පසුගිය වසර කිහිපය තුළ, යෙදුම් ආරක්ෂාවට පැහැදිලි සීමාවක් තිබුණි: ගබඩාව සහ pipeline. එතන තමයි පාලනයන් තිබුණේ, ස්කෑන් ක්රියාත්මක වුණේ, නිෂ්පාදනයට යමක් නැව්ගත කළ යුතුද නැද්ද යන්න කණ්ඩායම් තීරණය කළේ. ඒ සියල්ල රඳා පැවතුනේ එක් උපකල්පනයක් මත ය: සංවර්ධකයෙකු පද්ධතියට ඇතුළු වූයේ කුමන කේතය සහ කුමන පරායත්තතාද යන්න පැහැදිලිව තෝරා ගත්තේය.
ඒ උපකල්පනය තවදුරටත් වලංගු නොවේ. අද වන විට වැඩිවන කේත ප්රමාණයක් AI නියෝජිතයෙකු විසින් ලියන ලද, යෝජනා කරන ලද හෝ ස්ථාපනය කරන ලද අතර, බොහෝ විට කිසිවෙකු ඇතුළු කරන දේවල නම දෙස නොබලා.cisකේතයට ඇතුළු වන දේ චලනය වන විට, ප්රහාරය ද එසේමය. එය ක්රියාවලියේ ඉදිරිපසටම ගමන් කරයි: කේතය නිර්මාණය කළ මොහොතේ සිට, සහායකයා තුළම සහ එය වින්යාස කරන ගොනු තුළ.
මෙය ඔබගේ AI ප්රහාරක මතුපිටයි: සෑම ආකෘතියක්ම, නියෝජිතයෙක්ම, MCP සේවාදායකයක්ම, කුසලතාවක්ම සහ AI-යෝජිත යැපීමක්ම දැන් මිනිසෙකු විසින් සමාලෝචනය කිරීමට පෙර අවදානමක් හඳුන්වා දිය හැකිය. ඔබේ සංවර්ධකයින් විශ්වාස කරන එම AI දැන් එහි කොටසකි. මෙය අනාගත අවදානමක් නොවේ. එය දැනටමත් සිදුවී ඇති මාරුවක් වන අතර, එය ප්රායෝගිකව පෙනෙන්නේ කෙසේද යන්න මෙන්න.
හුදකලා සිදුවීමක් නොව, ප්රහාර රැල්ලක්
පහත සඳහන් කිසිවක් රසායනාගාර අභ්යාසයක් නොවේ.cise හෝ උපකල්පිතයි. මේවා ප්රසිද්ධ, ලේඛනගත සිදුවීම් වන අතර, සියල්ලම පාහේ පසුගිය වසරේ සිදු වූ අතර, ඒ සෑම එකක්ම AI නියෝජිතයාටම ටිකක් සමීප වේ:
- 2025 අගෝස්තු, s1ngularity: ප්රහාරකයින් වඩාත් බහුලව භාවිතා වන ගොඩනැගීමේ පද්ධතිවලින් එකක් වන Nx වෙතින් ප්රකාශන ටෝකනයක් සොරකම් කළ අතර, සංවර්ධකයින්ගේ යන්ත්රවල රහස් සෙවීමට AI මෙවලම් භාවිතා කරමින් අනිෂ්ට අනුවාදයන් npm වෙත තල්ලු කළහ.
- 2025 සැප්තැම්බර්, හුණු/නිදොස් කිරීම: npm හි විශාලතම ළඟා වීමේ සම්මුතියක් වන, සතිපතා බාගත කිරීම් බිලියන දෙකකට වඩා ඇති පැකේජ 18 ක්, තනි නඩත්තුකරුවෙකුගේ ගිණුමක් පැහැර ගැනීම හරහා අත්පත් කර ගන්නා ලදී.
- 2025 සැප්තැම්බර්, ෂායි-හුලුද්: npm හරහා ස්වයං-ප්රචාරණය කළ හැකි පළමු ලේඛනගත පණුවන්ගෙන් එකකි. නොවැම්බර් මාසයේදී එහි දෙවන රැල්ල වඩාත් ආක්රමණශීලී වූ අතර ගබඩා 25,000 කට වඩා වැඩි ගණනකින් හෙළිදරව් වූ රහස් සමඟ බැඳී ඇත.
- 2025 ඔක්තෝබර්, භාවිතයට නොගත් ආනයන: PhantomRaven ව්යාපාරයේ කොටසක්, එහිදී AI මායාව ස්ලොප්ස්කොටින් තාක්ෂණයක් හරහා සැබෑ අනිෂ්ට මෘදුකාංග npm තුළට හඳුන්වා දෙන ලදී.
- මේ අවුරුද්දේ, ClawHub: වැඩිපුරම බාගත කළ කුසලතා හතෙන් පහක්ම අනිෂ්ට මෘදුකාංග වූ විෂ සහිත AI කුසලතා ලේඛනයක්.
කර්මාන්තය එකම නිගමනය විධිමත් කරමින් සිටී. LLM යෙදුම් සඳහා OWASP ඉහළම 10 කඩිනම් එන්නත් කිරීම අංක එකේ තබයි. OWASP MCP ඉහළම 10 (දැනට බීටා හි ඇත) මෙවලම් සමඟ කතා කිරීමට ප්රොටෝකෝල නියෝජිතයන් භාවිතා කරන ඉලක්ක කරයි. නව ඉන්කියුබේටර්-අදියර ව්යාපෘතියක් වන OWASP නියෝජිත කුසලතා ඉහළම 10, එහි ඉහළම අවදානම ලෙස ද්වේෂ සහගත කුසලතා නම් කරයි. OWASP සාමාන්යයෙන් ප්රවේශමෙන් ගමන් කරයි; එකවර පෙරමුණු තුනක් විවෘත කිරීම, ඒවායින් එකක් හදිසියේ, මෙය කෙතරම් වේගයෙන් ගමන් කරනවාද යන්න ගැන යමක් පවසයි.
මේ තුනම එකම අදහසකට අභිසාරී වේ: ආකෘතියක් වටා ඇති උපදෙස්, මෙවලම් සහ වින්යාසයන් දැන් AI ප්රහාරක මතුපිටෙහි කොටසක් වන අතර ඒවා සාමාන්යයෙන් ඔබේම ගබඩාව තුළ පවතී. ඔබේ කණ්ඩායම් වලින් අසන්නට වටින පළමු ප්රශ්නය මතු කරන්නේ කුමක්ද: ඔබේ repo හි ජීවත් වන නීති ගොනු, කුසලතා සහ MCP වින්යාස සමාලෝචනය කරන්නේ කවුද?
දෛශිකය 1: විෂ සහිත කුසලතාව
කුසලතාවක් යනු AI නියෝජිතයෙකුට කාර්යයක් ඉටු කරන ආකාරය උගන්වන උපදෙස් සහ හැකියාවන් ගොනුවකි. නියෝජිතයෙකුගේ හැසිරීම හැඩගැස්වීමේ එකම ක්රමය එය නොවේ (නීති ගොනු, hooks, සහ MCP configs ද එසේ කරයි), නමුත් ඒවා සියල්ලම එක් ගුණාංගයක් බෙදා ගනී: ඒවා කේතය සමඟ ගබඩාව තුළ ගමන් කරයි.
මෙම වසරේ පර්යේෂණය මෙම කුසලතා 4,000ක් සමාලෝචනය කළේය:
- 36% කට අවම වශයෙන් එක් ආරක්ෂක දෝෂයක් තිබුණි.
- 13.4% ක් තීරණාත්මක විය.
- 100 කට ආසන්න ප්රමාණයකට ද්වේෂසහගත ගෙවීම් සම්පූර්ණයෙන්ම තිබුණි.
මූලික මාරුව: ප්රහාරකයා තවදුරටත් ඔබේ කේතය ඉලක්ක නොකරයි. ඔවුන් ඔබේ කේතය ලියන නියෝජිතයා ඉලක්ක කර ගනිමින්, ආකෘතිය කියවන සහ ක්රියාකාරී ලෙස සලකන සැඟවුණු උපදෙස් (සමහර විට නොපෙනෙන අක්ෂර භාවිතා කරමින්) රෝපණය කරයි. මානව සමාලෝචකයෙකු අනුමත කරයි pull request හොඳ විශ්වාසයකින් යුතුව, මන්ද ඔවුන්ගේ ඇස්වලට ගොනුව පිරිසිදුව පෙනේ. ආකෘතිය සමාලෝචකයා කිසිදා නොදුටු උපදෙස් අර්ථකථනය කරයි.
මෙය න්යායාත්මක නොවේ. CVE-2025-59536 (CVSS 8.7) මඟින් ක්ලෝඩ් කේතය විශ්වාස නොකළ ගබඩාවකින් දියත් කිරීමට ඉඩ ලබා දුන් අතර, එහිදී අනිෂ්ට වින්යාසයකට පරිශීලකයා විශ්වාස සංවාදය පිළිගැනීමට පෙර විධාන ක්රියාත්මක කළ හැකිය. දෙවන අවදානමක් වන CVE-2026-21852, පරිශීලකයා කිසිවක් අනුමත නොකර ව්යාපෘති-පාලිත වින්යාසය හරහා API යතුරක් පිටවීමට ඉඩ ලබා දුන්නේය.
H2: දෛශිකය 2: ස්ලොප්ස්කොටින්
මෙම නම "slop" (AI මගින් සමහර විට ජනනය කරන කුණු) සම්භාව්ය typosquatting ප්රහාරය සමඟ මිශ්ර කරයි. Typosquatting මානව දෝෂය මත රඳා පවතී: ප්රහාරකයෙකු ජනප්රිය එකකට ආසන්න පැකේජ නාමයක් ලියාපදිංචි කර typosquat එකක් එනතෙක් බලා සිටී. එය අහඹුයි.
ස්ලොප්ස්කැටිං වැරැද්දක් එනකම් බලාගෙන ඉන්නේ නැහැ. මෙම සැසියේදී යොමු කරන ලද අධ්යයනයේදී, AI ආකෘති මගින් ජනනය කරන ලද පැකේජ යොමු කිරීම් වලින් 19.7% ක් නොපවතින පැකේජ වෙත යොමු විය. ආකෘති එකම නම් නැවත නැවතත් මායාවන් ඇති කරයි, එබැවින් ප්රහාරකයෙකු AI නිර්මාණය කරන නම් නරඹයි, එම නම් අනිෂ්ට කේතයකින් ලියාපදිංචි කරයි, සහ එය ඔබගේ යෙදුමට ඇද ගැනීමට AI-යෝජිත ඊළඟ ස්ථාපනය එනතෙක් බලා සිටී.
පරිමාණය කුඩා නොවේ: 2025 දී නව අනිෂ්ට පැකේජ 450,000 කට වඩා හඳුනාගෙන ඇත. උදාහරණ දෙකක් එය සංයුක්ත කරයි:
- පර්යේෂකයෙක් විසින් "හානිකර නොවන පරීක්ෂණ පැකේජයක්" රෝපණය කරන ලදී. හග්ගින්ෆේස්-ක්ලි කාරණය ඔප්පු කිරීමට. එය ලොග් විය මාස තුනක් ඇතුළත බාගත කිරීම් 30,000 කට වඩා.
- භාවිතයට නොගත් ආනයනඉහත කාලරේඛාවෙන්, තහවුරු කරන ලද අනිෂ්ට මෘදුකාංගයක්, පොදු ලේඛනයක සජීවීව, හරියටම මෙම තාක්ෂණය භාවිතා කරමින්. එය පරීක්ෂණයක් නොවේ.
ප්රශ්නය මෙය ඔබේ කණ්ඩායමට සිදුවිය හැකිද යන්න නොවේ. එය AI-යෝජිත පැකේජ කීයක් අද කිසිවෙකු නොබලා ඔබේ කේතයට ඇතුළු කරනවාද යන්නයි.
ප්රතිචාරය: standards අල්ලගෙන ඉන්නවා
බලවේග දෙකක් සමාන්තරව ධාවනය වේ. ප්රහාර වේගවත් වන අතරතුර, standardශරීර ප්රතික්රියා කරන්නේ:
- NIST SP 800-218A අඛණ්ඩතාව සහ සම්භවය පිළිබඳ සාක්ෂි ඇතුළුව AI ආකෘති සඳහා විශේෂිත වූ භාවිතයන් සමඟ ආරක්ෂිත මෘදුකාංග සංවර්ධන රාමුව පුළුල් කරයි.
- In මැයි 2026, CISA සහ එහි ජාත්යන්තර G7 හවුල්කරුවන් AI සඳහා වන ද්රව්ය පිළිබඳ මෘදුකාංග පනත් කෙටුම්පතක් පිළිබඳ මාර්ගෝපදේශ ප්රකාශයට පත් කරන ලද අතර, එම ඉන්වෙන්ටරියට අයත් දේ නිර්වචනය කරයි: ආකෘති, දත්ත කට්ටල, සංරචක, සැපයුම්කරුවන් සහ යැපීම්.
දිශාව පැහැදිලිය: SBOM AI-BOM එකක් දක්වා ව්යාප්ත වෙමින් පවතී. ඔබට ඉන්වෙන්ටරි කළ නොහැකි දේ සහතික කිරීමට හෝ සහතික කිරීමට නොහැකිය. අද බොහෝ සංවිධානවලට කළ නොහැක:
- 43% ඔවුන් දැනටමත් භාවිතා කරන AI මෙවලම් විගණනය කිරීමට හෝ ඉන්වෙන්ටරි කිරීමට නොහැකිය.
- 79% තමන්ගේම පරිසරයේ ක්රියාත්මක වන AI නියෝජිතයන් සහ MCP පද්ධති වෙත දෘශ්යතාවක් නොමැත.
නියාමනය කරන ලද පරිසරයන් තුළ, මෙම ඉන්වෙන්ටරි හොඳ භාවිතයේ සිට ගිවිසුම්ගත අපේක්ෂාව හෝ අනුකූලතා බැඳීම දක්වා ගමන් කරයි. නමුත් ඉන්වෙන්ටරියක් ඔබට පවසන්නේ ඔබ සතුව ඇති දේ පමණි. එය තනිවම ප්රහාරයක් අවහිර නොකරයි.
පරතරය: AppSec සඳහා EDR එකක්
SAST සහ SCA මෙවලම් නිර්මාණය කර ඇත්තේ නියෝජිතයෙකුගේ හැසිරීම හෝ එහි වින්යාසය නොව, කේතය සහ පරායත්තතා විශ්ලේෂණය කිරීමට ය. EDR ක්රියාවලි සහ ජාල සම්බන්ධතා දකී, නමුත් එයට සාමාන්යයෙන් යැපීමක් හෝ නියෝජිත වින්යාසයක් අර්ථ නිරූපණය කිරීමට යෙදුම්-ආරක්ෂක සන්දර්භය නොමැත. එම මෙවලම් කාණ්ඩ දෙක අතර පරතරයක් ඇත, හරියටම කේතය දැන් නිර්මාණය වන ස්ථානය සහ හරියටම AI ප්රහාරක මතුපිට ජීවත් වන ස්ථානය.
එම පරතරයේ අන්ධ ලප තුනක් ඇත:
- AI වත්කම්. ආකෘති, නියෝජිතයන් සහ MCP සේවාදායකයන් ඔබගේ SASTහෝ SCAගේ රේඩාර් එක. ඔබට නොපෙනෙන දේ ඉන්වෙන්ටරි කළ නොහැක.
- වින්යාස ගොනු. කුසලතා, රීති සහ MCP වින්යාසයන් නියෝජිත හැසිරීම් හැඩගස්වන නමුත් සාමාන්යයෙන් ඒවා හානිකර නොවන සරල පෙළක් ලෙස සමාලෝචනය කෙරේ.
- පැකේජ ස්ථාපනයන්. A ද්වේෂසහගත යැපීම ද්වේෂසහගත බව දැන ගැනීමට පෙර ක්රියාත්මක විය හැක., ඉන්පසු කිසිවෙකු අනුමත නොකර රහස් සහ ටෝකන පිට කරන්න.
සයිජෙනි එය වසා දමන්නේ කෙසේද?
අන්ත ලක්ෂ්ය සඳහා EDR එකක් කරන්නේ කුමක්ද, සයිජෙනි Shield යනු AI-සහාය දක්වන සංවර්ධන ජීවන චක්රය සඳහා ය: එය යෙදුම්-ආරක්ෂක සන්දර්භය තේරුම් ගනිමින් කේතය නිර්මාණය වන ස්ථානය ආරක්ෂා කරයි.
- දෘශ්යතාව කොහෙද SAST සහ SCA ළඟා නොවන්න. Xygeni අනිෂ්ට කුසලතා සලකුණු කර ගොනු පාලනය කරයි, MCP වින්යාස විශ්ලේෂණය කරයි, සහ විගණනයට සූදානම් එකක් සාදයි. AI-BOM, OWASP LLM, MCP, සහ Agentic Skills Top 10s වෙත සිතියම්ගත කර ඇත.
- බුද්ධිය, අත්සන් පමණක් නොවේ. MEW (අනිෂ්ට මෘදුකාංග පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම) CVE එකක්, උපදේශනයක් හෝ මහජන අත්සනක් පැවතීමට පෙර එය අවහිර කිරීමට පැකේජයක හැසිරීම සහ අවදානම විශ්ලේෂණය කරයි. යාවත්කාලීන ජාල බුද්ධිය දන්නා-ද්වේෂ සහගත යටිතල පහසුකම් වෙත සම්බන්ධතා කපා දමයි.
- කේතයේ සිට අන්ත ලක්ෂ්යය දක්වා එක් පාලන ලක්ෂ්යයක්. පරිසරය නැවත සැලසුම් නොකර යොදවා ඇති තනි නියෝජිතයෙකු, යුරෝපීය දත්ත ස්වෛරීභාවය සහ අනුකූලතා සාක්ෂි ඇතුළත් කර ඇත.
සජීවී නිරූපණයකදී, මෙම ප්රතිපත්ති බලාත්මක කිරීම මඟින් ස්ථාපනය අවසන් වීමට පෙර විවිධ ස්ථාපන මාර්ග තුනක් (අතථ්ය පරිසරය, පැකේජ කළමනාකරු සහ සෘජු බාගත කිරීම) හරහා අනිෂ්ට පැකේජයක් ස්ථාපනය කිරීමට AI නියෝජිතයෙකු ගත් උත්සාහය අවහිර කරන ලදී, සියල්ල තත්ය කාලීනව ලොග් වී SOC වෙත අපනයනය කළ හැකිය. පළමු ව්යාපෘතියකට ඇතුළත් වීමට සාමාන්යයෙන් පැයක් පමණ ගත වේ; සම්පූර්ණ සංවිධානයක් හරහා ආවරණය පුළුල් කිරීම සාමාන්යයෙන් ව්යුහය අනුව සති එකක් හෝ දෙකක් ගත වේ.
නිති අසන පැණ
එක් ඡේදයකින් AI ප්රහාරක මතුපිට කුමක්ද?
AI ප්රහාරක මතුපිට යනු ආකෘති, නියෝජිතයින්, MCP සේවාදායක, කුසලතා, රීති ගොනු සහ AI-යෝජිත පරායත්තතා සමූහයක් වන අතර එමඟින් අවදානම යෙදුමකට ඇතුළු විය හැකිය, බොහෝ විට මිනිසෙකු එය සමාලෝචනය කිරීමට පෙර. එය සාම්ප්රදායික කේත සහ පරායත්තතා ඉක්මවා ගොස් AI නියෝජිතයෙකු හැසිරෙන ආකාරය හැඩගස්වන වින්යාස ගොනු සහ උපදෙස් ඇතුළත් කරයි.
මගේ AI සහායකයා යෝජනා කළ පැකේජ නාමයක් මායාවක්ද නැතිනම් නීත්යානුකූල නමුත් නුහුරුද යන්න මා දන්නේ කෙසේද?
ස්ථාපනය කිරීමට පෙර වලංගු කරන්න: නම පමණක් විශ්වාස කරනවාට වඩා රෙජිස්ට්රිය පරීක්ෂා කර පැකේජයේ සත්ය අන්තර්ගතය සහ අභිප්රාය විශ්ලේෂණය කරන්න. කේත උත්පාදනය අතරතුර Xygeni මෙම වලංගුකරණය තත්ය කාලීනව ස්වයංක්රීය කරයි, එබැවින් පැකේජය ඔබ හඳුනාගත් එකක් වුවත් නැතත්, එය ක්රියාත්මක වීමට පෙර ස්ථාපනයක් අනුමත කර හෝ අවහිර කරනු ලැබේ.
ස්ලොප්ස්කොටින් කිරීම සියලුම AI මාදිලිවලට එක හා සමානව බලපාන්නේද?
19.7% අගය පිටුපස ඇති පර්යේෂණය බහු ආකෘති ආවරණය කළ අතර ගැටළුව පුළුල් ලෙස බෙදා හැර ඇති බවත්, ඒවා අතර කුඩා වෙනස්කම් පමණක් ඇති බවත් සොයා ගන්නා ලදී. මෙය AI-සහාය දක්වන සංවර්ධනය පුරා ඇති රටාවක් මිස එක් සහායකයෙකුට විශේෂිත වූ දෝෂයක් නොවන බවත් සොයා ගන්නා ලදී.
අපි දැනටමත් මායාවන් සහිත හෝ ද්වේෂසහගත පැකේජයක් ස්ථාපනය කර ඇත්දැයි අපට අතීතයට බලපාන පරිදි පරීක්ෂා කළ හැකිද?
ඔව්. Xygeni හි වේදිකාව මඟින් පාරිභෝගිකයින්ට අනාවරණය කරගත් අනිෂ්ට පැකේජවල නඩත්තු කරන ලද දත්ත සමුදායකට ප්රවේශය ලබා දෙන අතර, එය ඔබගේ පවතින සංරචක ඉන්වෙන්ටරියෙන් සෙවිය හැකිය, එබැවින් දැනටමත් ස්ථාපනය කර ඇති ඕනෑම දෙයක් දන්නා තර්ජනයක් දැයි ඔබට ක්ලික් කිරීම් කිහිපයකින් තහවුරු කළ හැකිය.
බහු කණ්ඩායම් සහිත මධ්යම ප්රමාණයේ සංවිධානයකට ක්රියාත්මක කිරීමට කොපමණ කාලයක් ගතවේද?
පළමු ව්යාපෘතියකට ඇතුළත් වීමට සාමාන්යයෙන් පැයක් පමණ ගත වේ. කණ්ඩායම් ව්යුහය සහ වැඩ කරන ආකාරය අනුව, සම්පූර්ණ සංවිධානයක් හරහා පරිමාණය කිරීමට සාමාන්යයෙන් සති එකක් හෝ දෙකක් ගත වේ.
ඔබගේ AI ප්රහාරක පෘෂ්ඨය නොමිලේ සිතියම්ගත කරන්න
ඔබගේ යෙදුමේ AI පියසටහන නොමිලේ සිතියම්ගත කරන්න: ගිණුමක් සාදන්න සහ මිනිත්තු කිහිපයකින් පළමු ස්කෑන් එක ක්රියාත්මක කරන්න.. තනි යෙදුමකින් පටන් ගන්න, එහි ඇති AI මොනවාදැයි බලන්න, සහ ඔබේ AI ප්රහාරක මතුපිට කුමන කොටස භයානකදැයි බලන්න.
*ඉහත සඳහන් කර ඇති සමහර හැකියාවන් Xygeni Shield හරහා බලාත්මක කර ඇත සහ ASPM/AI ආරක්ෂක මොඩියුල; සැලැස්ම අනුව ලබා ගැනීමේ හැකියාව වෙනස් විය හැකිය. බලන්න xygeni.io වෙබ් අඩවිය වත්මන් නිෂ්පාදන විස්තර සඳහා.
