GitHub 開源 Fuzzing Taskflow：結合 LLM 代理與 AFL++，依覆蓋率自動補測 C/C++ 程式碼

據報導，GitHub Security Lab 開源 Fuzzing Taskflow，將大型語言模型代理與 AFL++ 模糊測試工具串聯為自動化管線，專供 C/C++ 專案使用。該工具基於 GitHub Security Lab Taskflow Agent 框架，由代理決定測試目標與程式內容，並透過 MCP 工具處理編譯、執行 AFL++ 及收集覆蓋率，流程狀態存於 SQLite 資料庫。測試分為 30 至 960 秒的遞增輪次，代理會依據程式碼行與分支覆蓋率，動態增加測試輸入、修改 API 呼叫或將常數加入 AFL++ 字典；若連續兩輪覆蓋率增幅低於 1 個百分點則自動停止。針對 JSON、XML 等格式提供內建字典，亦可掃描原始碼擷取字串與 32 位元常數建立專屬字典。發生崩潰時，管線會縮小輸入範圍，利用 AddressSanitizer 記錄錯誤位置並去重，最後由代理分析漏洞利用條件，產出包含修補建議與迴歸測試草稿的 Markdown 報告。GitHub 警告，由於測試直接在主機執行且無容器隔離，為防範提示注入風險，建議在 GitHub Codespaces 或拋棄式虛擬機器中執行，且漏洞判斷仍須人工審查。