RISC-V Linux Security Internship
1.1. Timeline以及回顾
1.1.1. Phase1 RISC-V在linux中的基本调查
3.16:
- riscv存量代码行数分析
- riscv增量代码分析（行/周，commit/周）
- riscv CVE简单按照子系统分类
- 主流内核静态动态漏洞挖掘工具的调研
3.23
- Riscv子系统增量趋势（commit 行数）
- 对CVE进行分类
- 发现用AI进行漏洞挖掘效果很好(使用gemini)，提了3个patch
3.29
- 对CVE分类进行重构
这个阶段做的不好的部分：
完全没有考虑任何RISC-V的特性进行的存量/增量代码分析，比如我依然不知道Linux对于riscv的RVA23的支持是怎么样的，也不知道现在增量部分他们在给riscv加什么支持，代码行数我个人认为其实没有意义，总之这一阶段做了很多无用功，
唯一有用的就是我对于CVE的分类根据了RISC-V的子系统，但是也并没有完全分类完（只分类了19个）
这部分我认为能重新去做
1.1.2. Phase2 评测其他工具在RISC-V上的能力
3.29
- 复现Knighter工具
- 调研isa文档到代码的中间层形式(了解到了sail)
4.5
- （Brainstorm）一个漏洞挖掘Layer思维模型，现依旧存在在我的思维体系中
- 统计各个工具在riscv上的能力（smatch）
4.12
- 统计各个工具在riscv上的能力（Knight，syzkaller）
4.19
- 调研内核漏洞挖掘的SOTA工具
- 初次尝试用AI复现论文
4.26
- 对SOTA工具进行实验（Knight，bugstone，app-miner，kernelGPT）
- （Brainstorm）思考如何开始研究一个科研问题（问题的层次）
- 内核中riscv代码是怎么组织的（但是这部分完全了解清楚很困难）
这个阶段做的不好的部分：
没有细致的去读任何一篇SOTA工具文章
没有细致的去研究任何一个漏洞挖掘工具（smatch， syzkaller）
AI复现论文实际价值不高，投入配置ai时间过高，但是由于不熟悉论文，就算有所产出也没有意义
1.1.3. Phase3 突然出现的idea，SpecHunter
算是一个比较新颖的idea吧，但是并不是一个很有效的idea
4.30
- 故事讲解这个idea
- Vibe出一个简单的工具demo，并发现四个漏洞
5.17
- 找到12个漏洞并提交
5.24
- 精读论文，RFDAUDIT
这个阶段做的不好的部分：
工具的完成度不是很高，特别是里面的很多组件，可能需要精读更多论文把基础组件都提升到SOTA层次，然后再加上我的那个创新点（通过Pull request定位漏洞），才能最终完成工具和论文
1.1.4. Phase4 收尾
6.4
- 帮学长看漏洞报告
6.24
- 实习总结
1.2. Deliverables
- CVE分类
- Patch
https://lore.kernel.org/all/20260321112827.31691-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://lore.kernel.org/all/20260321113419.34437-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://lore.kernel.org/all/20260322160022.21908-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://lore.kernel.org/all/20260323115957.38348-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://lore.kernel.org/all/20260323172826.69428-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://lore.kernel.org/all/20260325083139.15638-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511102627.3120140-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511080904.3049446-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511072705.3015986-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511051736.2916225-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511040534.2862443-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260508174917.371667-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260511124828.3210477-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260512052240.330815-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://patchew.org/QEMU/20260512062310.348208-1-vulab@iscas.ac.cn/
https://github.com/OpenXiangShan/ChiselIOPMP/issues/1
https://lore.kernel.org/all/20260509114122.1868327-1-vulab@iscas.ac.cn/
http://lists.infradead.org/pipermail/opensbi/2026-April/009769.html
基本全被确认了
一个linux CVE: CVE-2026-72179
1.3. Future work
- 可以重新做一下Phase1的部分，不仅于linux，还有其他的riscv生态的软件
- 多精读论文，对可以迁移过来的论文进行复现
- 在论文读到一定程度后全部重写SpecHunter并构思论文
1.4. 我学到了什么与教训
有时太注重产出了，没有细致做研究，太急了，很多部分其实都可以细化
要抓住研究的事物的特性去研究，而不是共性
熟悉了怎么用AI
了解了漏洞挖掘的基本方法
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