该文档为FreeBuf发布的智能体安全研究报告，聚焦AI自动化安全实测与新型无代码攻击技术曝光，涉及AI智能体在安全领域的应用风险分析、自动化攻防实践及无代码攻击手法的新型威胁，为安全从业者提供技术洞察和防御建议。

本文系统介绍了降维技术在高维数据分析中的核心作用，首先通过图像案例阐释了维度灾难的概念及其四大挑战，随后重点剖析了PCA、t-SNE和UMAP三大主流方法的原理、优缺点与适用场景，并基于流形学习理论指出数据本质结构常存在于低维流形中，最后提供了根据目标选择降维方法的实用指南。

本文介绍AI驱动的安全扫描工具AgenticSecurityScanner，支持传统扫描和AI代理两种模式，具备单文件零依赖、插件式架构、内置技能库等特点，提供多平台安装命令和实用扫描示例，强调工具在渗透测试中结合AI能力的创新应用。

本文详细分析了GitHub的PwnRequest供应链攻击漏洞，指出当pull_request_target触发器与actions/checkout结合时，黑客可通过PR注入恶意代码获取高权限。GitHub在actions/checkoutv7中新增拦截机制，默认阻止拉取Fork仓库的危险代码。文章建议开发者避免使用pull_request_target、实施最小权限原则并隔离不可信代码以防范此类攻击。