GitHub安全实验室任务流代理的AI支持漏洞分类
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内容提要
GitHub安全实验室利用大型语言模型（LLMs）自动化分类安全警报，显著提高了效率。通过任务流框架，快速识别并修复了约30个真实漏洞，简化复杂任务，减少误报，提升审计准确性。
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关键要点
- GitHub安全实验室利用大型语言模型（LLMs）自动化分类安全警报，提高了效率。
- 通过任务流框架，快速识别并修复了约30个真实漏洞，简化复杂任务。
- 任务流是描述一系列任务的YAML文件，便于组织和管理任务。
- 使用LLMs进行任务流可以减少误报，提高审计准确性。
- 信息收集阶段收集与警报相关的信息，确保信息准确性。
- 审计阶段检查收集的信息，去除明显的误报。
- 生成的报告包含详细信息，便于快速验证结果。
- 创建GitHub问题以跟踪警报，便于后续分析和审查。
- 开发任务流时，建议将复杂任务拆分为小任务，便于管理和调试。
- 使用MCP服务器进行信息收集和检查，以提高一致性。
- 任务流的可重用性使得在不同任务流之间共享任务变得容易。
- 通过精确的任务和标准化的提示，减少了LLMs的幻觉现象。
- 最终发现了约30个真实世界的漏洞，展示了任务流的有效性。
