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GitHub Security Lab 开源 AI 模糊测试流程,自动生成 Harness 并追踪覆盖率

GitHub 的 Fuzzing Taskflow 可为 C/C++ 项目生成 Harness、运行 AFL++、追踪覆盖率并整理崩溃报告。

GitHub Security Lab 9 月 24 日公开一套基于 Taskflow Agent 的 C/C++ 模糊测试流程。用户指定仓库后,Agent 会分析入口和构建系统、生成 fuzz harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告,并迭代测试输入和 harness。

任务结束后,流程会缩减崩溃样本、用 AddressSanitizer 重放、按堆栈去重,并为每个独立问题生成一份带根因和修复建议的报告。代码已在 GitHub 开源,适合安全研究者试验如何把重复的覆盖率补充和崩溃整理工作交给 Agent。

GitHub 明确提醒,当前 Taskflow 会在宿主环境运行 AFL、编译器和由模型选择的构建命令,中间没有容器隔离。提示注入可能让命令以当前用户权限执行;官方建议只在一次性虚拟机或 Codespace 等隔离环境中运行,Agent 的漏洞判定也需要人工复核。

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