Seclab Taskflows Fuzzing

नेटिव C/C++ प्रोजेक्ट्स के लिए एक LLM-संचालित, OSS-Fuzz-शैली की फ़ज़िंग पाइपलाइन। निष्पादन के लिए AFL++, कवरेज के लिए clang+lcov, हार्नेस लेखन, कवरेज-फ़ीडबैक निर्णयों, ट्राइएज और रिपोर्टिंग के लिए एक LLM एजेंट।

• पूर्णतः स्वायत्त: इसे एक GitHub रेपो दें और यह लक्ष्य पहचान से लेकर कमज़ोरी रिपोर्ट तक सब कुछ संभालता है।
• OSS-Fuzz-शैली की तकनीकें: प्रति-फ़ॉर्मेट म्यूटेटर/डिक्शनरी, संरचना-जागरूक टोकन स्प्लाइसिंग, कवरेज-संचालित हार्नेस सुधार।
• शोषणीयता निर्णयों और सुझाए गए पैच के साथ मशीन-पठनीय क्रैश रिपोर्ट तैयार करता है।
• रीयल-टाइम कैंपेन निगरानी के लिए लाइव HTML डैशबोर्ड।
• Python (taskflows/toolboxes/configs) में लिखा गया है, AFL++ के लिए C हार्नेस जनरेशन के साथ।
• स्थिति: सक्रिय विकास।

पृष्ठभूमि

इस रिपॉज़िटरी में GitHub Security Lab Taskflow Agent के लिए फ़ज़िंग टास्कफ़्लो शामिल है। यह कुछ साझा बिल्डिंग ब्लॉक्स (fetch_source_code टास्कफ़्लो, local_file_viewer / gh_file_viewer टूलबॉक्स, और डिफ़ॉल्ट model_config) के लिए seclab-taskflows सहयोगी रिपॉज़िटरी पर निर्भर करता है — ये Python डिपेंडेंसी के रूप में स्वचालित रूप से इंस्टॉल हो जाते हैं।

योगदान का स्वागत है! कृपया दिशानिर्देशों के लिए CONTRIBUTING.md देखें।

आवश्यकताएँ

• Python 3.11+
• apt तक पहुँच वाला एक Linux वातावरण (या Codespace)
• AFL++, clang, lcov, ctags, cscope, graphviz (अनुपस्थित होने पर पाइपलाइन द्वारा स्वतः-इंस्टॉल)
• Git और GitHub CLI (gh)

इंस्टॉलेशन

pip install git+https://github.com/GitHubSecurityLab/seclab-taskflows-fuzzing

यह seclab-taskflow-agent और seclab-taskflows (parent) को ट्रांज़िटिव रूप से शामिल करता है, इसलिए seclab_taskflows.taskflows.audit.*, seclab_taskflows.toolboxes.local_file_viewer, seclab_taskflows.toolboxes.gh_file_viewer, और seclab_taskflows.configs.model_config के रूप में हर डॉटेड संदर्भ रनटाइम पर parent डिस्ट्रिब्यूशन से रिज़ॉल्व होता है।

---

विषय-सूची

1. यह क्या है
2. क्विक स्टार्ट
3. आर्किटेक्चर
4. पाइपलाइन, चरण दर चरण
5. कवरेज-फीडबैक लूप
6. संरचना-जागरूक फ़ज़िंग
7. इटरेशन और कैंपेन के दौरान पर्सिस्टेंट कॉर्पस
8. ट्रायाज और भेद्यता रिपोर्ट
9. लाइव डैशबोर्ड
10. आउटपुट फ़ाइलें
11. डेटाबेस स्कीमा
12. MCP टूल्स (एजेंट की शब्दावली)
13. ट्यून करने योग्य नॉब्स (एनवायरनमेंट वेरिएबल्स)
14. पाइपलाइन का विस्तार करना
15. बेंचमार्क प्रोजेक्ट्स और परिणाम
16. सीमाएँ और सावधानियाँ
17. सुरक्षा चेतावनी
18. डेवलपमेंट: टेस्टिंग, लिंटिंग, योगदान
19. शब्दावली

---

यह क्या है

यह टास्कफ़्लो एक पूरी तरह से स्वायत्त फ़ज़िंग पाइपलाइन है। एक नेटिव C/C++ प्रोजेक्ट के GitHub रेपो को देखते हुए, यह:

1. यदि अनुपस्थित हों तो AFL++ + clang/llvm/lcov + ctags/cscope/graphviz इंस्टॉल करेगा,
2. सोर्स फ़ेच करेगा,
3. संभावित फ़ज़ टारगेट्स (पार्सर, डिकोडर, वैलिडेटर, …) की पहचान करेगा,
4. बिल्ड सिस्टम का विश्लेषण करेगा और टारगेट लाइब्रेरी को तीन बार बनाएगा: AFL++ एज-कवरेज इंस्ट्रुमेंटेशन के साथ-साथ सैनिटाइज़र्स के साथ, AFL++ CMPLOG इंस्ट्रुमेंटेशन के साथ, और clang सोर्स-आधारित कवरेज इंस्ट्रुमेंटेशन के साथ,
5. प्रति टारगेट एक या अधिक हार्नेस कैंडिडेट लिखेगा, प्रत्येक को एक AFL++-इंस्ट्रुमेंटेड .afl बाइनरी, एक AFL++ CMPLOG-इंस्ट्रुमेंटेड .cmplog बाइनरी और एक clang कवरेज-इंस्ट्रुमेंटेड .cov बाइनरी के रूप में बनाएगा,
6. (वैकल्पिक रूप से) 60-सेकंड कवरेज द्वारा कैंडिडेट्स को क्वालिफ़ाई करेगा और सर्वश्रेष्ठ को रखेगा,
7. दोगुने होते समय बजट के साथ एक फ़ज़/कवरेज/सुधार लूप चलाएगा,
8. हर क्रैश का ट्रायाज करेगा, पुष्टि करेगा कि पहले से ज्ञात क्रैश अभी भी रिप्रोड्यूस होते हैं, और प्रति-क्रैश markdown भेद्यता रिपोर्ट लिखेगा जिसमें वर्डिक्ट, शोषणीयता, सुझाए गए पैच और रिग्रेशन-टेस्ट स्केच शामिल होंगे,
9. अगले कैंपेन के लिए Fuzz-Introspector-शैली का कॉल ग्राफ़ + अनटच्ड-API रिपोर्ट बनाएगा,
10. सब कुछ एक लाइव HTML डैशबोर्ड पर पब्लिश करेगा।

यह पाइपलाइन भावना में OSS-Fuzz-शैली की है: यह कई समान तकनीकों का उपयोग करती है (प्रति-फ़ॉर्मेट म्यूटेटर और डिक्शनरी, संरचना-जागरूक टोकन स्प्लाइसिंग, कवरेज-संचालित हार्नेस सुधार, मशीन-रीडेबल रिपोर्ट, डीडुप्ड स्टैक-हैश्ड क्रैश) लेकिन यह बहुत छोटी और स्व-निहित है।

---

क्विक स्टार्ट

# Inside the codespace (or a host with python + git available):
./scripts/fuzzing/run_fuzzing.sh tukaani-project/xz

यही पूरा इंटरफ़ेस है। स्क्रिप्ट स्वायत्त है; यह पहली बार चलाने पर AFL++ इंस्टॉल करेगी, फिर बाकी टास्कफ़्लो को चलाएगी। आउटपुट फ़ाइलें ~/.local/share/seclab-taskflow-agent/seclab-taskflows/ में लिखी जाती हैं।

डैशबोर्ड बैकग्राउंड में स्वतः शुरू हो जाता है; Codespace में, पोर्ट 8765 स्वतः फ़ॉरवर्ड हो जाता है — प्रगति को लाइव देखने के लिए इसे किसी भी ब्राउज़र में खोलें।

एक त्वरित स्मोक-टेस्ट के लिए, एक छोटा लक्ष्य उपयोग करें:

./scripts/fuzzing/run_fuzzing.sh DaveGamble/cJSON

---

आर्किटेक्चर

तीन परतें, ऊपर से नीचे:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  scripts/fuzzing/run_fuzzing.sh                                    │
│      shell driver; chains the taskflow stages with `set +e`        │
└────────────────────┬───────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  src/seclab_taskflows/taskflows/fuzzing/*.yaml                     │
│      LLM agent prompts; one YAML per pipeline stage                │
└────────────────────┬───────────────────────────────────────────────┘
                     │  (calls MCP tools)
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  src/seclab_taskflows/mcp_servers/                                 │
│   ├ fuzz_context.py    persistence (SQLite via SQLAlchemy)         │
│   └ fuzz_runner.py     subprocess wrappers (AFL, clang, lcov, ...) │
│                                                                    │
│  scripts/fuzzing/dashboard.py                                      │
│   read-only HTML view of fuzz_context.db                           │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

मुख्य डिज़ाइन नियम: