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GitHub AI 推荐的代码修复出错，导致 Snowflake 的 Jira 面临黑客攻击风险

GitHub 的 AI 自动漏洞修复工具反而删除了安全防护代码，被安全公司 Wiz 的研究型 AI 发现并成功演示了如何窃取 Snowflake 的 Jira 令牌

网络安全公司 Wiz 披露了一个有趣的案例研究：该公司用于漏洞研究的自动化 AI“Red Agent”通过漏洞赏金计划（Bug Bounty）在 Snowflake 的公共代码库中发现了漏洞，并成功演示了提取 Jira API 令牌的过程。而漏洞的根源，居然是另一款 AI——GitHub Copilot Autofix。

事情始于 2026 年 6 月 18 日，当时 Snowflake 面向公众开源的 .NET 连接器代码库 `snowflake-connector-net` 合并了一项代码（PR #1218）。该代码包含了 GitHub Copilot Autofix（一款用于自动推荐漏洞修复方案的 AI 工具）参与修改的部分。但问题在于，AI 删除了安全的输入处理机制（sanitized input），转而在 GitHub Actions（CI/CD 软件开发流水线自动化系统）脚本中使用了直接字符串拼接（direct string expansion）。

这导致通过 GitHub Issue 标题产生了命令注入（Command Injection）漏洞，任何人都可以打开 Issue 并输入文本。当自动化系统在未经过滤的情况下处理该文本时，攻击者便可将指令植入系统运行。

五天后的 2026 年 6 月 23 日，Wiz 的 Red Agent 检测到了这个漏洞并进行了测试，成功外泄（exfiltrate）了 Snowflake 内部任务管理系统 Jira 的 API 令牌。如果是真正的攻击者，这些令牌可能会让他们访问到企业内部的敏感工作数据。

Snowflake 反应迅速，在收到报告的当天便修复了漏洞并轮换（rotate）了所有安全凭证。

该案例在 Hacker News 上引发了广泛讨论，获得了超过 304 分和 123 条评论，因为它反映了 AI 时代的双重风险：一方面，辅助编写代码的 AI 可能会忽略人类曾设置的安全规范；另一方面，攻击方的 AI 也能以极高的速度寻找漏洞。专家因此强调，由 AI 生成或修改的代码仍必须经过人类的严格审查，特别是在那些拥有重要数据访问权限的 CI/CD 系统相关部分。