AI 同伴时代的安全性：关于 GitHub 上代理人拉取请求的实证研究
密码学与安全
2026-01-05 v1 软件工程
摘要
自主编码代理日益被部署作为现代软件工程中的 AI 同伴，独立为规模庞大的生产代码编写拉取请求 (PR)。本研究旨在系统性地刻画自主编码代理如何在实践中为软件安全做出贡献，这些安全相关贡献如何被审查和接受，哪些可观察信号与 PR 被拒绝相关。我们对由 AIDev 数据集组成的 33,000 多个精选 GitHub 仓库中的代理人编写的 PR 进行大规模实证分析。通过关键词过滤策略识别与安全相关的 PR，随后进行手动验证，最终得到 1,293 个确认的安全相关代理人 PR。随后分析了代理人活动的流行情况、接受结果和跨代理人、编程生态系统和代码变更类型的审查延迟。此外，我们应用定性开放编码识别不断出现的安全相关动作和底层意图，检查审查元数据以识别与 PR 被拒绝相关的早期信号。安全相关的 Agentic-PR 占代理活动的有意义比例（约为 4%）。与仅关注狭窄漏洞修复不同，代理人最常执行支持性安全加固活动，包括测试、文档、配置和改进错误处理。与非安全 PR 相比，安全相关的 Agentic-PR 表现出更低的合并率和更长的审查延迟，这反映出人们的高度审查，具体因代理人和编程生态系统的不同而有所不同。PR 被拒绝更强烈地与 PR 的复杂性和冗长性相关，而非与明确的安全主题相关。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.00477,
title = {Security in the Age of AI Teammates: An Empirical Study of Agentic Pull Requests on GitHub},
author = {Mohammed Latif Siddiq and Xinye Zhao and Vinicius Carvalho Lopes and Beatrice Casey and Joanna C. S. Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00477},
year = {2026}
}
备注
Submitted to Information and Software Technology Journal