Son bir neçə ildə tətbiq təhlükəsizliyinin aydın bir sərhədi var idi: depo və pipeline... idarəetmə elementləri, skanların işlədiyi, komandaların bir şeyin istehsala göndərilib-göndərilməməsinə qərar verdiyi yer bu idi. Bütün bunlar bir fərziyyəyə əsaslanırdı: geliştirici sistemə hansı kodun və hansı asılılıqların daxil olduğunu açıq şəkildə seçirdi.
Bu fərziyyə artıq qüvvədə deyil. Bu gün kodun artan payı süni intellekt agenti tərəfindən yazılır, təklif olunur və ya quraşdırılır, çox vaxt heç kim daxil edilənin adına baxmadan.cisKoda daxil olan elementin hərəkəti ilə hücum da hərəkət edir. Prosesin ən ön hissəsinə doğru hərəkət edir: kod yaradıldığı anda köməkçinin özündə və onu konfiqurasiya edən fayllarda.
Bu, süni intellekt hücum səthinizdir: hər bir model, agent, MCP serveri, bacarıq və süni intellekt tərəfindən təklif olunan asılılıq, indi bir insan nəzərdən keçirməzdən əvvəl risk yarada bilər. Tərtibatçılarınızın etibar etdiyi eyni süni intellekt artıq onun bir hissəsidir. Bu, gələcək risk deyil. Bu, artıq baş vermiş bir dəyişiklikdir və praktikada necə göründüyü budur.
Tək bir hadisə deyil, hücum dalğası
Aşağıdakılardan heç biri laboratoriya təcrübəsi deyilcise və ya hipotetik. Bunlar, demək olar ki, hamısı ötən ildən bəri ictimai, sənədləşdirilmiş hadisələrdir və hər biri süni intellekt agentinin özünə bir az daha yaxındır:
- Avqust 2025, s1ngularity: Hücumçular ən çox istifadə edilən sistemlərdən biri olan Nx-dən bir nəşriyyat tokenini oğurladılar və zərərli versiyaları npm-ə köçürdülər. Bu zaman tərtibatçıların maşınlarında sirləri axtarmaq üçün süni intellekt alətlərindən istifadə etdilər.
- Sentyabr 2025, təbaşir/ayırma: npm-in ən böyük əhatə dairəsi ilə bağlı güzəştlərindən biri, həftədə iki milyarddan çox yükləmə sayına malik 18 paket, tək bir istifadəçinin hesabının ələ keçirilməsi yolu ilə ələ keçirildi.
- Sentyabr 2025, Şay-Hulud: npm vasitəsilə öz-özünə çoxala bilən ilk sənədləşdirilmiş qurdlardan biri. Noyabr ayında baş verən ikinci dalğa daha aqressiv idi və 25,000-dən çox depoda aşkar edilmiş sirlərlə əlaqəli idi.
- Oktyabr 2025, istifadə olunmamış idxal: PhantomRaven kampaniyasının bir hissəsi olaraq, süni intellekt halüsinasiyasının slopskvotting texnikası vasitəsilə NPM-ə real zərərli proqram təminatını daxil etdiyi ortaya çıxdı.
- Bu il, ClawHub: ən çox yüklənən yeddi bacarıqdan beşinin zərərli proqram olduğu zəhərlənmiş süni intellekt bacarıq reyestri.
Sənaye də eyni nəticəni rəsmiləşdirir. LLM Tətbiqləri üçün OWASP Top 10 reytinqi təcili inyeksiyanı birinci yerə qoyur. OWASP MCP Top 10 (hazırda beta versiyasındadır) agentlərin alətlərlə danışmaq üçün istifadə etdiyi protokolu hədəfləyir. Yeni İnkubator mərhələsindəki layihə olan OWASP Agentlik Bacarıqları Top 10, zərərli bacarıqları ən yüksək risk kimi adlandırır. OWASP adətən diqqətlə hərəkət edir; üç cəbhənin, onlardan birinin təcili olaraq açılması, bunun nə qədər sürətlə irəlilədiyini göstərir.
Hər üçü eyni ideya üzərində birləşir: model ətrafındakı təlimatlar, alətlər və konfiqurasiyalar artıq süni intellekt hücum səthinin bir hissəsidir və onlar adətən öz depolarınızın içərisində yerləşir. Bu, komandalarınıza verməyə dəyər ilk sualı doğurur: depolarınızda olan qayda fayllarını, bacarıqları və MCP konfiqurasiyalarını kim nəzərdən keçirir?
Vektor 1: Zəhərlənmiş bacarıq
Bacarıq, süni intellekt agentinə tapşırığı necə yerinə yetirməyi öyrədən təlimatlar və qabiliyyətlər toplusudur. Bu, agentin davranışını formalaşdırmağın yeganə yolu deyil (qaydalar faylları, hooks, və MCP konfiqurasiyaları da eyni şeyi edir), lakin hamısı bir xüsusiyyəti paylaşır: kodla birlikdə depo daxilində hərəkət edirlər.
Bu ilki tədqiqat bu bacarıqlardan 4,000-ni nəzərdən keçirib:
- 36%-də ən azı bir təhlükəsizlik qüsuru aşkarlanıb.
- 13.4%-i kritik vəziyyətdə idi.
- 100-ə yaxınının zərərli proqramları var idi.
Əsas dəyişiklik: hücumçu artıq kodunuzu hədəf almır. Onlar kodunuzu yazan agenti hədəf alır, modelin oxuduğu və işlək hesab etdiyi gizli təlimatlar (bəzən görünməz simvollardan istifadə etməklə) yerləşdirirlər. İnsan rəyçisi təsdiqləyir pull request vicdanla, çünki onların gözündə fayl təmiz görünür. Model rəyçinin heç vaxt görmədiyi təlimatları şərh edir.
Bu nəzəri deyil. CVE-2025-59536 (CVSS 8.7), zərərli konfiqurasiyanın istifadəçi etibar dialoqunu qəbul etməzdən əvvəl əmrləri işlədə biləcəyi etibarsız bir depodan Claude Kodunu işə salmağa imkan verirdi. İkinci bir boşluq, CVE-2026-21852, istifadəçinin heç nəyi təsdiqləmədən layihə ilə idarə olunan konfiqurasiya vasitəsilə API açarının çıxarılmasına imkan verirdi.
H2: Vektor 2: slopskvotting
Ad, "slop" (bəzən süni intellekt tərəfindən yaradılan zibil) ilə klassik tiposquatting hücumunu qarışdırır. Tiposquatting insan səhvindən asılıdır: hücumçu məşhur bir paket adını qeyd edir və tip səhvini gözləyir. Bu, təsadüfi olur.
Yamaclarda çömbəlmə səhv gözləmir. Bu sessiya zamanı istinad edilən tədqiqatda, Süni intellekt modelləri tərəfindən yaradılan paket istinadlarının 19.7%-i mövcud olmayan paketlərə işarə edir. Modellər eyni adları dəfələrlə halüsinasiya etməyə meyllidirlər, buna görə də təcavüzkar süni intellektdən hansı adların icad edildiyini izləyir, həmin adları zərərli kodla qeyd edir və süni intellekt tərəfindən təklif olunan növbəti quraşdırmanın onu tətbiqinizə daxil etməsini gözləyir.
Miqyas kiçik deyil: 2025-ci ildə 450,000 mindən çox yeni zərərli paket aşkar edilib. İki nümunə bunu konkretləşdirir:
- Bir tədqiqatçı adlı zərərsiz bir test paketi əkdi qucaqlaşmaq-üz-cli fikri sübut etmək üçün. Üç ay ərzində 30,000-dən çox yükləmə.
- istifadə olunmamış idxalYuxarıdakı zaman çizelgesindən göründüyü kimi, zərərli proqram təminatı məhz bu üsuldan istifadə edərək ictimai reyestrdə təsdiqləndi. Bu, sınaq deyildi.
Məsələ bunun sizin komandanızın başına gəlib-gəlməməsində deyil. Məsələ budur ki, bu gün heç kim baxmadan neçə süni intellekt təklif edən paket kodunuzu daxil edir.
Cavab: standards çatır
İki qüvvə paralel hərəkət edir. Hücumlar sürətlənərkən, standardBədənlər reaksiya verir:
- NIST SP 800-218A təhlükəsiz proqram təminatı inkişaf çərçivəsini süni intellekt modellərinə xas olan təcrübələrlə, o cümlədən bütövlük və mənşə sübutları ilə genişləndirir.
- In May 2026, CISA və onun beynəlxalq G7 tərəfdaşları Süni intellekt üçün Proqram Təminatı Materialları Bəyannaməsi üzrə təlimat dərc etdi və həmin inventara nə aid olduğunu müəyyən etdi: modellər, məlumat dəstləri, komponentlər, provayderlər və asılılıqlar.
İstiqamət aydındır: SBOM süni intellekt (AI-BOM)-a çevrilir. İnventarlaşdıra bilmədiyiniz şeyləri təsdiqləyə və ya təsdiqləyə bilməzsiniz. Və bu gün əksər təşkilatlar aşağıdakıları edə bilmir:
- 43% artıq istifadə etdikləri süni intellekt alətlərini yoxlaya və ya inventarlaşdıra bilmirlər.
- 79% öz mühitlərində işləyən süni intellekt agentlərinə və MCP sistemlərinə heç bir görünürlük yoxdur.
Tənzimlənən mühitlərdə bu inventar yaxşı təcrübədən müqavilə gözləntilərinə və ya uyğunluq öhdəliyinə keçir. Lakin inventar sizə yalnız nəyə sahib olduğunuzu göstərir. Öz-özlüyündə hücumu bloklamır.
The spac: AppSec üçün EDR
SAST və SCA Alətlər agentin davranışını və ya konfiqurasiyasını deyil, kodu və asılılıqları təhlil etmək üçün hazırlanmışdır. EDR prosesləri və şəbəkə əlaqələrini görür, lakin adətən asılılığı və ya agent konfiqurasiyasını şərh etmək üçün tətbiq-təhlükəsizlik kontekstindən məhrumdur. Bu iki alət kateqoriyası arasında boşluq var, kodun yaradıldığı və süni intellekt hücum səthinin yerləşdiyi yer.
Bu boşluğun üç kor nöqtəsi var:
- Süni intellekt aktivləri. Modellər, agentlər və MCP serverləri sizin cihazınızda görünmür SASTvə ya SCAradar. Görə bilmədiyiniz şeyləri inventarlaşdıra bilməzsiniz.
- Konfiqurasiya faylları. Bacarıqlar, qaydalar və MCP konfiqurasiyaları agent davranışını formalaşdırır, lakin adətən zərərsiz düz mətn kimi nəzərdən keçirilir.
- Paket quraşdırmaları. A zərərli asılılıq zərərli olduğu bilinməzdən əvvəl başlaya bilər, sonra heç kimin təsdiqləmədən sirləri və tokenləri üzə çıxarın.
Xygeni onu necə bağlayır
EDR son nöqtələr üçün nə edir, Xygenie Shield, süni intellektlə dəstəklənən inkişaf həyat dövrü üçün işləyir: tətbiq-təhlükəsizlik kontekstini başa düşərkən kodun yaradıldığı yeri qoruyur.
- Görünüş harada SAST və SCA çatma. Xygeni zərərli bacarıqları və qaydalar fayllarını işarələyir, MCP konfiqurasiyalarını təhlil edir və auditə hazır bir sistem qurur. AI-BOM, OWASP LLM, MCP və Agentlik Bacarıqları üzrə Top 10-luqlara daxil edilmişdir.
- Təkcə imzalar deyil, kəşfiyyat. MEW (Zərərli Proqramın Erkən Xəbərdarlığı), CVE, xəbərdarlıq və ya ictimai imza mövcud olmazdan əvvəl paketi bloklamaq üçün onun davranışını və riskini təhlil edir. Ən son şəbəkə kəşfiyyatı, zərərli infrastrukturla əlaqələri kəsir.
- Koddan son nöqtəyə qədər tək bir nəzarət nöqtəsi. Avropa məlumatlarının suverenliyi və uyğunluq sübutları daxil edilmiş, mühiti yenidən qurmadan yerləşdirilən tək bir agent.
Canlı nümayişdə, bu siyasət tətbiqi, quraşdırma tamamlanmadan əvvəl süni intellekt agentinin zərərli paketi üç fərqli quraşdırma yolu (virtual mühit, paket meneceri və birbaşa yükləmə) üzərindən quraşdırma cəhdini blokladı, hamısı real vaxt rejimində daxil edildi və SOC-a ixrac edilə bildi. İlk layihənin işə salınması adətən təxminən bir saat çəkir; əhatə dairəsini bütün təşkilata yaymaq, strukturdan asılı olaraq, adətən bir-iki həftə çəkir.
FAQ
Bir abzasda süni intellekt hücum səthi nədir?
Süni intellekt hücum səthi, riskin tətbiqə daxil ola biləcəyi modellər, agentlər, MCP serverləri, bacarıqlar, qaydalar faylları və süni intellekt tərəfindən təklif olunan asılılıqlar dəstidir, bu da çox vaxt insan tərəfindən nəzərdən keçirilməzdən əvvəl baş verir. Bu, ənənəvi kod və asılılıqlardan kənara çıxaraq süni intellekt agentinin necə davrandığını formalaşdıran konfiqurasiya fayllarını və təlimatları da əhatə edir.
Süni intellekt köməkçimin təklif etdiyi paket adının halüsinasiya, yoxsa sadəcə qanuni, lakin tanış olmayan olduğunu necə deyə bilərəm?
Quraşdırmadan əvvəl yoxlayın: yalnız ada etibar etmək əvəzinə, reyestri yoxlayın və paketin faktiki məzmununu və niyyətini təhlil edin. Xygeni, kod generasiyası zamanı bu yoxlamanı real vaxt rejimində avtomatlaşdırır, beləliklə, paketin tanıdığınız olub-olmamasından asılı olmayaraq, quraşdırma işə düşməzdən əvvəl təsdiqlənir və ya bloklanır.
Slopsquatting bütün süni intellekt modellərinə eyni dərəcədə təsir edirmi?
19.7% rəqəminin arxasındakı araşdırma birdən çox modeli əhatə etmiş və problemin geniş yayılmış olduğunu, aralarında yalnız kiçik bir fərq olduğunu aşkar etmişdir. Bu, tək bir köməkçiyə xas olan bir qüsur deyil, süni intellekt dəstəkli inkişaf üçün bir nümunədir.
Artıq halüsinasiyalı və ya zərərli bir paket quraşdırıb-yükləmədiyimizi geriyə doğru yoxlaya bilərikmi?
Bəli. Xygeni platforması müştərilərə mövcud komponent inventarınızda axtarıla bilən aşkar edilmiş zərərli paketlərin saxlanılan verilənlər bazasına giriş imkanı verir, beləliklə, artıq quraşdırılmış hər hansı bir şeyin məlum təhlükə olub olmadığını bir neçə kliklə təsdiqləyə bilərsiniz.
Birdən çox komandası olan orta ölçülü bir təşkilat üçün tətbiq nə qədər vaxt aparır?
İlk layihənin işə qəbulu adətən təxminən bir saat çəkir. Bütün təşkilat üzrə miqyaslanma adətən komanda strukturundan və iş üsullarından asılı olaraq bir-iki həftə çəkir.
Süni intellekt hücum səthinizi pulsuz xəritələşdirin
Tətbiqinizin süni intellekt izini pulsuz olaraq xəritələşdirin: hesab yaradın və dəqiqələr ərzində ilk skanlamanı işə salınTək bir tətbiqlə başlayın, içərisində hansı süni intellekt olduğunu və süni intellekt hücum səthinizin hansı hissəsinin təhlükəli olduğunu görün.
*Yuxarıda istinad edilən bəzi imkanlar Xygeni Shield və vasitəsilə tətbiq olunur ASPM/AI Təhlükəsizlik modulları; mövcudluq plana görə dəyişə bilər. Baxın xygeni.io cari məhsul təfərrüatları üçün.
