Add Cases #31, #29, #27, #26, #25, #24, #23, #22, #21

README.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 This repository documents the **risks** of AI-generated code through layered evidence buckets:
 
 - **Technical Report** — [English PDF](docs/report-en.pdf) · [中文 PDF](docs/report-cn.pdf) · [arXiv](https://arxiv.org/abs/2512.18567)
-- **`cases/`** — **22 verified real-world incidents** with primary sources, evidence archives, and bilingual analysis.
+- **`cases/`** — **31 verified real-world incidents** with primary sources, evidence archives, and bilingual analysis.
 - **`inferred/`** — partial-evidence cases: event appears real, but key facts (vendor advisory / CVE / postmortem) not yet pinned down. *(0 cases as of v1.0; submit one!)*
 - **`scenarios/`** — illustrative scenarios for a real risk pattern, not tied to a confirmed event.
 - **Risk Taxonomy** — 7 categories spanning supply chain, code-level vulnerabilities, cloud / IaC, agent risks, domain-specific risks, IP & compliance, and human factors. See [`docs/taxonomy.md`](docs/taxonomy.md).
@@ -27,7 +27,7 @@ This repository documents the **risks** of AI-generated code through layered evi
 </tr>
 </table>
 
-**22 cases · 7 active categories · 2022 → 2026 · 29+ AI tools implicated · 7 cases anchored to public CVEs (CVSS 5 / 9 / 10)**
+**31 cases · 7 active categories · 2022 → 2026 · 51+ AI tools implicated · 12 cases anchored to public CVEs (CVSS 5 / 7 / 9 / 10)**
 
 ---
 

README_CN.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 本仓库通过分层证据桶记录 AI 生成代码的**安全风险**:
 
 - **技术报告** —— [中文 PDF](docs/report-cn.pdf) · [English PDF](docs/report-en.pdf) · [arXiv](https://arxiv.org/abs/2512.18567)
-- **`cases/`** —— **11 起经核实的真实事件**,有一手来源、证据归档、双语分析
+- **`cases/`** —— **31 起经核实的真实事件**,有一手来源、证据归档、双语分析
 - **`inferred/`** —— 部分证据案例:事件看起来真实,但厂商 advisory / CVE / 官方复盘等关键事实尚未坐实(v1.0 暂无,**欢迎您来投第一例!**)
 - **`scenarios/`** —— 描述真实风险模式但未对应已确认事件的构造性场景
 - **风险分类** —— 7 大类:供应链、代码层漏洞、云 / IaC、智能体、领域特异、知识产权与合规、人因。见 [`docs/taxonomy.md`](docs/taxonomy.md)。
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   <td align="center" width="50%"><img src="assets/timeline.png" alt="按年份分布" width="100%"/></td>
 </tr>
 </table>
-
-**11 起案例 · 6 个活跃类别 · 2022 → 2026 · 涉及 10+ AI 工具 · 3 起锚定到公开 CVE(CVSS 9.1 / 9.3 / 9.3) · [欢迎投稿](../../issues/new?template=submit-case.yml)**
+**31 起案例 · 7 个活跃类别 · 2022 → 2026 · 涉及 51+ AI 工具 · 12 起锚定到公开 CVE(CVSS 9.1 / 9.3 / 9.3) · [欢迎投稿](../../issues/new?template=submit-case.yml)**
 
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cases/2022-copilot-university-vuln-audit/README.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+# NYU & Stanford Large-Scale Vulnerability Injection Empirical Study on GitHub Copilot (2022)
+> 纽约大学与斯坦福 GitHub Copilot 漏洞注入大规模实证
+
+| Field | Value |
+|---|---|
+| Category | Code-Level Vulnerabilities |
+| Severity | 🟠 High |
+| AI Tool | GitHub Copilot, OpenAI Codex |
+| Language | C, Python, JavaScript |
+| Real Incident | ✅ |
+| Reproducible | ❌ |
+| Disclosed | 2022-05 |
+| CVE | — |
+| CVSS | — |
+
+## TL;DR
+Academic empirical audit confirmed nearly 40% code generated by early GitHub Copilot carries severe security flaws, easily introducing high-risk vulnerabilities into actual development projects.
+> 学术实证审计证实早期GitHub Copilot生成代码近四成存在严重安全缺陷，极易向实际研发项目中植入高危漏洞。
+
+---
+
+
+## 详细分析 / Full Analysis
+
+## 基础信息
+- 发生时间：2021-08 首次披露 | 2022-05 IEEE S&P 顶会正式发表
+- 风险类型：漏洞注入 / 自动化偏见 / 训练数据缺陷
+- 影响范围：GitHub Copilot 早期全网用户、全球依托AI辅助编程的研发人员与企业开发团队
+- 严重等级：高，实测数据证实该工具生成代码中占比40%存在高危安全漏洞
+
+## 一、事件概述
+2021至2022年期间，纽约大学联合斯坦福大学组建专业安全研究团队，针对初代GitHub Copilot开展全域规模化安全实测审计。研究团队搭建89组覆盖多编程语言的真实业务编码场景，累计调用工具生成1692段完整可运行程序代码。
+![IEEE Xplore Official Paper: Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot's Code Contributions](./assets/image.png)
+
+本次实测得出明确结论，在日常常规开发、无任何恶意提示诱导的正常使用环境下，GitHub Copilot产出的代码内容里，有接近四成程序内置高危安全缺陷，涵盖SQL注入、跨站脚本攻击、缓冲区溢出、老旧弱加密算法滥用等常见高危漏洞。该组实测数据打破行业早期对头部厂商AI编程工具的盲目信任，成为业界正式重视AI生成代码安全隐患的标志性实证事件。
+
+## 二、风险细节
+1. **AI工具**
+GitHub Copilot，底层依托早期OpenAI Codex大语言模型搭建运行。
+
+2. **风险根因**
+- 模型训练数据滞后：模型训练数据源存在明显缺陷，训练阶段无差别抓取全网开源项目代码，收录大量普通开发者编写的非规范、存在历史漏洞的老旧程序片段
+- 缺乏安全上下文感知：模型设计仅优先保障代码语法合规与基础业务功能实现，未融入完备的安全编码规则，不具备主动识别风险、规避不安全写法的能力
+
+3. **漏洞表现**
+- 进行加密逻辑开发时，工具会高频输出早已被行业淘汰的DES加密算法以及不安全ECB分组加密模式
+- 在对接数据库、处理网页前端表单数据场景中，频繁生成未做参数化过滤拼接的原生SQL语句，直接形成可被利用的注入攻击入口；整体输出逻辑偏向复刻历史老旧代码写法，不会主动适配现行通用安全开发规范。
+![报道描述](./assets/image1.png)
+4. **影响**
+长期使用该版本AI编程工具进行项目开发，叠加研发人员普遍存在的自动化依赖心理，大量携带同类高危漏洞的代码会直接被引入企业正式业务项目，从软件研发源头完成漏洞植入，持续拉低企业整体代码安全基线，扩大线上业务系统受攻击面。
+
+## 三、关联报告风险点
+本次权威学术实证研究，是《AI生成代码在野安全风险研究报告》多项核心研判结论的真实落地佐证，对应如下：
+
+1. **对应报告第3章3.2节 直接安全风险相关内容**
+报告内明确界定AI代码生成存在典型代码幻觉问题，能够产出语法格式合规，但实际业务逻辑与安全逻辑存在严重缺失的程序代码，同时配套给出早期Copilot滥用老旧加密算法的典型案例分析。本次两所高校开展的实测研究，正是报告引用案例对应的原始实证来源，充分证实大模型会复刻训练数据内的不安全编写范式，主动向业务项目中植入可被利用的原生安全漏洞。
+
+2. **对应报告第5章5.2节 漏洞类型模式化偏好特征**
+报告提出AI生成代码所携带的安全缺陷具备极强规律化、模式化特点，风险高发区域集中在前端输入校验环节与非安全系统接口、加密接口调用环节。本次实测统计结果完全契合该论断，研究中批量出现的安全问题，正是缺失输入合法性校验引发的注入类漏洞，以及违规调用废弃不安全加密接口两类核心问题，能够证实AI输出的安全错误并非随机产生，而是固定复刻历史代码内的固有风险范式。
+
+3. **对应报告第5章5.2节 漏洞危害等级与人趋同性特征**
+报告明确提出AI编写代码所能形成的安全隐患危害等级没有下限，完全能够产出足以引发业务停服、核心数据批量泄露的高危漏洞，整体风险危害级别和专业开发人员编写失误造成的风险等级持平。本次实测发现的缓冲区溢出、高危注入类漏洞，均属于行业通用评级标准内的中高及严重级别的安全隐患，以真实量化数据印证报告观点，证明AI编程工具并非仅产出低级别小问题，同样能够形成具备高破坏力的线上安全风险。
+
+## 四、修复与处置
+1. **现有存量整改措施**
+企业及研发人员全面梳理早期借助GitHub Copilot生成的业务代码，重点排查加密逻辑编写、数据库交互、用户数据接收处理三类核心业务模块，批量替换老旧弱加密算法，统一整改存在直接注入风险的原生SQL编写逻辑，替换为符合现行安全标准的规范写法。
+
+2. **长效预防治理建议**
+- 从模型供给侧完成安全优化，参照报告6.2节相关思路，工具研发方优化训练数据集，完成脏数据与不安全代码片段清洗，引入标准化安全编码规范数据集完成模型对齐训练，搭配人类反馈强化学习机制强化模型安全输出能力，从底层降低高危代码生成概率。
+
+- 完善人机协同开发管控体系，落实报告6.3节人机协同与安全审查要求，调整传统代码评审工作重心，将单纯语法格式核查转向业务数据流安全校验、接口调用合规性核验，同步搭配静态代码安全检测工具完成批量自动化扫描，精准甄别AI生成代码内潜藏的隐蔽安全缺陷，建立多层级安全审核防线。
+
+## 五、参考来源
+1. IEEE Xplore Official Paper: Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot's Code Contributions
+https://ieeexplore.ieee.org/document/9833571
+2. arXiv Full Preprint Research Document
+https://arxiv.org/abs/2108.09293
+3. The Register Industry News Report
+https://www.theregister.com/2021/08/25/github_copilot_study/