如何使用GitHub安全实验室的开源AI驱动框架扫描安全漏洞
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内容提要
我们利用GitHub安全实验室的任务流代理，成功发现80多个开源项目中的高影响力安全漏洞，主要涉及授权绕过和信息泄露。新任务流提高了结果验证和报告发布的效率，并开源了框架，鼓励更多团队参与漏洞消除。
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关键要点
- 利用GitHub安全实验室的任务流代理，发现80多个开源项目中的高影响力安全漏洞。
- 主要漏洞类型包括授权绕过和信息泄露，允许用户以他人身份登录或访问私人数据。
- 新任务流提高了结果验证和报告发布的效率，并开源了框架，鼓励更多团队参与漏洞消除。
- 任务流是描述一系列任务的YAML文件，能够有效管理和调试复杂的多步骤任务。
- 通过威胁建模阶段，识别应用程序的功能组件和安全边界，以减少误报和虚假阳性。
- 在问题建议阶段，LLM根据组件的入口点和预期用途建议潜在的漏洞类型。
- 问题审核阶段对建议的漏洞进行验证，确保结果的准确性和可靠性。
- 通过任务流发现的漏洞包括：Outline中的特权升级、WooCommerce中的购物车逻辑漏洞、Rocket.Chat中的密码认证绕过。
- LLM在逻辑漏洞检测方面表现出色，能够有效识别复杂的访问控制问题。
- 任务流的开源特性使得其他团队可以轻松运行并贡献自己的任务流，促进安全知识共享。
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