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使用 GitHub Security Lab Taskflow Agent 实现 AI 驱动的模糊测试
原标题: 使用 GitHub Security Lab Taskflow Agent 实现 AI 驱动的模糊测试
📋总体概括
GitHub Security Lab 发布基于其 Taskflow Agent AI 框架的模糊测试（fuzzing）taskflow，官方博客撰文讲解如何利用该 AI 驱动的代理框架自动化执行模糊测试任务，将大模型代理能力引入安全测试工作流，帮助安全研究者更高效地发现软件漏洞。
⚡关键信息
- ▸GitHub Security Lab 推出基于 Taskflow Agent 框架的新 fuzzing taskflow
- ▸Taskflow Agent 是 GitHub Security Lab 打造的 AI 代理框架
- ▸该方案将 AI 代理引入模糊测试流程，自动化漏洞发现任务
- ▸官方博客提供使用该 fuzzing taskflow 的实操讲解
- ▸归属 GitHub 安全博客的应用安全栏目内容
🔥犀利点评
模糊测试是个苦活：写 harness、喂种子、盯 coverage，全是重复劳动。GitHub 把 Agent 框架直接接到 fuzzing 上，思路是对的——LLM 恰好擅长生成 harness 和变异策略这类繁琐环节。但别急着欢呼，fuzzing 的瓶颈从来不在生成输入，而在路径覆盖和真实漏洞的验证，Agent 能否突破这一点，博客里可没给证据。先看 demo，再看疗效。
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