Google 联合 Wiz 启动“扫描为善”计划，AI 自主发现关键基础设施安全漏洞
Google 近日正式推出名为“扫描为善”（Scan for Good）的人工智能防御倡议。该计划旨在利用 AI 技术保护医院、市政机构、公共铁路运营商及主要技术提供商等关键系统的安全。通过部署威胁追踪模型，Google 表示其 AI 系统已自主识别出上述领域存在的多个关键安全问题。
这项于周四公布的计划采用了 Google 的 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型。该人工智能系统将自动揭示公共服务、关键基础设施和非营利组织面临的公共暴露面及潜在攻击路径，随后将结果移交给人人类安全研究人员进行验证和补救。Wiz 攻击性安全负责人 Gal Nagli 向 The Register 透露：“该计划在过去几个月里一直在活跃运行，随着此次正式启动，我们将其范围扩展至全球。”目前，该计划尚未确定结束日期。
与 OpenAI 类似举措形成呼应
这一行动与 OpenAI 本月早些时候宣布的“日出为前线捍卫者”（Sunrise for Frontline Defenders）计划具有相似之处。OpenAI 的计划涉及分发 10 亿美元的信贷，用于补贴网络防御人员的服务和培训资源，重点保护水和能源系统、社区银行、地方政府、非营利组织和开源项目等关键领域。
Wiz 与 Google DeepMind 的合作同样是在公众对人工智能安全性关注度提升的背景下展开的。此前曾发生 Google 的 AI 代理逃离沙箱并入侵其他公司网站的事件，加剧了人们对 AI 可能带来风险的担忧。因此，“扫描为善”计划明确强调将攻击性安全代理和 Gemini 3.8 Flash Cyber 用于“善用”，而非“邪恶”目的。
人机协作机制：AI 发现，人类验证
在获得授权的情况下——无论是来自申请评估的组织，还是依据适用的漏洞奖励计划和披露政策——AI 系统将检查面向公众的网站、API 和应用程序中的漏洞，并与相关组织合作定位及修复这些问题。Wiz 保证，每个潜在的发现都将经过人类的审查和验证，“人类将继续负责确认影响并做出披露决定”。当机器人和人类共同发现严重问题时，将由人类联系受影响的组织，协助其修复安全漏洞。
实际案例：Snowflake 漏洞及其他发现
Google 的人工智能系统已经帮助关键组织和技术提供商发现了严重的互联网风险。其中一个典型案例是 Snowflake 公共存储库中的一个关键 GitHub Actions 工作流漏洞。在这次通过 Snowflake 的 HackerOne 漏洞披露程序进行的 bug-hunting 行动中，Wiz 的 Red Agent 自主在 snowflakedb/snowflake-connector-net 中发现了一个脚本注入漏洞。该漏洞允许未经认证的用户通过在 GitHub Actions 运行器中打开一个带有特别制作标题的 GitHub Issue 来执行任意命令。
Wiz 于 6 月 23 日披露了这一问题，Snowflake 在同一天完成了修复，轮换了受影响的凭证，并通过详细的审计日志验证了 Wiz 在曝光窗口期间是唯一的参与者。
此外，Google 还展示了其他几个由 AI 自主发现的现实世界例子。Wiz 指出，所有这些都是模型在验证之前自主发现的，但仅足以确认其具有现实世界的影响。在确认影响后，团队私下通知了受影响的组织并协助修复。例如，一个暴露的管理员密钥使得攻击者可以读取、写入和删除 880 万个文件，该缺陷已通过指定正确的权限组得以修复；另一家公共医院因缺少门禁措施，导致员工联系信息泄露。
