GitHub 安全实验室利用 Taskflow Agent 实现 AI 驱动的代码模糊测试

GitHub 安全实验室推出基于 Taskflow Agent 框架的 C/C++ 自动化模糊测试方案，尝试将漏洞挖掘中的人工适配与分析流程交由 AI 智能体执行。

• 该方案可自主分析目标仓库的构建系统、识别函数入口并生成模糊测试 Harness 代码，随后调用 AFL++ 执行测试并对崩溃信息进行分类排查。
• GitHub 已在开源社区公开了项目仓库（seclab-taskflows-fuzzing），开发者可在云端 Codespace 环境下一键运行测试脚本。
• 官方安全团队在文档中提示，该智能体会在宿主机直接执行模型生成的构建和测试命令，存在提示词注入风险，建议严格在临时沙盒或隔离环境中运行。
• 影响/看点：AI 驱动的模糊测试有助于降低开源代码安全审计的门槛并缩短漏洞排查周期，但其在生产环境的落地效果取决于智能体对复杂编译环境的适配能力以及系统对不可信代码注入的隔离防护水平。
• 资料依据：
• GitHub Blog（2026-09-24）：https://github.blog/security/application-security/ai-powered-fuzzing-with-the-github-security-lab-taskflow-agent/

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