Di çend salên dawî de, ewlehiya sepanên xwedî sînorek zelal bû: depo û pipelineEw der cihê kontrolê bû, ew der cihê skankirinê bû, ew der cihê tîman bû ku biryar didan ka tiştek dê ji bo hilberînê were şandin an na. Hemû li ser yek texmînê bû: pêşdebir bi eşkereyî hilbijart ku kîjan kod û kîjan girêdayî dikevin nav pergalê.
Ew texmîn êdî rast nîne. Îro beşek zêde ya kodê ji hêla ajanek AI ve tê nivîsandin, pêşniyar kirin, an sazkirin, pir caran bêyî ku kes li navê tiştê ku tê kişandin binêre. Dema ku decisÇiqas tiştê ku dikeve kodê diguhere, êrîş jî diguhere. Ew ber bi pêşiya pêvajoyê ve diçe: gava ku kod tê afirandin, di hundirê alîkar bixwe de û di pelên ku wê mîheng dikin de.
Ev rûbera êrîşa AI ya we ye: her model, ajan, servera MCP, jêhatîbûn, û girêdayîbûna pêşniyarkirî ya AI ku naha dikare berî ku mirovek wê binirxîne xetereyê bide destpêkirin. Heman AI ku pêşdebirên we pê bawer dikin naha beşek ji wê ye. Ev ne xetereyek pêşerojê ye. Ew guhertinek e ku berê qewimî ye, û li vir di pratîkê de çawa xuya dike.
Pêleke êrîşan, ne bûyerek tenê
Yek ji yên jêrîn tetbîqata laboratûvarê nînecisan jî hîpotetîk. Ev bûyerên giştî û belgekirî ne, hema bêje hemû ji sala borî ne, û her yek ji wan hinekî nêzîkî ajansa AI bi xwe dibe:
- Tebaxa 2025, s1ngularity: Êrîşkaran ji Nx, yek ji pergalên avakirinê yên herî zêde tê bikaranîn, tokenek weşanê dizîn û guhertoyên xerabkar şandin npm, bi karanîna amûrên AI da ku li ser makîneyên pêşdebiran li razên nêçîrê bigerin.
- Îlona 2025, tebeşîr/debug: yek ji mezintirîn tawîzên npm-ê ji hêla gihîştinê ve, 18 pakêtên bi zêdetirî du mîlyar dakêşanên heftane, ku bi rêya dizîna hesabê yek parastvanek hate desteserkirin.
- Îlona 2025, Şaî-Hulud: yek ji wan kurmên yekem ên belgekirî ye ku dikare bi rêya npm-ê xwe belav bike. Pêla wê ya duyemîn, di Mijdarê de, êrîştir bû û bi razên ku li zêdetirî 25,000 depoyan hatine eşkerekirin ve girêdayî bû.
- Cotmeha 2025, hawirdekirinên nehatine bikaranîn: beşek ji kampanyaya PhantomRaven, ku tê de halûsînasyona AI-ê bi rêya teknîka slopsquatting-ê malware-ya rastîn xist nav npm-ê.
- Îsal, ClawHub: qeydeke jêhatîyên sûnî yên jehrî ku tê de pênc ji heft jêhatîyên herî zêde hatine dakêşandin malware bûn.
Pîşesazî heman encamê fermî dike. OWASP Top 10 ji bo Serlêdanên LLM derzîkirina bilez di rêza yekem de datîne. OWASP MCP Top 10 (niha di betayê de ye) protokola ku ajanên ji bo axaftina bi amûran re bikar tînin hedef digire. OWASP Agentic Skills Top 10, projeyek nû ya qonaxa înkubatorê, jêhatîyên xerabkar wekî xetera xwe ya herî mezin bi nav dike. OWASP bi gelemperî bi baldarî tevdigere; vekirina sê eniyan di carekê de, yek ji wan bi lezgînî, tiştek li ser leza vê yekê dibêje.
Her sê li ser heman ramanê li hev dikin: rêwerz, amûr û mîhengên li dora modelekê niha beşek ji rûyê êrîşa AI ne, û ew bi gelemperî di hundurê depoya we de ne. Ev yek pirsa yekem derdixe holê ku hêjayî pirsîn ji tîmên we ye: kî pelên qaîdeyan, jêhatîbûn û mîhengên MCP-ê yên ku di depoya we de ne dinirxîne?
Vektor 1: jêhatîya jehrî
Jêhatîbûn pelek ji rêwerz û şiyanan e ku fêrî ajanek AI dike ka meriv çawa karekî pêk tîne. Ew ne tenê rêya şekildana tevgera ajanek e (pelên qaîdeyan, hooks, û mîhengên MCP heman tiştî dikin), lê ew hemî taybetmendiyek parve dikin: ew di hundurê depoyê de, bi kodê re, diçin.
Lêkolîna îsal 4,000 ji van jêhatîbûnan nirxandin:
- %36ê wan herî kêm yek kêmasiya ewlehiyê hebû.
- %13.4 krîtîk bûn.
- Nêzîkî 100 ji wan bi tevahî barkêşên zirardar hebûn.
Guhertina bingehîn: êrîşkar êdî koda we hedef nagire. Ew ajanên ku koda we dinivîsin hedef digirin, rêwerzên veşartî diçînin (carinan bi karanîna karakterên nedîtî) ku model dixwîne û wekî operasyonel dibîne. Nirxandinek mirovî pesend dike. pull request bi niyeta baş ji ber ku, li ber çavên wan, dosya paqij xuya dike. Model rêwerzên ku nirxander qet nedîtiye şîrove dike.
Ev ne teorîk e. CVE-2025-59536 (CVSS 8.7) rê da destpêkirina Claude Code ji depoyek ne pêbawer, ku tê de mîhengek xerabkar dikaribû fermanan berî ku bikarhêner diyaloga baweriyê qebûl bike bimeşîne. Qelsiyek duyemîn, CVE-2026-21852, rê da derxistina mifteyek API-yê bi rêya mîhengkirina kontrolkirî ya projeyê, bêyî ku bikarhêner tiştek pesend bike.
H2: Vektor 2: rûniştina bêserûber
Nav "slop" (zibila ku carinan ji hêla AI ve tê çêkirin) bi êrîşa klasîk a typosquatting re tevlihev dike. Typosquatting bi xeletiya mirovan ve girêdayî ye: êrîşkar navekî pakêtê yê nêzîkî navekî populer tomar dike û li benda xeletiyekê ye. Ew bêserûber e.
Çûtina bêserûber li benda şaşiyekê namîne. Di lêkolîna ku di vê rûniştinê de hatî behs kirin de, %19.7ê referansên pakêtan ên ku ji hêla modelên AI ve hatine çêkirin, balê dikişînin ser pakêtên ku tune ne. Model meyla wan heye ku heman navan dubare bikin, ji ber vê yekê êrîşkar temaşe dike ka AI kîjan navan îcad dike, wan navan bi koda zirardar tomar dike, û li benda sazkirina din a ji hêla AI ve tê pêşniyar kirin e ku wê bikişîne nav serlêdana we.
Pîvan ne biçûk e: di sala 2025an de zêdetirî 450,000 pakêtên nû yên zirardar hatine tespîtkirin. Du mînak wê diyar dikin:
- Lêkolînerek pakêtek testê ya bê zirar çand bi navê rûyê hembêzkirinê-cli ji bo îspatkirina xalê. Ew têketin di sê mehan de ji 30,000î zêdetir dakêşandin.
- îtxalkirinên nehatine bikaranîn, ji rêza demê ya jorîn, malware hate piştrast kirin, di qeydek giştî de zindî ye, bi karanîna tam vê teknîkê. Ew yek ceribandinek nebû.
Pirs ne ew e ku ev dikare bi tîma we were an na. Pirs ew e ku îro çend pakêtên pêşniyarkirî yên AI di koda we de bêyî ku kes lê binêre dikevin.
Bersiv: standards digihîjin hev
Du hêz bi hev re dimeşin. Her ku êrîş leztir dibin, standardLaşên mirov reaksiyonê nîşan didin:
- NIST SP 800-218A çarçoveya pêşxistina nermalava ewle bi pratîkên taybetî yên modelên AI-ê, tevî delîlên yekparebûn û eslê wê, berfireh dike.
- In Gulan 2026, CISA û hevkarên wê yên navneteweyî yên G7 rêbernameyek li ser Pîlana Materyalên Nermalavê ji bo AI-ê weşand, ku diyar dike ka çi di wê envanterê de ye: model, setên daneyan, pêkhate, dabînker û girêdayî.
Rêgez eşkere ye: enerjîk SBOM vediguhere AI-BOM-ê. Tu nikarî tiştên ku nikarî envanterê bikî, sertîfîka bikî an jî şahidiyê bikî. Û îro, piraniya rêxistinan nikarin:
- 43% nikarin amûrên AI-ê yên ku ew jixwe bikar tînin denetim bikin an jî envanter bikin.
- 79% ti dîtinek li ser ajanên AI û pergalên MCP-ê yên ku di hawîrdora xwe de dixebitin tune.
Di jîngehên birêkûpêk de, ev envanter ji pratîka baş ber bi hêviya peymanî an mecbûriyeta pabendbûnê ve diçe. Lê envanter tenê ji we re vedibêje ka we çi heye. Bi serê xwe, ew êrîşekê asteng nake.
Valahî: EDR-ek ji bo AppSec
SAST û SCA Amûr ji bo analîzkirina kod û girêdayîbûnan hatine çêkirin, ne ji bo tevgera ajanek an mîhengkirina wê. EDR pêvajoyan û girêdanên torê dibîne, lê bi gelemperî çarçoveya ewlehiya serîlêdanê tune ye ku girêdayîbûnek an mîhengkirina ajanek şîrove bike. Di navbera van her du kategoriyên amûran de valahiyek heye, tam li ku derê kod niha tê çêkirin, û tam li ku derê rûbera êrîşa AI-ê lê ye.
Wê valahiya sê xalên kor hene:
- Taybetmendiyên AI. Model, ajan, û serverên MCP li ser we xuya nakin. SASTan yan SCAradarê. Tu nikarî tiştên ku nabînî tomar bikî.
- Pelên mîhengkirinê. Jêhatîbûn, rêgez û mîhengên MCP tevgera ajanê şekil didin lê bi gelemperî wekî nivîsa sade ya bêzerar têne nirxandin.
- Sazkirina pakêtan. A girêdayîbûna xerabkar dikare berî ku were zanîn ku xerabkar e bixebite, dûv re bêyî erêkirina kesî sir û nîşanan derdixin.
Xygeni çawa wê digire
Tiştê ku EDR ji bo xalên dawî dike, Xygeni Shield ji bo çerxa jiyana pêşkeftina bi alîkariya AI-ê dixebite: ew diparêze cihê ku kod tê afirandin di heman demê de çarçoveya ewlehiya serîlêdanê fam dike.
- Dîtin li ku derê SAST û SCA negihîjin. Xygeni pelên jêhatîbûn û qaîdeyên xerab nîşan dide, mîhengên MCP analîz dike, û pergalek amade-denetimê ava dike. AI-BOM, bi OWASP LLM, MCP, û Ajans Skills Top 10s ve hatiye nexşekirin.
- Agahdarî, ne tenê îmze. MEW (Hişyariya Zû ya Malware) tevger û rîska pakêtek analîz dike da ku berî CVE, şîretek, an îmzeyek giştî wê asteng bike. Agahdariya torê ya nûjen girêdanên bi binesaziya zirardar a naskirî qut dike.
- Yek xala kontrolê, ji kodê heta xala dawî. Ajanek yekane, bêyî ji nû ve mîmariya jîngehê were bicîhkirin, digel delîlên serweriya daneyên Ewropî û pabendbûnê.
Di xwenîşandaneke zindî de, sepandina vê polîtîkayê hewldana ajanekî AI-ê ya sazkirina pakêtek zirardar li ser sê rêyên sazkirinê yên cûda (jîngeha virtual, rêveberê pakêtê, û dakêşana rasterast) berî ku sazkirin biqede asteng kir, hemî di wextê rast de têne tomar kirin û ji bo SOC-ê têne hinardekirin. Destpêkirina projeyek yekem bi gelemperî nêzîkî saetekê digire; berfirehkirina berfirehiyê li seranserê rêxistinek tevahî bi gelemperî yek heta du hefteyan digire, li gorî avahiyê.
Pirs û Bersîv
Rûyê êrîşa AI di yek paragrafê de çi ye?
Rûyê êrîşa AI komek model, ajan, serverên MCP, jêhatîbûn, pelên qaîdeyan, û girêdayîbûnên pêşniyarkirî yên AI ye ku bi rêya wan rîsk dikare bikeve serîlêdanekê, pir caran berî ku mirovek wê binirxîne. Ew ji kod û girêdayîbûnên kevneşopî wêdetir dirêj dibe da ku pelên mîhengkirinê û rêwerzên ku şekil didin ka ajanek AI çawa tevdigere, di nav xwe de bigire.
Ez çawa dikarim bizanim ka navekî pakêtê ku ji hêla alîkarê AI-ya min ve tê pêşniyarkirin halucînasyonek e an tenê rewa ye lê nenas e?
Berî sazkirinê piştrast bike: qeydê kontrol bike û naverok û mebesta rastîn a pakêtê analîz bike, li şûna ku tenê bi navê wê bawer bikî. Xygeni vê piştrastkirinê di dema çêkirina kodê de di wextê rast de otomatîk dike, ji ber vê yekê sazkirinek berî ku bixebite tê pejirandin an asteng kirin, çi pakêt ji we re nas be an na.
Gelo slopsquatting bandorê li hemî modelên AI-ê bi heman rengî dike?
Lêkolîna li pişt rêjeya 19.7% gelek modelan vegirt û dît ku pirsgirêk bi awayekî berfireh belav bûye, tenê bi cûdahiyek piçûk di navbera wan de. Ev qalibek li seranserê pêşkeftina bi alîkariya AI ye, ne kêmasiyek taybetî ya yek alîkar e.
Ma em dikarin bi paşveçûnê kontrol bikin ka me pakêtek halûsînasyonkirî an jî zirardar saz kiriye?
Belê. Platforma Xygeni gihîştina xerîdaran dide databaseke pakêtên xerab ên tespîtkirî, ku li hember envantera pêkhateyên we yên heyî dikare were lêgerîn, ji ber vê yekê hûn dikarin bi çend klîkan piştrast bikin ka tiştek ku berê hatiye sazkirin gefek naskirî ye.
Ji bo rêxistineke navîn a bi gelek tîman, pêkanîn çiqas dem digire?
Destpêkirina projeyek yekem bi gelemperî nêzîkî saetekê digire. Berfirehkirina li seranserê rêxistinek tevahî bi gelemperî yek heta du hefteyan digire, li gorî avahiya tîmê û awayên xebatê.
Nexşeya rûyê êrîşa AI-ya xwe, belaş, nexşe bikin
Nexşeya şopa AI ya serlêdana xwe belaş nîşan bide: hesabek çêke û di çend deqeyan de skaneke yekem bimeşîneBi yek serîlêdanekê dest pê bike, bibîne ka çi AI di hundirê wê de ye, û bibîne ka kîjan beşa rûyê êrîşa AI-ya te xeternak e.
*Hin şiyanên ku li jor hatine behs kirin bi rêya Xygeni Shield û ASPM/Modulên ewlehiyê yên AI; hebûn dikare li gorî planê cûda bibe. Binêre xygeni.io Ji bo hûrguliyên hilberê heyî.
