基于 GitHub Security Lab Taskflow Agent 的 AI 模糊测试
这件事讲了什么
GitHub 安全实验室发布了一个叫 Fuzzing Taskflow 的自动化工具，专门给 C/C++ 项目做模糊测试。模糊测试就是自动给程序喂各种奇怪输入，看能不能把程序搞崩，从而找出安全漏洞。以前这件事很费人：需要人盯着代码覆盖率、手动写测试框架、一个个分析崩溃原因。现在这个工具只要给它一个 GitHub 仓库地址，它就会自己识别关键函数、写测试框架、跑 AFL++、看覆盖率、改进测试、分析崩溃并生成漏洞报告。它不是万能药，复杂项目仍可能需要人工介入，而且必须在一次性环境里运行。
可以使用的工具
文中可用工具
- GitHub Security Lab Taskflow Agent一个用 LLM 驱动安全自动化的框架，让 AI 按任务流执行安全测试
- Fuzzing Taskflow自动对 C/C++ 项目做模糊测试的流水线，能自己写测试框架、跑测试、分析崩溃
- AFL++一个模糊测试工具，自动给程序喂大量随机输入来触发崩溃
- clang编译器，用来把代码编译成可执行文件，并支持覆盖率分析
- LCOV生成代码覆盖率报告，显示哪些代码行或分支被测试覆盖到了
- SQLite轻量数据库，用来在不同测试阶段之间保存和共享状态
- Claude Sonnet 5默认使用的 AI 模型，让整个模糊测试流程能够自主决策
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