概要
GitHub Security Labは、C/C++プロジェクトの脆弱性探索を自律的に実行し、ハーネス作成からカバレッジ向上、クラッシュ分析までを自動化するAIエージェント「Fuzzing Taskflow」を公開しました。
詳細内容
GitHub Security Labが開発した「Fuzzing Taskflow」は、LLMエージェントを活用してファジングプロセスを完全に自動化するフレームワークです。従来、ファジングはカバレッジの監視やハーネス（テスト用コード）の記述、クラッシュの選別（トリアージ）に多大な人的リソースを必要としていました。本ツールは、GitHubリポジトリを指定するだけで、AIがエントリポイントの特定、ビルドシステムの分析、AFL++を用いた実行、カバレッジに基づくハーネスの改善、そして最終的な脆弱性レポートの作成までを自律的に行います。内部的にはClaude 3.5 Sonnetをデフォルトモデルとして採用し、MCP（Model Context Protocol）ツールを介して実行環境を操作する構成となっており、構造化データの入力を考慮したカスタムミューテータの生成なども備えています。利用にあたっては、任意コード実行のリスクを考慮し、GitHub Codespacesなどの使い捨て環境での実行が推奨されています。