في عام 2023، أجرى باحث أمني يُدعى بار لانيادو تجربة سرية. لاحظ أن مساعدي البرمجة الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي استمروا في التوصية بحزمة بايثون تُسمى Huggingface-cli، حزمة لم تكن موجودة. فأنشأها: عنصر نائب فارغ، تم تحميله بالاسم نفسه الذي كانت النماذج تبتكره. لم يضف أي وظائف أو حمولة. انتظر فقط.
في غضون ثلاثة أشهر، تم تحميل الحزمة أكثر من 30,000 ألف مرة. حتى أن أمر التثبيت الوهمي شق طريقه إلى ملف README في مستودع عام تابع لشركة تقنية كبرى. كانت حزمة لانيادو غير ضارة. لكن التجربة أثبتت شيئًا مقلقًا: يمكن للمهاجم التنبؤ بما سيخترعه الذكاء الاصطناعي، وتسجيله أولًا، والسماح للمطورين بتثبيته بأنفسهم. هذه التقنية لها اسم الآن. القرفصاءوهو أحد أسرع التهديدات نمواً في سلسلة توريد البرمجيات.
ما هو التبول العشوائي؟
الاستيطان العشوائي هو هجوم سلسلة التوريد حيث يقوم المهاجم بتسجيل حزمة برامج ضارة تحت اسم يتوهمه مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي بشكل متوقع. عندما يطلب مطور من أداة الذكاء الاصطناعي المساعدة وتقترح تثبيت تبعية تبدو معقولة ولكنها غير موجودة، يكون المهاجم قد ادعى بالفعل هذا الاسم في السجل العام، لذا فإن الاقتراح "المفيد" يقوم بتثبيت برامج ضارة بدلاً من لا شيء.
المصطلح كان صاغه سيث لارسون في أبريل 2025مطور أمن مقيم في مؤسسة برمجيات بايثون. إنه تلاعب بكلمة typosquatting، وهو هجوم أقدم حيث يقوم المجرمون بتسجيل الأخطاء الإملائية في أسماء الحزم الشائعة (الطلبات بدلا من طلبات). الفرق هو مصدر الخطأ: يستغل استحواذ الكلمات المطبعية الأخطاء المطبعية البشرية، بينما يستغل استحواذ الكلمات المبتذلة "الارتجال" في الذكاء الاصطناعي: وهو الناتج الواثق والطلاقة والخاطئ الذي تنتجه نماذج اللغة الكبيرة.
لماذا تنجح تقنية القرفصاء المائلة فعلاً
قد يظن البعض أن هلوسات الذكاء الاصطناعي مجرد ضوضاء عشوائية: اسم مزيف مختلف في كل مرة، يستحيل استخدامه كسلاح. لكن الأبحاث تقول عكس ذلك، وهذا هو بيت القصيد.
دراسة خضعت لمراجعة الأقران عُرضت في USENIX Security 2025 (سبراكلين وآخرون) اختبرت الدراسة 16 نموذجًا لغويًا كبيرًا على 576,000 عينة برمجية مُولَّدة. ووجدت أن 19.7% من الحزم الموصى بها غير موجودة: 205,474 اسمًا وهميًا فريدًا إجمالًا. والأهم من ذلك، أن هذه الأسماء الوهمية كانت تكرارتكرر ظهور 43% من الأسماء الوهمية في عمليات طرح متكررة، و58% منها في عشر عمليات طرح لنفس الاستعلام. وقد أظهرت نماذج المصادر المفتوحة أخطاءً في تحديد الحزم بنسبة 21.7% من الوقت؛ حتى النماذج التجارية مثل GPT-4 فعلت ذلك بنسبة 5.2% من الوقت: أي واحد من كل عشرين.
إن قابلية التكرار هي ما يحوّل خللاً ما إلى هجوم. لا يحتاج المهاجم إلى التخمين، إذ يمكنه تشغيل أوامر شائعة، وتسجيل الحزم غير الموجودة التي تقترحها النماذج باستمرار، وتصنيف تلك الأسماء كبرامج ضارة. يقوم الذكاء الاصطناعي بالاستهداف نيابةً عنه.
كيف تتكشف هجمة القرفصاء المتهورة
سلسلة الهجوم قصيرة، وهذا جزء من سبب خطورتها:
- رصد. يقوم المهاجم بتوجيه مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي بمهام التطوير الشائعة ويسجل أسماء الحزم التي تخترعها تلك الأدوات ولكنها غير موجودة في السجل.
- تسجيل. يقومون بنشر حزمة خبيثة تحت أحد تلك الأسماء الوهمية، مع ملف README نظيف، وبيانات وصفية معقولة، وحمولة مخفية في برنامج نصي للتثبيت.
- انتظر. يطرح مطور برامج (أو وكيل برمجة مستقل) سؤالاً مشابهاً على أداة ذكاء اصطناعي، ويتلقى نفس التوصية الوهمية، ثم يقوم بتشغيلها. تثبيت.
- نفذ - اعدم. يؤدي تثبيت الحزمة إلى إطلاق النار، واستخراج الأسرار، وفتح غلاف عكسي، أو زرع باب خلفي، وينتقل الاختراق إلى عمليات البناء والإنتاج.
تُسهّل برامج البرمجة الذاتية تنفيذ الخطوة الثالثة بشكل كبير. فالبرنامج الذي يُثبّت التبعيات دون مراجعة بشرية يُزيل نقطة التوقف الوحيدة التي قد يتوقف عندها المطور ويتساءل: "لم أسمع بهذه الحزمة من قبل".
ما مدى سوء الوضع حقاً؟
يزداد الوضع سوءًا، لا تحسنًا. اختبرت دراسة USENIX ستة عشر نموذجًا، ومع ذلك وجدت أن ما يقرب من خُمس الحزم المُوصى بها غير موجودة، لذا فهذه ليست مشكلة تقتصر على الأدوات القديمة أو الأضعف. كما أن مساعد البرمجة الذي يعمل ببيانات التدريب فقط لا يملك أي وسيلة لمعرفة ما إذا كان اسم الحزمة الذي اقترحه آمنًا، أو مُختلقًا، أو مُصنفًا بالفعل كبرنامج ضار: فهو لا يملك رؤية فورية لسجل النظام. هذه ليست مجرد حالة نادرة في المختبر، بل هو السلوك الذي يعتمد عليه المطورون عشرات المرات يوميًا.
يتزايد انتشار عمليات الاستيلاء على أسماء النطاقات مع التدهور الأوسع نطاقًا في سلامة سلاسل التوريد. ففي عام 2025، أصبحت حملات الحزم الخبيثة واسعة النطاق هي النموذج التشغيلي الأساسي لهجمات سلاسل التوريد، كما يوثق تقرير "اتجاهات هجمات أمن التطبيقات الجديدة لعام 2026" الصادر عن شركة Xygeni: ينشر المهاجمون بكميات كبيرة، ويقبلون عمليات الإزالة السريعة، ويعتمدون على الاحتمالات، وتزودهم تقنيات الذكاء الاصطناعي بإمدادات ثابتة من أسماء النطاقات ذات معدلات التحويل العالية للتسجيل.
كيفية الدفاع ضد القرفصاء غير المتقن
الحقيقة المزعجة هي أن الأدوات القائمة على التوقيعات لا تستطيع كشف هذا النوع من الثغرات. فالحزمة المُنتهكة حديثًا تمامًا؛ لا يوجد لها رقم ثغرة أمنية (CVE)، ولا يوجد لها توقيع، وقد تبقى متاحة لساعات فقط قبل إزالتها، وهي مدة كافية لتراكم آلاف عمليات التثبيت. ويعتمد الدفاع الفعال على أربع ممارسات:
- لا تقم بتثبيت أي حزمة يقترحها الذكاء الاصطناعي دون التحقق من وجودها وشرعيتها. تحقق من سجل التنزيلات الحقيقي، والقائم على الصيانة، والمستودع، وليس فقط من أن الاسم يبدو صحيحًا.
- اكتشف البرامج الضارة من خلال سلوكها، وليس من خلال توقيعاتها. قم بتقييم حزمة البرامج عند نشرها بناءً على إجراءات التثبيت، واستدعاءات الشبكة، و أنماط التمويهلذلك يتم الإبلاغ عن الحزمة الخبيثة في اللحظة التي تظهر فيها بدلاً من أن تكون معروفة بالفعل.
- قم بوضع جدار حماية للتبعيات بين المطورين وسجل التطبيقات. عزل الحزم المشبوهة أو الجديدة تمامًا تلقائيًا قبل وصولها إلى مرحلة البناء، بدلاً من الاعتماد على السجل العام بشكل افتراضي.
- قم بحصر أنواع الذكاء الاصطناعي التي تعمل في نظامك pipeline. تُعدّ برامج المساعدة في البرمجة والوكلاء المستقلون الذين يقومون بتثبيت التبعيات جزءًا من نقاط الضعف التي قد تتعرض لها. قائمة مواد الذكاء الاصطناعي (AI-BOM) يجعل ذلك واضحاً.
يُعدّ التهام المنازل بشكل غير منظم أحد أعراض تحول أكبر
يُعدّ الاستيلاء غير المدروس على أسماء النطاقات مثالًا واضحًا على نمط أوسع: فالذكاء الاصطناعي أصبح الآن هو من يكتب شفرتك البرمجية، وهو أيضًا هدفٌ للمهاجمين في سلسلة التوريد الخاصة بك. لا يكفي الدفاع ضده بمعزل عن غيره؛ بل يجب أن يكون جزءًا من استراتيجية أشمل. للاطلاع على الصورة الكاملة، راجع دليلنا حول أمن سلسلة إمداد الذكاء الاصطناعيوالتي تشمل الحزم الخبيثة، مخاطر MCP، والبرمجيات التي يولدها الذكاء الاصطناعي إلى جانب وسائل الحماية التي تتصدى لها.
توقف عن ممارسة تمارين القرفصاء غير المتقنة قبل أن تؤثر على بنيتك الجسدية.
إنّ أنجع طريقة لإيقاف حزمة برمجية مُستولى عليها هي لحظة محاولة المطور تثبيتها، قبل تشغيل برنامج التثبيت. هذا ما زيجيني Shield لا. Shield هو برنامج خفيف الوزن على جهاز المطور يقوم بحظر الحزم الضارة أثناء التثبيت، باستخدام الإنذار المبكر بالبرامج الضارة (MEW) أحكام تعمل قبل وجود أي توقيع. عندما يقترح مساعد الذكاء الاصطناعي تبعية وهمية ويقوم المطور بتشغيل تثبيت, Shield يقوم بتقييم الحزمة أثناء جلبها ويحظرها: لا يتم تنفيذ البرنامج النصي الضار بعد التثبيت أبدًا، ويرى فريق الأمان المحاولة بسياقها الكامل.
لأن MEW يقوم بتقييم سلوك الحزمة لحظة نشرها (إجراءات وقت التثبيت، ومكالمات الشبكة، وأنماط التمويه)، Shield يكتشف هذا النظام بدقة الحزم الجديدة تمامًا التي لم يتم توقيعها بعد، والتي يعتمد عليها نظام slopsquatting، بالإضافة إلى أخطاء التسمية، والخلط في التبعيات، وتنازلات القائمين على الصيانة. يتم عرض كل كتلة في نفس وحدة تحكم Xygeni التي تعرض التعليمات البرمجية، ونتائج البناء، ونتائج وقت التشغيل، لذلك لا يوجد شيء جديد. dashboard وعدم وجود علاقة جديدة مع المورد، و Shield يعمل بالتوازي مع نظام تسجيل بيانات الطوارئ الحالي لديك، وليس ضده.
ابدأ مجاناً. خطة المطورين من Xygeni هي 0 يورو: 10 مستودعات، 200 عملية مسح شهريًا، ما يصل إلى 5 مساهمين، بدون بطاقة ائتمان. Sign up with GitHub، أو GitLab، أو Google وقم بتشغيل أول فحص لك في أقل من 10 دقائق؛ Shield ستتوفر حماية نقاط النهاية قريباً في خطة المطورين.
الأسئلة الشائعة
هل يُعدّ التزاحم على الأرض تهديدًا حقيقيًا أم مجرد تهديد نظري؟
إنه حقيقي. في عام 2023، أجرى الباحث بار لانيادو تجربة أولية لإثبات المفهوم، حيث تم استخدام حزمة مؤقتة تحت اسم وهمي (Huggingface-cliتم تنزيله أكثر من 30,000 ألف مرة خلال ثلاثة أشهر. وكشفت دراسة أجرتها USENIX Security عام 2025 أن 19.7% من الحزم التي توصي بها أنظمة الذكاء الاصطناعي غير موجودة، وأن 43% من هذه الأسماء الوهمية تتكرر في مختلف عمليات البحث، مما يعني أن المهاجمين قادرون على توقعها وتسجيلها.
ما الفرق بين الاستحواذ العشوائي على أسماء النطاقات والاستحواذ على أسماء نطاقات خاطئة؟
يستغلّ انتحال أسماء النطاقات الأخطاء الإملائية البشرية من خلال تسجيل الأخطاء الإملائية في أسماء الحزم الشائعة (الطلبات لـ طلباتيستغلّ أسلوب "الاستيلاء العشوائي" (Slopsquatting) أخطاء الذكاء الاصطناعي من خلال تسجيل أسماء الحزم الخاطئة التي تبتكرها نماذج اللغة الكبيرة، والتي تبدو واثقة ولكنها خاطئة. يهدف كلا الأسلوبين إلى خداع المطورين لحملهم على تثبيت حزمة خبيثة، لكن الخطأ الذي يستغلونه يختلف.
هل يمكنني الوثوق بمساعدي البرمجة الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لاقتراح التبعيات؟
لا يُنصح بذلك دون التحقق. حتى النماذج التجارية الرائدة تُظهر حزمًا غير موجودة في حوالي 5% من الحالات، وقد وجدت دراسة حديثة أن ما يقرب من 28% من اقتراحات ترقية التبعيات من نموذج حالي كانت وهمية. لذا، تأكد دائمًا من وجود الحزمة المقترحة وشرعيتها قبل تثبيتها.
كيف أحمي قاعدة بياناتي البرمجية من الاستيلاء غير المصرح به؟
تحقق من الحزم المقترحة بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل تثبيتها، واكتشف البرامج الضارة من خلال سلوكها عند النشر بدلاً من انتظار التوقيع، وضع جدار حماية للتبعيات بين المطورين والسجلات العامة، واحتفظ بقائمة جرد لأدوات الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذين يعملون في نظامك. pipeline.
