AI 輔助軟體安全
Datasette 以多模型程式代理稽核找出權限與快取漏洞，1.0a39、0.65.4 同步修補
Datasette 首次以 Claude、GPT 系列代理執行完整安全稽核，再由兩名開發者交叉撰寫測試與修補程式。新版收緊私有資料權限、SQL／HTML escaping、認證及 HTTP 快取，但部分重現測試暫緩公開，外界尚不能完整獨立驗證漏洞範圍。
開源資料發布工具 Datasette 釋出 1.0a39 與穩定分支 0.65.4，集中修補公開網路部署中的權限、SQL 建構、HTML 輸出、認證與快取問題。風險最高的是同一實例同時提供公開與私有資料表，並透過認證外掛限制存取的配置；維護者建議這類部署立即升級。
這次發布同時是一項值得關注的 AI 安全工程案例。外部研究者先提交 AI 輔助漏洞報告，Simon Willison 與 Alex Garcia 隨後以 Claude Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 反覆搜尋相似缺陷。修補流程並未直接接受模型輸出：兩人分工，由一人建立可重現問題的自動化測試、另一人實作修正，使每項問題除多個代理外至少經兩名人類檢視。維護者表示，這是專案首次完整採用 coding agent 安全稽核，未來將納入日常開發。
1.0a39 的變更顯示代理找到的不是單一漏洞。新版讓大小寫不敏感的 SQLite 表名、全文搜尋索引表、中介關聯表、外鍵建議 API、schema 顯示與主鍵解析都遵守 `view-table` 權限；預設禁止瀏覽 `sqlite_stat1` 至 `sqlite_stat4`。它也修正不可信 schema 欄名的 SQL identifier 與 HTML escaping，只把驗證為 HTTP／HTTPS 的 URL 渲染成連結，並阻止受限 actor 建立 API token。私有及個人化動態回應改送 `Cache-Control: private, no-store`，匿名回應則依 Cookie 與 Authorization 區分，避免共享快取跨使用者洩漏資料。
不過，專案暫時保留部分測試，讓管理員先完成升級再公開攻擊細節，因此目前難以判斷每個問題的可利用條件與嚴重度。這也說明模型稽核適合擴大搜尋面，不能取代威脅建模、人工程式碼審查、回歸測試與負責任揭露流程。