GitHub lar AI finne sikkerhetshull og skrive sårbarhetsrapporter

GitHub Security Lab har lansert «Fuzzing Taskflow», et rammeverk som bruker en AI-agent til å automatisere omfattende sikkerhetstesting av C/C++-prosjekter. Løsningen tar over en rekke manuelle oppgaver, fra å analysere kode og skrive testfuzzere, til å lese dekningsrapporter, identifisere sårbarheter og generere detaljerte rapporter med forslag til fiks. Fuzzing Taskflow er bygget på GitHub Security Lab Taskflow Agent, som lar AI-modellen Claude Sonnet 5 (standardvalg) ta beslutningene, mens spesifikke verktøy utfører selve testingen. AI-agenten overvåker kontinuerlig kodelinjedekning og justerer teststrategien. Hvis to påfølgende testiterasjoner gir mindre enn én prosent forbedring i dekning, stopper den for å unngå unødvendig ressursbruk, basert på en metode kalt platådeteksjon. Dette betyr i praksis at en norsk utvikler eller sikkerhetsansvarlig kan starte en grundig sikkerhetsanalyse med én enkel kommando, uten å manuelt skrive testkoder eller tolke komplekse rapporter. Løsningen identifiserer kritiske funksjoner, bygger testmiljø, kjører testing med verktøy som AFL++, og minimerer og dedupliserer krasj. Den skiller til og med mellom reelle sårbarheter og feil i selve testkoden, noe som tidligere krevde manuell sporing. Rapporter inkluderer rotårsaksanalyse og foreslåtte kodeendringer, selv om disse fortsatt krever menneskelig gjennomgang.