Изследователят от GitHub Security Lab Кевин Стъбингс разработи персонализирани работни процеси за одит, управлявани от изкуствен интелект (наречени taskflows), базирани на Taskflow Agent с отворен код на лабораторията, и ги използва за откриване и докладване на над 20 уязвимости в приложения за Android.
Два от оповестените дефекта показват какво е заложено на карта. В OsmAnd, навигационно приложение с над 10 милиона изтегляния в Play Store, експортирана активност, наречена MapActivity, е приемала допълнителни параметри на намеренията (intent extras), които е трябвало да останат ограничени до вътрешен канал. Всяко приложение на телефона, без да са необходими разрешения, е можело да използва тези параметри, за да импортира незабележимо злонамерени настройки, включително замяна на източника на карти на OsmAnd със сървър, контролиран от атакуващ. Оттам атакуващият е можел да записва точните координати на всяка плочка от картата, заредена от жертвата, и да възстанови нейните маршрути, без потребителят да забележи, че нещо се е променило.
Приложението Wikipedia за Android е имало друг проблем: проверката на името на хоста в неговия манипулатор за дълбоки връзки (deeplink handler) е използвала endsWith() вместо пълно съвпадение на домейна. Това е позволявало на връзка от типа wikipedia:// да сочи към подобен домейн като evil-wikipedia.org и да го зарежда в WebView на приложението, изпълнявайки JavaScript на атакуващия в контекст, който приложението третира като доверен. Втора компрометирана проверка в мениджъра на бисквитки на приложението е означавала, че този WebView може да извлече дълготрайните сесийни бисквитки на жертвата, предоставяйки на атакуващия токен, валиден за всеки проект на Wikimedia, само след едно натискане на връзката.
Стъбингс е създал работните процеси (taskflows) специално за мобилни приложения, като е добавил стъпки, които отделят входните точки на мобилните устройства от тези за уеб или десктоп, и подканват модела да проверява за грешки, базирани на намерения (intents), като проблеми от типа „объркан заместник“ (confused deputy) и незащитени излъчвания (insecure broadcasts), които общите подкани за сигурност обикновено пропускат.
Изкуственият интелект се е оказал по-добър в намирането на грешки, отколкото в оценката на тяхната сериозност. Стъбингс заяви, че моделът продължава да маркира проблеми с ниска степен на сериозност дори след като му е било указано да не го прави, и греши при оценката на реалното въздействие в случаи, където смекчаващ фактор (като вътрешно хранилище, което тихо пренаписва контролираното от атакуващия външно хранилище) тихомълком отменя това, което изглежда като работещ експлойт. Всяко констатирано проявление все още изисква човешка проверка от специалист по мобилни приложения, преди да бъде предадено нататък.
Работните процеси taskflows са с отворен код и могат да се изпълняват безплатно срещу всяко хранилище (repo), въпреки че изискват лиценз за GitHub Copilot и могат да изразходват голям брой заявки към премиум модели, дори за една кодова база със среден размер.