MindSpore风险剖析与测试指南

概述

人工智能（AI）框架已经有近10年的发展历史，四条主线驱动着AI框架不停地演进和发展：

面向开发者：兼顾算法开发的效率和运行性能。
面向硬件：充分发挥芯片和集群的性能。
面向算法和数据：从计算规模看，需要应对模型越来越大的挑战；从计算范式看，需要处理不断涌现的新的计算负载。
面向部署：需要将AI能力部署到每个设备、每个应用、每个行业。

MindSpore是面向“端-边-云”全场景设计的AI框架，旨在弥合AI算法研究与生产部署之间的鸿沟。

在算法研究阶段，为开发者提供动静统一的编程体验以提升算法的开发效率；在生产阶段，自动并行可以极大加快分布式训练的开发和调试效率，同时充分挖掘异构硬件的算力；在部署阶段，基于“端-边-云”统一架构，应对企业级部署和安全可信方面的挑战。

正常业务流程具体如图所示：

左边蓝色方框的是MindSpore主体框架，主要提供神经网络在训练、验证相关的基础API功能，另外还会默认提供自动微分、自动并行等功能。

蓝色方框往下是MindSpore Data模块，可以利用该模块进行数据预处理，包括数据采样、数据迭代、数据格式转换等不同的数据操作。在训练的过程会遇到很多调试调优的问题，因此有MindSpore Insight模块对loss曲线、算子执行情况、权重参数变量等调试调优相关的数据进行可视化，方便用户在训练过程中进行调试调优。

AI安全最简单的场景就是从攻防的视角来看，例如，攻击者在训练阶段掺入恶意数据，影响AI模型推理能力，于是MindSpore推出了MindSpore Armour模块，为MindSpore提供AI安全机制。

蓝色方框往上的内容跟算法开发相关的用户更加贴近，包括存放大量的AI算法模型库ModelZoo，提供面向不同领域的开发工具套件MindSpore DevKit，另外还有高阶拓展库MindSpore Extend，这里面值得一提的就是MindSpore Extend中的科学计算套件MindSciences，MindSpore首次探索将科学计算与深度学习结合，将数值计算与深度学习相结合，通过深度学习来支持电磁仿真、药物分子仿真等等。

神经网络模型训练完后，可以导出模型或者加载存放在MindSpore Hub中已经训练好的模型。接着有MindIR提供端云统一的IR格式，通过统一IR定义了网络的逻辑结构和算子的属性，将MindIR格式的模型文件与硬件平台解耦，实现一次训练多次部署。因此如图所示，通过IR把模型导出到不同的模块执行推理。

整体架构

MindSpore整体架构及后端相关组件如下图所示：

MindSpore整体架构包括如下几个主要组件，它们之间存在相互的依赖关系：

Python API：提供了基于Python的前端表达与编程接口，支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行，并通过pybind11接口调用到C++模块，C++模块分为前端、后端、MindData、Core等；
MindExpression前端表达：负责编译流程控制和硬件无关的优化如类型推导、自动微分、表达式化简等；
MindData数据组件：MindData提供高效的数据处理、常用数据集加载等功能和编程接口，支持用户灵活的定义处理注册和pipeline并行优化；
MindIR：包含了ANF IR数据结构、日志、异常等端、云共用的数据结构与算法。

大致可以分为四层：

模型层，为用户提供开箱即用的功能，该层主要包含预置的模型和开发套件，以及图神经网络（GNN）、深度概率编程、科学计算库等热点研究领域拓展库；
表达层（MindExpression），为用户提供AI模型开发、训练、推理的接口，支持用户用原生 Python语法开发和调试神经网络，其特有的动静态图统一能力使开发者可以兼顾开发效率和执行性能，同时该层在生产和部署阶段提供全场景统一的C++/Python接口；
编译优化（MindCompiler），作为AI框架的核心，以全场景统一中间表达（MindIR）为媒介，将前端表达编译成执行效率更高的底层语言，同时进行全局性能优化，包括自动微分、代数化简等硬件无关优化，以及图算融合、算子生成等硬件相关优化；
运行时，按照上层编译优化的结果对接并调用底层硬件算子，同时通过“端-边-云”统一的运行时架构，支持包括联邦学习在内的“端-边-云”AI协同。

安装MindSpore

可以参照官方文档，因配合后续模糊测试，采用源码编译方式安装MindSpore CPU版本。

环境准备-手动

下表列出了编译安装MindSpore所需的系统环境和第三方依赖。

软件名称	版本	作用
Ubuntu	18.04	编译和运行MindSpore的操作系统
Python	3.7-3.9	MindSpore的使用依赖Python环境
wheel	0.32.0及以上	MindSpore使用的Python打包工具
setuptools	44.0及以上	MindSpore使用的Python包管理工具
GCC	7.3.0到9.4.0之间	用于编译MindSpore的C++编译器
git	-	MindSpore使用的源代码管理工具
CMake	3.18.3及以上	编译构建MindSpore的工具
tclsh	-	MindSpore sqlite编译依赖
patch	2.5及以上	MindSpore使用的源代码补丁工具
NUMA	2.0.11及以上	MindSpore使用的非一致性内存访问库
LLVM	12.0.1	MindSpore使用的编译器框架（可选，图算融合以及稀疏计算需要）

下面给出第三方依赖的安装方法。

安装Python

Python可通过多种方式进行安装。

通过Conda安装Python。

安装Miniconda：

cd /tmp
curl -O https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh
bash Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh -b
cd -
. ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda init bash

安装完成后，可以为Conda设置清华源加速下载，参考此处。

创建虚拟环境，以Python 3.7.5为例：

1 2	`conda create -n mindspore_py37 python=3.7.5 -y conda activate mindspore_py37`

通过APT安装Python，命令如下。

sudo apt-get update
sudo apt-get install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
sudo apt-get install python3.7 python3.7-dev python3.7-distutils python3-pip -y
# 将新安装的Python设为默认
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 100
# 安装pip
python -m pip install pip -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
sudo update-alternatives --install /usr/bin/pip pip ~/.local/bin/pip3.7 100
pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple

若要安装其他Python版本，只需更改命令中的3.7。

可以通过以下命令查看Python版本。

1	`python --version`

安装wheel和setuptools

在安装完成Python后，使用以下命令安装。

1 2	`pip install wheel pip install -U setuptools`

安装GCC git tclsh patch和NUMA

可以通过以下命令安装GCC，git，tclsh，patch和NUMA。

1	`sudo apt-get install gcc-7 git tcl patch libnuma-dev -y`

如果要安装更高版本的GCC，使用以下命令安装GCC 8。

1	`sudo apt-get install gcc-8 -y`

或者安装GCC 9。

sudo apt-get install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-9 -y

安装CMake

可以通过以下命令安装CMake。

1
2
3

wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | sudo apt-key add -
sudo apt-add-repository "deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ $(lsb_release -cs) main"
sudo apt-get install cmake -y

安装LLVM-可选

可以通过以下命令安装LLVM。

wget -O - https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-12 main"
sudo apt-get update
sudo apt-get install llvm-12-dev -y

从代码仓下载源码

1	`git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore.git`

编译MindSpore

进入mindspore根目录，然后执行编译脚本。

1 2	`cd mindspore bash build.sh -e cpu -j4 -S on`

其中：

如果编译机性能较好，可在执行中增加-j{线程数}来增加线程数量。如bash build.sh -e cpu -j12。
默认从github下载依赖源码，当-S选项设置为on时，从对应的gitee镜像下载。
关于build.sh更多用法请参看脚本头部的说明。

安装MindSpore

1	`pip install output/mindspore-*.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`

在联网状态下，安装whl包时会自动下载mindspore安装包的依赖项（依赖项详情参见setup.py中的required_package），其余情况需自行安装。运行模型时，需要根据ModelZoo中不同模型指定的requirements.txt安装额外依赖，常见依赖可以参考requirements.txt。

验证安装是否成功

1	`python -c "import mindspore;mindspore.set_context(device_target='CPU');mindspore.run_check()"`

如果输出：

1 2	`MindSpore version: 版本号 The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [CPU] successfully!`

说明MindSpore安装成功了。

升级MindSpore版本

在源码根目录下执行编译脚本build.sh成功后，在output目录下找到编译生成的whl安装包，然后执行下述命令进行升级。

1	`pip install --upgrade mindspore-*.whl`

威胁分析与模糊测试

通过业界对AI框架软件Tensorflow安全研究成果和上述的整体架构，抽取出MindSpore所面临的安全风险和漏洞模式。

TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统：

前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；
后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。

如上图所示，重点关注系统中如下4个基本组件，它们是系统分布式运行机制的核心。

Client Client是前端系统的主要组成部分，它是一个支持多语言的编程环境。它提供基于计算图的编程模型，方便用户构造各种复杂的计算图，实现各种形式的模型设计。Client通过Session为桥梁，连接TensorFlow后端的「运行时」，并启动计算图的执行过程。
Distributed Master 在分布式的运行时环境中，Distributed Master根据Session.run的Fetching参数，从计算图中反向遍历，找到所依赖的「最小子图」。然后，Distributed Master负责将该「子图」再次分裂为多个「子图片段」，以便在不同的进程和设备上运行这些「子图片段」。最后，Distributed Master将这些「子图片段」派发给Work Service；随后Work Service启动「子图片段」的执行过程。
Worker Service 对于每以个任务，TensorFlow都将启动一个Worker Service。Worker Service将按照计算图中节点之间的依赖关系，根据当前的可用的硬件环境(GPU/CPU)，调用OP的Kernel实现完成OP的运算(一种典型的多态实现技术)。另外，Worker Service还要负责将OP运算的结果发送到其他的Work Service；或者接受来自其他Worker Service发送给它的OP运算的结果。
Kernel Implements Kernel是OP在某种硬件设备的特定实现，它负责执行OP的运算。

通过对业界Tensorflow漏洞进行分析，可总结出主要漏洞模式为构造恶意参数传递给python API，恶意参数通过数据流传递到后端C++内核，导致后端出现传统编码错误。因此我们可以将模糊测试的重点放在算子和模型转换与解析，分别对应MindSpore的api接口以及MindSpore Lite的converter工具，模糊测试工具我们选择Atheris: A Coverage-Guided, Native Python Fuzzer以及AFLPlusPlus（或者honggfuzz等）。

编译插桩版本

MSLITE编译

export CFLAGS=-w
export CXXFLAGS=-w
export CC=afl-gcc-fast
export CXX=afl-g++-fast
export MSLITE_ENABLE_TRAIN=off
export MSLITE_ENABLE_CONVERTER=on
export MSLITE_ENABLE_TOOLS=on
export MSLITE_ENABLE_MODEL_OBF=on
export MSLITE_ENABLE_MODEL_ENCRYPTION=on
export MSLITE_ENABLE_MODEL_PRE_INFERENCE=on

bash build.sh -I x86_64 -d -a on -j$(nproc)

MindSpore编译

export CFLAGS=-w
export CXXFLAGS=-w
export CC=gcc
export CXX=g++

bash build.sh -e cpu -d -c on -a on -j$(nproc)

进行模糊测试

使用Atheris对python API测试

参照python_fuzzing.py编写辅助测试脚本

构造恶意Tensor对算子测试

"""This is a Python API fuzzer template for mindspore.ops.abs"""
import atheris

with atheris.instrument_imports():
  import sys
  from python_fuzzing import FuzzingHelper
  import mindspore as ms


def TestOneInput(data):
  """Test randomized fuzzing input for tf.raw_ops.Abs."""
  fh = FuzzingHelper(data)
	
  input_tensor = fh.get_random_numeric_tensor(dtype=ms.float32)

  _ = ms.ops.abs(input=input_tensor)


def main():
  atheris.Setup(sys.argv, TestOneInput)
  atheris.Fuzz()


if __name__ == "__main__":
  main()

构造恶意模型对加载接口测试

编写MINDIR的proto文件

syntax = "proto2";
package mind_ir;

enum Version {
  IR_VERSION_START = 0;
  IR_VERSION = 1;
}

message AttributeProto {
  enum AttributeType {
    UNDEFINED = 0;
    FLOAT = 1;
    UINT8 = 2;
    INT8 = 3;
    UINT16 = 4;
    INT16 = 5;
    INT32 = 6;
    INT64 = 7;
    STRING = 8;
    BOOL = 9;
    FLOAT16 = 10;
    DOUBLE = 11;
    UINT32 = 12;
    UINT64 = 13;
    COMPLEX64 = 14;
    COMPLEX128 = 15;
    BFLOAT16 = 16;
    TENSOR = 17;
    GRAPH = 18;
    TENSORS = 19;
    TUPLE = 20;        // tuple
    LIST = 21;         // list
    DICT = 22;         // dictionary
    UMONAD = 23;
    IOMONAD = 24;
    NONE = 25;
    PRIMITIVECLOSURE = 26;
    FUNCGRAPHCLOSURE = 27;
    PARTIALCLOSURE = 28;
    UNIONFUNCCLOSURE = 29;
    CSR_TENSOR = 30;
    COO_TENSOR = 31;
    ROW_TENSOR = 32;
    CLASS_TYPE = 33;
    NAME_SPACE = 34;
    SYMBOL = 35;
    TYPE_NULL = 36;
    MAP_TENSOR = 37;
    FUNCTOR = 38;
    SCALAR = 39;
  }
  message SeqInfoProto{
    optional bool is_dyn_len = 1;                 // store if tuple is dynamic length
    optional AttributeProto tuple_elem_item = 2;  // store the element of tuple dynamic length
  }
  optional string name = 1;
  optional float f = 2;
  optional int64 i = 3;
  optional double d = 4;
  optional bytes s = 5;
  optional TensorProto t = 6;
  optional GraphProto g = 7;
  repeated float floats = 8;
  repeated double doubles = 9;
  repeated int64 ints = 10;
  repeated bytes strings = 11;
  repeated TensorProto tensors = 12;
  repeated GraphProto graphs = 13;
  optional string doc_string = 14;
  optional string ref_attr_name = 15;
  optional AttributeType type = 16;
  repeated AttributeProto values = 17;          // tuple, list, dict of value
  optional SeqInfoProto seq_info = 18;       // tuple, list, structural info
  optional FunctorProto functor = 19;
}

message FunctorProto {
  enum FunctorType {
    SHAPE_CALC_FUNCTOR = 1;
  }
  optional FunctorType type = 1;
  optional string name = 2;
  repeated AttributeProto values = 3;
}

message ValueInfoProto {
  optional string name = 1;
  repeated TensorProto tensor = 2;
  optional string doc_string = 3;
  optional string denotation = 4;
  optional AttributeProto attr_info = 5; // graph input info for other type
}


message NodeProto {
  repeated string input = 1;
  repeated string output = 2;
  optional string name = 3;
  optional string op_type = 4;
  repeated AttributeProto attribute = 5;
  optional string doc_string = 6;
  optional string domain = 7;
  repeated AttributeProto node_attr = 8;
  repeated AttributeProto primal_attr = 9;
}


message ModelProto {
  optional string ir_version = 1;
  optional string producer_name = 2;
  optional string producer_version = 3;
  optional string domain = 4;
  optional string model_version = 5;
  optional string doc_string = 6;
  optional GraphProto graph = 7;
  repeated GraphProto functions = 8; // all the graphs without the main graph.
  optional PreprocessorProto preprocessor = 9;  // data graph from MindData.
  optional bool little_endian = 10; // bytes order in load device.
  optional ParallelProto parallel = 11; // information for parallel.
  repeated PrimitiveProto primitives = 12; // all the primitives of the model.
  optional int64 mind_ir_version = 13;
}


message PreprocessorProto {
  repeated PreprocessOpProto op = 1;
}


message PreprocessOpProto {
  optional string input_columns = 1;
  optional string output_columns = 2;
  optional string project_columns = 3;
  optional string op_type = 4;
  optional string operations = 5;
  optional bool offload = 6;
}


message GraphProto {
  repeated NodeProto node = 1;
  optional string name = 2;
  repeated TensorProto parameter = 3;
  optional string doc_string = 4;
  repeated ValueInfoProto input = 5;
  repeated ValueInfoProto output = 6;
  optional string bprop_hash = 7;
  repeated AttributeProto attribute = 8;
  optional string bprop_filepath = 9;
  repeated MapTensorProto map_parameter = 10;
}


message TensorProto {
  enum DataType {
    UNDEFINED = 0;
    // Basic types.
    FLOAT = 1;   // float
    UINT8 = 2;   // uint8_t
    INT8 = 3;    // int8_t
    UINT16 = 4;  // uint16_t
    INT16 = 5;   // int16_t
    INT32 = 6;   // int32_t
    INT64 = 7;   // int64_t
    STRING = 8;  // string
    BOOL = 9;    // bool
    FLOAT16 = 10;
    DOUBLE = 11;
    UINT32 = 12;
    UINT64 = 13;
    COMPLEX64 = 14;
    COMPLEX128 = 15;
    BFLOAT16 = 16;
    FLOAT64 = 17;
  }
  enum CompressionType {
    NO_COMPRESSION = 0;
    INDEXING = 1;
    SPARSE = 2;
    FSE = 3;
    BIT_PACKING = 4;
    FSE_INT = 5;
    FSE_INFER = 6;
  }
  message ExternalDataProto {
    //POSIX filesystem path relative to the directory where the MindIR model was stored.
    optional string location = 1;
    optional int64 offset = 2;
    optional int64 length = 3;
    optional string checksum = 4;
  }
  message QuantParamProto {
    required string quant_algo_name = 1;
    repeated AttributeProto attribute = 2;
  }
  repeated int64 dims = 1;
  optional int32 data_type = 2;
  repeated float float_data = 3;
  repeated int32 int32_data = 4;
  repeated bytes string_data = 5;
  repeated int64 int64_data = 6;
  optional string name = 7;
  optional string doc_string = 8;
  optional bytes raw_data = 9;
  repeated double double_data = 10;
  repeated uint64 uint64_data = 11;
  optional ExternalDataProto external_data = 12;
  optional string ref_key = 13;
  repeated int64 min_dims = 14;
  repeated int64 max_dims = 15;
  optional CompressionType compression_type = 16;
  repeated QuantParamProto quant_params = 17;
}

message MapTensorProto {
  required string name = 1;
  required AttributeProto default_value = 2;
  required TensorProto key_tensor = 3;
  required TensorProto value_tensor = 4;
  required TensorProto status_tensor = 5;
}

message ParallelProto {
  repeated LayoutProto layout = 1;
}

message LayoutProto {
  optional string name = 1;
  repeated int64 device_arrangement_int = 2;
  repeated int64 tensor_map_int = 3;
  repeated int64 slice_shape_int = 4;
  optional int64 field_size = 5;
  optional bool uniform_split = 6;
  optional string opt_shard_group = 7;
}

message PrimitiveProto {
  optional string name = 1;
  optional string op_type = 2;
  repeated AttributeProto attribute = 3;
  optional string instance_name = 4;
}

使用Libprotobuf-mutator辅助测试

"""This is a Python API fuzzer template with protobuf for mindspore.load"""

import atheris
import sys
import numpy as np
import os

import atheris_libprotobuf_mutator

import mind_ir

with atheris.instrument_imports():
  import mindspore as ms

_DEFAULT_FILENAME = '/tmp/test.mindir'

@atheris.instrument_func
def TestOneProtoInput(data):
  with open(_DEFAULT_FILENAME,mode='w') as f:
    f.write(data.SerializeAsString())
  try:
    _ = ms.load(filename = _DEFAULT_FILENAME)
  except:
    return

if __name__ == '__main__':
  atheris_libprotobuf_mutator.Setup(
      sys.argv, TestOneProtoInput, proto=mind_ir.ModelProto)
  atheris.Fuzz()

atheris的命令行参数与libfuzzer一致，参照官方文档配置即可。

使用AFL对端侧推理框架测试

配置环境变量，以converter为例进行fuzz

1
2
3

export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/output/tmp/mindspore-lite-2.1.0-linux-x64/runtime/lib:$PWD/output/tmp/mindspore-lite-2.1.0-linux-x64/tools/converter/lib

afl-fuzz -i mindir_corpus -o outdir -- ./output/tmp/mindspore-lite-2.1.0-linux-x64/tools/converter/converter/converter_lite --fmk=MINDIR --modelFile=@@ --outputFile=/dev/null

#Security #Fuzzing #模糊测试 #MindSpore #AI

MindSpore风险剖析与测试指南

https://mundi-xu.github.io/2023/07/26/Security-Risk-Analysis-of-Huawei-Mindspore/

Author

寒雨

Posted on

July 26, 2023

Licensed under

CVE-2022-3901：利用DirtyCred进行容器逃逸 Previous

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