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title: "GitHub 用開源 AI 安全代理找出 24 個 Android 漏洞：方法與自身限制"
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author: Ethan
published: 2026-09-30T13:31:00+08:00
modified: 2026-09-30T09:07:25+08:00
description: "GitHub 官方部落格於 2026 年 9 月 28 日發文，講述團隊如何以開源的 GitHub Security Lab Taskflow Agent 找出 Android 應用程式的漏洞，至今已回報 24 個。文章由 Kevin Stubbings 撰寫，屬官方安全研究系列的一部分。[1] 工具與思路 官方指出，…"
categories: [AI, "開放源碼"]
tags: ["AI 安全", android, GitHub, Security Lab, Taskflow Agent, "漏洞", "開源工具"]
source: https://sammy.hk
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![](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/09/github-android-vulns.jpg)GitHub 官方部落格於 2026 年 9 月 28 日發文，講述團隊如何以開源的 GitHub Security Lab Taskflow Agent 找出 Android 應用程式的漏洞，至今已回報 24 個。文章由 Kevin Stubbings 撰寫，屬官方安全研究系列的一部分。\[1\]

## 工具與思路

官方指出，團隊因應人工智能在安全領域的興起，建立了 Taskflow Agent，讓安全研究人員可以自動化、打包並分享他們認為有效的人工智能提示與工作流程。\[1\]

文章指出，雖然新模型越來越擅長理解程式碼，但自訂的 taskflow 提示可讓研究人員引導模型，把研究拆成循序漸進的步驟，協助模型更快找到複雜漏洞，或找出原本會完全錯過的漏洞。作者表示，他已利用這些 taskflow 回報超過 20 個 Android 應用程式漏洞，最新數字為 24 個；新漏洞披露的時間可於 GitHub Security Lab 的人工智能代理安全公告頁查閱。\[1\]\[2\]

## 為 Android 而設的審計流程

針對 Android 應用程式特有的漏洞類別，作者新增與修改了兩個 taskflow。\[1\]

第一個是 `gather_mobile_entry_point_info.yaml`：入口點是攻擊者可控資料可能流經的位置，這個流程會把入口點區分為手機與非手機兩類，令工具可以在同時包含手機應用、網頁伺服器與桌面應用的儲存庫中，仍正確理解攻擊面。\[1\]

第二個是修改 `classify_application_local.yaml`，在其中指定一份常見漏洞類別清單，要求模型就每個入口點與元件逐一考慮。作者舉例，若前一步識別出以 intent 為基礎的入口點，流程便應檢查常見的 intent 類漏洞，例如 confused deputy 與不安全廣播。\[1\]

## 使用者可以自行執行

官方指出，相關 taskflow 已開源，任何人都可以在自己的專案上執行，步驟為：前往 seclab-taskflows 儲存庫並啟動 codespace、等待數分鐘初始化，然後在終端執行 `./scripts/audit/run_mobile.sh myorg/myrepo`。官方提醒，中等規模的儲存庫可能需要一至兩小時完成，完成後會開啟 SQLite 檢視器，使用者可查看 `audit_results` 表中 `has_vulnerability` 欄有勾號的列。\[1\]

官方亦列明執行條件：需要 GitHub Copilot 授權，提示會使用高階模型請求，而執行過程可能產生大量工具呼叫，容易消耗大量 token。\[1\]

## 兩個已披露的例子

官方展示兩個已披露漏洞的例子。其一為導航應用 OsmAnd 的 Android 版本（下載量超過一千萬）：該應用匯出一個名為 MapActivity 的 activity，用作開啟設定檔與應用內深層連結；由於 activity 已匯出，其他應用可以啟動它，而它在開啟設定檔時接受 intent extras（例如 `settings_version`、`silent_import`、`replace`、`export_type_list_key`）。官方指出，這是該應用三個被發現漏洞中最有趣的一個，可讓惡意應用追蹤裝置位置。\[1\]

其二為透過深層連結達成的 Wikipedia 帳戶接管。\[1\]

## 工具的限制

官方如實指出限制。模型很擅長找漏洞，甚至會找出影響不大的低嚴重程度問題，並經常回報低嚴重度漏洞，即使提示明確要求不要這樣做；因此每一個發現都應由熟悉手機應用的安全研究人員覆核。\[1\]

此外，嚴重程度估算經常不準確。官方舉例，某個 Android 應用中的路徑遍歷問題，若檔案路徑被限制在外部儲存，實際嚴重程度便較低；這類緩解因素在沒有明確要求「建立概念驗證」的情況下，模型難以察覺，而要建立概念驗證又需要模型實際嘗試利用漏洞，會耗用額外時間。官方亦提到，即使如此，模型仍可能出錯，例如應用同時使用內部與外部儲存資料時。\[1\]

## 結果觀察

官方總結，截至撰文時共在手機應用中找到 24 個 Android 漏洞，很多屬路徑遍歷一類的簡單問題，亦有少數嚴重漏洞。官方指出，由於 Android 應用安全性本身較強，發現的漏洞類型正落在安全研究人員預期之處，例如 WebView 的跨應用腳本，或暴露的 JavaScript bridge。\[1\]

官方認為，以人工智能輔助安全研究是現時保護開源專案的最佳方式之一，其能力可用於網頁、手機與桌面應用；團隊亦歡迎社群就提示、工具與機制提出貢獻。\[1\]

## 參考資料

\[1\] [GitHub 官方部落格 — How we found 24 Android vulnerabilities using our open source AI security agent（2026 年 9 月 28 日）](https://github.blog/security/how-we-found-24-android-vulnerabilities-using-our-open-source-ai-security-agent/)

\[2\] [GitHub Security Lab — AI agents 安全公告頁](https://securitylab.github.com/ai-agents/)

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