GitHub 用开源 AI 安全智能体审 Android 应用：报出 24 个漏洞
GitHub Security Lab 在 9 月 28 日的博客里给出一次可复现的演示：用自研并开源的 Taskflow Agent，为 Android 应用专门写了审计 taskflow——先把代码里的入口点拆成移动端与非移动端两类，再按应用类型挑出要审的漏洞类别，把「让模型一次性找漏洞」改成有引导的增量步骤。作者 Kevin Stubbings 称用这套 taskflow 在 Android 应用里报了 24 个漏洞（正文原话是「more than 20 vulnerabilities」）。
更值得记的是它暴露出的工程门槛：taskflow 已是开源仓库（seclab-taskflows），但运行需要 Copilot 授权、会走 premium 模型请求，且官方提醒「many tool calls」会消耗大量 token；脚本 ./scripts/audit/run_mobile.sh myorg/myrepo 在中等规模仓库上要跑一到两小时，结束后用 SQLite 打开 audit_results 表、挑 has_vulnerability 打勾的行看结果。换言之，安全审计的瓶颈正从「模型够不够聪明」挪到「流程能不能组织好模型的注意力」。
原文链接：GitHub 官方博客
核验记录
官方博客 https://github.blog/security/how-we-found-24-android-vulnerabilities-using-our-open-source-ai-security-agent/ 直读 200 / 211,115 字节，JSON-LD article:published_time 为 2026-09-28T19:00:00+00:00（北京时间 9 月 29 日 03:00），页内署名与日期「Kevin Stubbings · September 28, 2026」。**标题与 og:title 均写 24 个漏洞，正文原话为「I've reported more than 20 vulnerabilities in Android applications」——两个口径不一致，本条按标题写 24 并在正文注明。** 未读该团队 advisories 页逐条核对数量。配图取该稿 og:image，1,920×1,080 PNG / 394,906 字节，裸请求与带站内 Referer 双 200。
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