CANLI
xAI, Imagine API’yi 2.0’a Yükseltmeye Hazırlanıyor: Görüntü ve Video Tek…·Microsoft MAI-Cyber-1-Flash’ı Duyurdu·Moonshot AI, Kimi K3 Model Ağırlıklarını ve Teknik Raporunu Açık…
25 Sep 2026 · 22:30 GMT+3
Ai Haber – Türkiyenin Yapay Zeka Haber Portalı
GüVENLIK SAYI #2.692 25 Eyl 2026 · Cuma

GitHub Security Lab: LLM’li Fuzzing Taskflow ile C/C++ otomatik fuzz

GitHub Security Lab’den Antonio Morales, 24 Eylül 2026’da GitHub Blog’da Fuzzing Taskflow’u duyurdu: GitHub Security Lab Taskflow Agent çerçevesi üzerine kurulu, C/C++ projeleri için özerk fuzz boru…

AiHaber Editör
Editör
3DK 6OKUMA

★ Hızlı Özet

  • GitHub Security Lab’den Antonio Morales, 24 Eylül 2026’da GitHub Blog’da Fuzzing Taskflow’u duyurdu: GitHub Security Lab Taskflow Agent çerç…
  • Nasıl çalıştırılır? En basit yol: GitHubSecurityLab/seclab-taskflows-fuzzing deposunda Codespace açıp ./scripts/fuzzing/run_fuzzing.sh PROJE…
  • Varsayılan model iç testlerde sorun çıkarmayan Claude Sonnet 5; model_config.yaml ile değiştirilebilir.
  • Mimari ve kapsama döngüsü Üç katman: kabuk sürücüsü, aşama başına taskflow YAML’ları (istemler) ve MCP araçları (AFL çalıştır, harness derle…

GitHub Security Lab’den Antonio Morales, 24 Eylül 2026’da GitHub Blog’da Fuzzing Taskflow’u duyurdu: GitHub Security Lab Taskflow Agent çerçevesi üzerine kurulu, C/C++ projeleri için özerk fuzz boru hattı. Depo adı (owner/repo) verilince ajan giriş noktalarını buluyor, derleme sistemini inceliyor, harness yazıyor, AFL++ çalıştırıyor, kapsama raporunu okuyor, harness’i iyileştiriyor, çöküşleri triyajlıyor ve her benzersiz hata için rapor üretiyor.

Nasıl çalıştırılır?

En basit yol: GitHubSecurityLab/seclab-taskflows-fuzzing deposunda Codespace açıp ./scripts/fuzzing/run_fuzzing.sh PROJECT çalıştırmak (ör. tukaani-project/xz veya duman testi için DaveGamble/cJSON). Morales, ajanın AFL, clang ve LLM’in seçtiği derleme komutlarını konteynersiz doğrudan host’ta çalıştırdığını; prompt enjekte edilmiş bir ajanın kullanıcı yetkisiyle her şeyi yapabileceğini uyarıyor — yalnızca tek kullanımlık Codespace/VM’de, yükseltilmiş ayrıcalıksız çalıştırın.

Varsayılan model iç testlerde sorun çıkarmayan Claude Sonnet 5; model_config.yaml ile değiştirilebilir.

Mimari ve kapsama döngüsü

Üç katman: kabuk sürücüsü, aşama başına taskflow YAML’ları (istemler) ve MCP araçları (AFL çalıştır, harness derle, çöküş sakla, kapsama oku). Ajan karar verir; araçlar yürütür. Durum SQLite (fuzz_context.db) üzerinden paylaşılır. Her harness iki kez derlenir: AFL kenar enstrümantasyonlu .afl ve satır/dal kapsaması için .cov.

Kapsama döngüsünde ajan AFL bütçesini çalıştırır, kuyruğu .cov ile yeniden oynatır, açık dallara göre tohum ekler, harness’i düzenler veya AFL sözlüğünü zenginleştirir. Zaman bütçesi 30 sn’den ~960 sn’ye katlanır; iki tur üst üste satır kapsamı <%1 artarsa plato algılanıp durulur. Yapıya duyarlı mutasyonlar (JSON/XML/regex/PNG sözlükleri, kaynak taramalı sözlük, corpus splice) ve kalıcı corpus dizini destekleniyor.

Triyaj

Çöküşler afl-tmin ile küçültülür, ASan altında yeniden oynatılır, yığın üstü hash ile tekilleştirilir. Ajan verdict atar: vulnerability, library_hardening, harness_bug, OOM, timeout, assertion_failure, duplicate. Önerilen yamalar “review required”; insan incelemesi şart. Canlı HTML gösterge paneli 8765 portunda açılıyor.

Kaynak: GitHub Blog — AI-powered fuzzing Taskflow (24 Eylül 2026); seclab-taskflows-fuzzing deposu

— Paylaş

Beğendiysen yay.

Yapay Zeka Sohbetlerinde
Sosyal Medyada

Tartışma

Bu habere emoji ile tepki ver

Hizli:

Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!

Yapıcı ve saygılı yorumlar bekliyoruz. Topluluk kuralları