求助帖

为复现SSRF漏洞，扫描langchain库v0.0.316版本langchain\libs\langchain\langchain\document_loaders文件夹，发现漏洞报告无法生成。指令如下。
./yasa-engine-linux-x64
--language python
--ruleConfigFile ./rules.json
--uastSDKPath ./uast4py
--checkerIds taint_flow_python_input
/mnt/d/GitHub_Projects/langchain/libs/langchain/langchain/document_loaders/

开始排查问题时，ai建议用AUTO模式。于是修改指令如下：

./yasa-engine-linux-x64
--language python
--analyzer PythonAnalyzer
--uastSDKPath ./uast4py
--ruleConfigFile ./rules.json
--checkerIds taint_flow_python_input
--entrypointMode AUTO
--report ./report
/mnt/d/GitHub_Projects/langchain/libs/langchain/langchain/document_loaders/

报错结果不变。

为了锁定问题文件，我将大文件夹拆分进行分别扫描。拆分结构如下。

最终锁定，问题出现在documenter文件夹中字母p开头的文件集合中。（即scan_3a_left，具体操作见下方）

我的指令如下：

拷贝基类（为了 SSRF 链路）

cp /mnt/d/GitHub_Projects/langchain/libs/langchain/langchain/document_loaders/{base.py,web_base.py,url.py} ./scan_part3a/

拷贝 P-R 开头的文件（到scan_part_3a文件夹）

cp /mnt/d/GitHub_Projects/langchain/libs/langchain/langchain/document_loaders/[p-r]* ./scan_part3a/
cd ~/yasa-bundle/
mkdir -p scan_3a_left scan_3a_right（拆分scan_part_3a文件夹）

依然保留基类

cp ./scan_part3a/{base.py,web_base.py,url.py} ./scan_3a_left/
cp ./scan_part3a/{base.py,web_base.py,url.py} ./scan_3a_right/

把 3a 里的文件按字母表前一半和后一半分发过去

cp ./scan_part3a/p* ./scan_3a_left/
cp ./scan_part3a/[q-r]* ./scan_3a_right/

扫左半部分

./yasa-engine-linux-x64 --language python --analyzer PythonAnalyzer --uastSDKPath ./uast4py --ruleConfigFile ./rules.json --checkerIds taint_flow_python_input --entrypointMode AUTO --report ./report_3a_left ./scan_3a_left/

扫右半部分

./yasa-engine-linux-x64 --language python --analyzer PythonAnalyzer --uastSDKPath ./uast4py --ruleConfigFile ./rules.json --checkerIds taint_flow_python_input --entrypointMode AUTO --report ./report_3a_right ./scan_3a_right/

右半部分没有问题，左半部分无法生成报告。报错如下：

gemini怀疑： Yasa 引擎在处理 --report 参数时，如果你指定的是一个已经存在的目录（即 report_3a_left），它有时会因为尝试将其作为文件打开而报错，或者在拼接文件名时出现了逻辑混乱。
于是我删掉旧的目录，试着让引擎指向一个不存在的文件名，看能不能引起逻辑混乱问题。
rm -rf ./report_3a_left

./yasa-engine-linux-x64 --language python --analyzer PythonAnalyzer --uastSDKPath ./uast4py --ruleConfigFile ./rules.json --checkerIds taint_flow_python_input --entrypointMode AUTO --report ./report_3a_left_final.sarif ./scan_3a_left/

显然， Yasa 引擎在处理 --report 参数时，会把指定参数作为存放report报告的文件夹，但是，打开该文件夹，并没有发现生成.sarif报告，仅生成诊断日志。不存在逻辑混乱问题。

请问这个报错是什么问题导致的？AI怀疑是内存溢出，但是仅有四个漏洞，报告体量会有这么大吗？

Start by reproducing the failure with YASA's PythonAnalyzer and the taint_flow_python_input checker on scan_3a_left, which contains base.py, web_base.py, url.py, and the p-prefixed document loader files. Compare the report-directory and .sarif-path runs, inspect the diagnostic log, and treat the issue as complete when the failure cause is identified and the scan produces the expected report.