技术速递｜如何使用 GitHub Security Lab 的开源 AI 驱动框架进行漏洞扫描
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原文中文，约16800字，阅读约需40分钟。
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内容提要
GitHub Security Lab的Taskflow Agent有效识别高影响的Web安全漏洞，如认证绕过和信息泄露。通过新审计任务流，已报告超过80个漏洞，其中20个已公开。该框架开源，鼓励社区参与，提高漏洞检测效率。
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关键要点
- GitHub Security Lab的Taskflow Agent有效识别高影响的Web安全漏洞，如认证绕过和信息泄露。
- 通过新审计任务流，已报告超过80个漏洞，其中20个已公开。
- 该框架开源，鼓励社区参与，提高漏洞检测效率。
- 任务流是YAML文件，用于描述希望通过LLM完成的一系列任务。
- 任务流支持定义模板化提示词，并在多个组件上异步运行相同任务。
- 在审计过程中，任务流通过威胁建模阶段收集信息，以确定每个组件的安全边界。
- 任务流的设计旨在减少幻觉和误报，确保高命中率地发现高影响漏洞。
- LLM在发现逻辑漏洞方面表现尤为出色，尤其是业务逻辑问题和IDOR漏洞。
- 任务流能够考虑应用的预期用途，并做出合理判断，表现良好。
- 参与者可以在开源框架中编写自己的任务流，发现更多类型的漏洞。
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延伸问答
GitHub Security Lab的Taskflow Agent如何识别Web安全漏洞？
Taskflow Agent通过新审计任务流有效识别高影响的Web安全漏洞，如认证绕过和信息泄露。
使用Taskflow Agent进行漏洞扫描需要哪些步骤？
首先需要在GitHub上启动一个codespace，然后运行审计脚本，最后查看SQLite查看器中的结果。
Taskflow Agent报告了多少个漏洞？
截至目前，Taskflow Agent已报告超过80个漏洞，其中约20个已公开披露。
任务流的设计如何减少误报和幻觉？
任务流通过威胁建模阶段收集信息，以确定每个组件的安全边界，从而减少误报和幻觉。
如何在自己的项目中使用Taskflow Agent？
可以通过访问seclab-taskflows仓库并启动一个codespace来运行Taskflow Agent，确保拥有GitHub Copilot许可证。
LLM在发现逻辑漏洞方面表现如何？
LLM在发现逻辑漏洞方面表现尤为出色，尤其是在业务逻辑问题和IDOR漏洞的检测上。
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