GitHub 开源 AI 自动化模糊测试管线:agent 自写 harness 并分诊漏洞
GitHub Blog AI/ML · rss · 2026-09-25
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试管线,基于其 LLM 安全自动化框架 Taskflow Agent 构建。
工作方式:只需传入 GitHub repo 地址(如 xz、cJSON),agent 即自动安装 AFL、克隆代码、识别关键入口函数、编写 fuzz harness、运行 AFL++、读覆盖率报告、改进 harness、分诊每个 crash 并产出漏洞报告。
架构设计:
- 三层结构:shell 驱动脚本 + 每阶段一个 taskflow YAML(即 prompt)+ MCP 工具集
- 核心原则是职责分离:agent 负责决策,AFL/编译等执行由 MCP 工具封装;状态全部存 SQLite
- 每个 harness 编译两次:.afl 二进制用于 fuzzing,.cov 二进制用于回放队列产出真实行/分支覆盖率
覆盖率反馈循环:每轮 agent 运行 AFL 后读取未覆盖分支,选择加种子、改 harness 调新 API、用源码中的 magic 常量扩充字典或跳过低价值路径;时间预算逐轮翻倍(30s→960s),连续两轮覆盖率提升低于 1% 即停止。
结构感知输入:内置 JSON/XML/regex/PNG/TLV 的字典与自定义 mutator,未知格式则扫描目标源码提取字符串与数字常量动态生成。默认使用 Claude Sonnet 5(其他前沿模型的安全护栏会拦截输出)。作者提醒该管线会在宿主机直接执行任意构建命令,务必在一次性环境中运行,防 prompt injection。
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