GitHub 官方实战：如何利用开源 AI 安全智能体挖掘 24 个安卓安全漏洞

GitHub 安全实验室开源其用于漏洞挖掘的 AI 智能体工作流，并披露已利用该工具在安卓应用中排查出 24 个安全漏洞，展示了分步工作流引导大模型排查特定攻击面的有效性。

• GitHub Security Lab Taskflow Agent 支持安全研究人员将验证有效的提示词与审计流程进行模块化封装与共享。
• 针对移动端安全特性，研究人员设计了入口点信息收集工作流，将攻击者可控数据流精准拆分为移动端与非移动端入口，提升模型识别攻击面的准确度。
• 该工具流已开源并在 GitHub Codespace 环境中提供脚本支持，运行需具备 GitHub Copilot 授权并会产生较多模型调用与 Token 消耗。
• 影响/看点：这一实战案例表明将专业安全知识拆解为精细化任务流可能显著降低前沿大模型在专用领域代码审计时的漏报率，但其规模化推广仍取决于大批量自动化调用时的算力成本与误报清洗效率。
• 资料依据：
• GitHub Blog（2026-09-28）：https://github.blog/security/how-we-found-24-android-vulnerabilities-using-our-open-source-ai-security-agent/

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