些组件在版本5.0中修复了安全问题，确保不再接受无效输入。
- 通过CodeQL建模Gradio的源和汇，可以在大规模应用中查找漏洞。
- 使用Multi-Repository Variant Analysis (MRVA)可以在多个项目中同时运行查询，发现更多漏洞。
- 作者鼓励读者分享发现的漏洞，并提供了与GitHub Security Lab联系的方式。
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