💡
原文中文，约17700字，阅读约需42分钟。
📝
内容提要
GitHub Security Lab利用新发布的Taskflow Agent和大语言模型（LLM）对安全告警进行分流和分类，显著提高了漏洞识别效率，成功发现并修复约30个真实漏洞，适用于明确的重复工作流程，推动安全研究自动化。
🎯
关键要点
-
GitHub Security Lab利用Taskflow Agent和大语言模型（LLM）提高漏洞识别效率。
-
成功发现并修复约30个真实漏洞，适用于明确的重复工作流程。
-
Taskflow是一种YAML文件，用于描述希望借助LLM完成的一系列任务。
-
通过LLM的任务流，能够对大量代码扫描告警进行分流。
-
分流过程中，LLM仅被授予基础的文件获取和搜索能力。
-
任务流设计包括信息收集、审计和报告生成等多个阶段。
-
使用MCP Server完成适合传统编程方式处理的任务。
-
在JavaScript领域，主要分流客户端跨站脚本的CodeQL规则告警。
-
开发经验包括使用数据库存储中间状态、将复杂任务拆分为更小的任务等。
-
建议在使用taskflow报告漏洞前进行人工审查，确保结果的准确性。
❓
延伸问答
GitHub Security Lab的Taskflow Agent如何提高漏洞识别效率？
Taskflow Agent利用大语言模型（LLM）对安全告警进行分流和分类，从而显著提高漏洞识别效率。
Taskflow是什么，它的作用是什么？
Taskflow是一种YAML文件，用于描述希望借助LLM完成的一系列任务，帮助自动化安全研究工作流。
在使用Taskflow进行漏洞分流时，有哪些建议？
建议在使用Taskflow报告漏洞前进行人工审查，以确保结果的准确性。
Taskflow Agent在处理JavaScript领域的漏洞时主要关注什么？
在JavaScript领域，Taskflow Agent主要分流客户端跨站脚本的CodeQL规则告警。
Taskflow Agent如何处理误报？
Taskflow Agent通过收集信息并进行审计，识别常见的误报原因，从而剔除误报。
使用Taskflow进行漏洞分流的主要步骤有哪些？
主要步骤包括信息收集、审计和报告生成，确保每个阶段的任务清晰明确。
➡️
