GitHub推出第四季安全程式碼遊戲，透過模擬代理式AI系統「ProdBot」進行攻防，協助全球開發者與資安人員學習如何防禦自主行動AI可能面臨的「代理目標劫持」等新型威脅，彌補企業在AI安全部署上的準備落差。
GitHub 近日推出其安全程式碼遊戲（Secure Code Game）的第四季，主題聚焦於「代理式人工智慧」（agentic AI）的安全性。這款免費、開源的編輯器內建課程，旨在透過實作、遊戲化的方式，協助全球開發者及資安專業人員建立防禦自主行動AI系統潛在攻擊的能力，以應對日益嚴峻的AI安全挑戰。
隨著AI技術演進，具備自主決策與執行任務能力的代理式AI正快速發展，如能處理郵件、管理行事曆、瀏覽網頁及執行指令的個人AI助理。然而，這類AI系統的普及也帶來新的資安風險。據網路安全研究機構 Dark Reading 的民意調查顯示，近半數（48%）資安專業人員預計，到 2026 年底，代理式AI將成為主要的網路攻擊途徑。Cisco 在《2026年AI安全狀況報告》中亦指出，高達 83% 的企業計畫部署代理式AI，但僅有 29% 的組織自認已準備好安全地導入這些技術。為此，全球知名的開放應用程式安全專案（OWASP）集結逾百位資安研究人員的建議，於 2026 年發布了《代理式應用程式十大安全風險》，識別出代理目標劫持、工具濫用、身份濫用及記憶體中毒等關鍵威脅。
為協助業界應對這些挑戰，GitHub 安全程式碼遊戲第四季以虛擬代理式編碼助理「ProdBot」為核心，設計了五個漸進式關卡。ProdBot 具備將自然語言指令轉換為 bash 指令、模擬網路瀏覽、連接外部工具（透過 Model Context Protocol (MCP) 伺服器）、執行核准技能並儲存記憶體等功能，反映了實際AI工具的演進。遊戲中的任務是利用自然語言技巧，誘使 ProdBot 洩露不應公開的秘密資訊，例如讀取 password.txt 的內容。每個關卡都模擬AI工具的不同演進階段，從沙盒環境中的 bash 指令執行，到逐步加入網頁存取、外部工具整合、記憶體與多代理協作，每增加一項能力，都可能產生新的攻擊面。例如，遊戲中就提到了名為「ClawBleed」（CVE-2026-25253，CVSS 8.8高風險）的漏洞，該漏洞曾允許攻擊者透過惡意連結竊取身份驗證代碼。
GitHub 安全程式碼遊戲自 2023 年 3 月推出以來，已吸引逾萬名來自業界、開源社群及學術界的開發者參與。前兩季分別專注於通用的程式碼安全性與多語言技術棧的挑戰，而第三季則深入探討大型語言模型（LLM）的安全性。雖然玩家可直接從第四季開始，但官方仍建議先體驗第三季，以奠定 AI 安全的基礎。整個第四季預計需約兩小時完成，並運行於 GitHub Codespaces，每月提供高達 60 小時的免費使用時數。