Kwa miaka michache iliyopita, usalama wa programu ulikuwa na mpaka ulio wazi: hazina na pipelineHapo ndipo vidhibiti vilipo, ambapo skani ziliendeshwa, ambapo timu ziliamua kama kitu kilisafirishwa hadi uzalishaji. Yote yalitegemea dhana moja: msanidi programu alichagua waziwazi ni msimbo gani na ni vitegemezi vipi vilivyoingia kwenye mfumo.
Dhana hiyo haitumiki tena. Sehemu inayoongezeka ya msimbo leo imeandikwa, kupendekezwa, au kusakinishwa na wakala wa AI, mara nyingi bila mtu yeyote kuangalia jina la kinachoingizwa. Wakati decisKipengele cha kile kinachoingia kwenye msimbo husogea, vivyo hivyo shambulio. Husogea mbele kabisa ya mchakato: mara tu msimbo unapoundwa, ndani ya msaidizi yenyewe na katika faili zinazousanidi.
Huu ndio uso wako wa shambulio la AI: kila modeli, wakala, seva ya MCP, ujuzi, na utegemezi unaopendekezwa na AI ambao sasa unaweza kuleta hatari kabla ya mwanadamu kuipitia. AI ile ile ambayo watengenezaji wako wanaiamini sasa ni sehemu yake. Hii si hatari ya siku zijazo. Ni mabadiliko ambayo tayari yametokea, na hivi ndivyo inavyoonekana katika vitendo.
Wimbi la mashambulizi, si tukio la pekee
Hakuna kati ya yafuatayo ambayo ni mtaalamu wa majaribio ya maabaracisau ya kufikirika. Hizi ni matukio ya umma, yaliyoandikwa, karibu yote kutoka mwaka uliopita, na kila moja linakaribia kidogo wakala wa AI yenyewe:
- Agosti 2025, lugha ya kawaida: Washambuliaji waliiba tokeni ya kuchapisha kutoka kwa Nx, mojawapo ya mifumo ya ujenzi inayotumika sana, na kusukuma matoleo hasidi hadi npm, wakitumia zana za AI kuwinda siri kwenye mashine za watengenezaji.
- Septemba 2025, chaki/suluhisho: moja ya makubaliano makubwa zaidi ya npm kwa kufikia, vifurushi 18 vyenye zaidi ya vipakuliwa bilioni mbili kila wiki, vilivyochukuliwa kupitia utekaji nyara wa akaunti ya mtu mmoja anayetunza.
- Septemba 2025, Shai-Hulud: moja ya minyoo ya kwanza iliyorekodiwa ambayo iliweza kujizalilisha kupitia npm. Wimbi lake la pili, mnamo Novemba, lilikuwa kali zaidi na lilifungamana na siri zilizofichuliwa katika zaidi ya hazina 25,000.
- Oktoba 2025, uagizaji usiotumika: sehemu ya kampeni ya PhantomRaven, ambapo uzushi wa AI ulianzisha programu hasidi halisi katika npm kupitia mbinu ya slopsquatting.
- Mwaka huu, ClawHub: sajili ya ujuzi wa AI yenye sumu ambapo ujuzi tano kati ya saba uliopakuliwa zaidi ulikuwa programu hasidi.
Sekta hii inarasimisha hitimisho lile lile. OWASP Top 10 kwa Programu za LLM inaweka sindano ya haraka katika nambari moja. OWASP MCP Top 10 (kwa sasa iko katika beta) inalenga mawakala wa itifaki wanaotumia kuzungumza na zana. OWASP Agentic Skills Top 10, mradi mpya wa hatua ya Incubator, hutaja ujuzi hasidi kama hatari yake kuu. OWASP kwa kawaida husonga mbele kwa uangalifu; kufungua pande tatu kwa wakati mmoja, moja wapo ikiwa ya dharura, inasema kitu kuhusu jinsi hii inavyosonga mbele kwa kasi.
Zote tatu zinakubaliana kwa wazo moja: maagizo, zana, na usanidi unaozunguka modeli sasa ni sehemu ya uso wa shambulio la AI, na kwa kawaida huishi ndani ya hazina yako mwenyewe. Hili linaibua swali la kwanza linalofaa kuulizwa na timu zako: ni nani anayepitia faili za sheria, ujuzi, na usanidi wa MCP unaoishi kwenye repo yako?
Vekta 1: ujuzi wa sumu
Ujuzi ni faili ya maelekezo na uwezo unaomfundisha wakala wa akili bandia jinsi ya kufanya kazi. Sio njia pekee ya kuunda tabia ya wakala (faili za sheria, hooks, na mipangilio ya MCP hufanya vivyo hivyo), lakini zote zinashiriki sifa moja: zinasafiri ndani ya hazina, zikiwa na msimbo.
Utafiti mwaka huu ulipitia ujuzi 4,000 kati ya huu:
- 36% walikuwa na angalau dosari moja ya usalama.
- 13.4% walikuwa muhimu.
- Karibu 100 walikuwa na mizigo mibaya moja kwa moja.
Mabadiliko ya msingi: mshambuliaji halengi tena msimbo wako. Anamlenga wakala anayeandika msimbo wako, akiweka maagizo yaliyofichwa (wakati mwingine akitumia herufi zisizoonekana) ambazo modeli inasoma na kuzichukulia kama zinazofanya kazi. Mkaguzi wa kibinadamu anaidhinisha pull request kwa nia njema kwa sababu, kwa macho yao, faili inaonekana safi. Mfano huo hutafsiri maagizo ambayo mkaguzi hajawahi kuyaona.
Hii si nadharia. CVE-2025-59536 (CVSS 8.7) iliruhusu kuzindua Claude Code kutoka kwenye hazina isiyoaminika, ambapo usanidi hasidi ungeweza kuendesha amri kabla ya mtumiaji kukubali kidirisha cha uaminifu. Udhaifu wa pili, CVE-2026-21852, uliruhusu uondoaji wa ufunguo wa API kupitia usanidi unaodhibitiwa na mradi, bila mtumiaji kuidhinisha chochote.
H2: Vekta 2: kuchuchumaa kwa miguu
Jina hilo huchanganya "slop" (jalala ambalo AI wakati mwingine huzalisha) na shambulio la kawaida la uchapaji. Uchapaji hutegemea makosa ya kibinadamu: mshambuliaji husajili jina la kifurushi karibu na jina maarufu na kusubiri uchapaji. Ni nasibu.
Kuteleza kwenye koo haingoji kosa. Katika utafiti uliorejelewa wakati wa kipindi hiki, Asilimia 19.7 ya marejeleo ya vifurushi yaliyozalishwa na mifumo ya AI yalionyesha vifurushi ambavyo havipo. Mifano huwa na tabia ya kudanganya majina yale yale mara kwa mara, kwa hivyo mshambuliaji huangalia anayetaja AI huvumbua, husajili majina hayo na msimbo hasidi, na kusubiri usakinishaji unaofuata uliopendekezwa na AI ili kuuingiza kwenye programu yako.
Kiwango si kidogo: zaidi ya vifurushi vipya 450,000 vya programu hasidi vilitambuliwa mwaka wa 2025. Mifano miwili inaifanya iwe halisi:
- Mtafiti alipanda kifurushi cha majaribio kisicho na madhara kinachoitwa kukumbatiana-cli kuthibitisha hoja hiyo. Iliingia zaidi ya vipakuliwa 30,000 katika miezi mitatu.
- uagizaji usiotumika, kutoka kwa ratiba hapo juu, ilithibitishwa kuwa programu hasidi, moja kwa moja kwenye sajili ya umma, kwa kutumia mbinu hii haswa. Hiyo haikuwa jaribio.
Swali si kama hili linaweza kutokea kwa timu yako. Ni idadi ya vifurushi vilivyopendekezwa na AI vinavyoingiza msimbo wako leo bila mtu yeyote kuviangalia.
Jibu: standardwanafikia kilele
Vikosi viwili vinakimbia sambamba. Huku mashambulizi yakiongezeka, standardmiili inaitikia:
- NIST SP 800-218A Hupanua mfumo salama wa ukuzaji wa programu kwa kutumia mbinu mahususi kwa mifumo ya AI, ikiwa ni pamoja na ushahidi wa uadilifu na asili.
- In Mei 2026, CISA na washirika wake wa kimataifa wa G7 ilichapisha mwongozo kuhusu Muswada wa Vifaa vya Programu kwa AI, ikifafanua kile kinachofaa katika orodha hiyo: modeli, seti za data, vipengele, watoa huduma, na utegemezi.
Mwelekeo uko wazi: SBOM inapanuka na kuwa AI-BOM. Huwezi kuthibitisha au kuthibitisha kile ambacho huwezi kuorodhesha. Na leo, mashirika mengi hayawezi:
- 43% hawawezi kukagua au kuorodhesha zana za AI wanazotumia tayari.
- 79% Hazionekani kabisa katika mawakala wa AI na mifumo ya MCP inayofanya kazi katika mazingira yao wenyewe.
Katika mazingira yanayodhibitiwa, orodha hii ya bidhaa inahama kutoka kwa utendaji mzuri hadi matarajio ya kimkataba au wajibu wa kufuata sheria. Lakini orodha ya bidhaa inakuambia tu kile ulicho nacho. Yenyewe, haizuii shambulio.
Pengo: EDR kwa AppSec
SAST na SCA zana zimeundwa kuchanganua msimbo na utegemezi, si tabia ya wakala au usanidi wake. BDU Huona michakato na miunganisho ya mtandao, lakini kwa kawaida hukosa muktadha wa usalama wa programu ili kutafsiri utegemezi au usanidi wa wakala. Kati ya kategoria hizo mbili za zana kuna pengo, hasa mahali ambapo msimbo unaundwa sasa, na hasa mahali ambapo uso wa shambulio la AI unaishi.
Pengo hilo lina sehemu tatu zisizoeleweka:
- Mali za AI. Mifano, mawakala, na seva za MCP hazionekani kwenye SASTau SCArada ya. Huwezi kuorodhesha kile ambacho huwezi kukiona.
- Faili za usanidi. Ujuzi, sheria, na usanidi wa MCP huunda tabia ya wakala lakini kwa kawaida hupitiwa kana kwamba si maandishi wazi yasiyo na madhara.
- Usakinishaji wa vifurushi. A utegemezi hasidi unaweza kuanza kabla haujajulikana kuwa hasidi, kisha kutoa siri na ishara bila mtu yeyote kuidhinisha.
Jinsi Xygeni inavyoifunga
Kile EDR hufanya kwa sehemu za mwisho, Xygeni Shield hufanya kazi kwa ajili ya mzunguko wa maisha wa uundaji unaosaidiwa na AI: inalinda mahali ambapo msimbo huundwa huku ikielewa muktadha wa usalama wa programu.
- Mwonekano wapi SAST na SCA usifikie. Xygeni huashiria ujuzi hasidi na hudhibiti faili, huchambua usanidi wa MCP, na huunda ukaguzi tayari AI-BOM, iliyoainishwa kulingana na OWASP LLM, MCP, na Agent Skills Top 10s.
- Akili, si sahihi pekee. MEW (Onyo la Mapema la Programu Hasidi) huchambua tabia na hatari ya kifurushi kuizuia kabla ya CVE, ushauri, au sahihi ya umma kuwepo. Ujasusi wa mtandao wa kisasa hukata miunganisho na miundombinu inayojulikana kuwa na madhara.
- Sehemu moja ya udhibiti, kutoka msimbo hadi sehemu ya mwisho. Wakala mmoja, aliyetumwa bila kuunda upya mazingira, akiwa na mamlaka ya data ya Ulaya na ushahidi wa kufuata sheria.
Katika onyesho la moja kwa moja, utekelezaji huu wa sera ulizuia jaribio la wakala wa AI kusakinisha kifurushi hasidi katika njia tatu tofauti za usakinishaji (mazingira pepe, kidhibiti cha kifurushi, na upakuaji wa moja kwa moja) kabla ya usakinishaji kukamilika, vyote viliingia kwa wakati halisi na vinaweza kuhamishwa kwa SOC. Kuanzisha mradi wa kwanza kwa kawaida huchukua kama saa moja; kupanua wigo katika shirika kamili kwa kawaida huchukua wiki moja hadi mbili, kulingana na muundo.
Maswali
Je, sehemu ya mashambulizi ya AI ni ipi katika aya moja?
Sehemu ya mashambulizi ya AI ni seti ya mifumo, mawakala, seva za MCP, ujuzi, faili za sheria, na utegemezi unaopendekezwa na AI ambao hatari inaweza kuingia kwenye programu, mara nyingi kabla ya mwanadamu kuipitia. Inapita zaidi ya msimbo na utegemezi wa kitamaduni ili kujumuisha faili za usanidi na maagizo yanayounda jinsi wakala wa AI anavyotenda.
Ninawezaje kujua kama jina la kifurushi lililopendekezwa na msaidizi wangu wa AI ni ndoto au ni halali lakini halijulikani?
Thibitisha kabla ya kusakinisha: angalia sajili na uchanganue maudhui na nia halisi ya kifurushi badala ya kuamini jina pekee. Xygeni huendesha kiotomatiki uthibitisho huu kwa wakati halisi wakati wa utengenezaji wa msimbo, kwa hivyo usakinishaji huidhinishwa au kuzuiwa kabla haujaanza, iwe kifurushi hicho ni unachokijua au la.
Je, kuteleza kwenye slopsquatting kunaathiri mifumo yote ya akili bandia (AI) kwa usawa?
Utafiti ulio nyuma ya takwimu ya 19.7% ulishughulikia mifumo mingi na kugundua kuwa suala hilo limesambazwa kwa upana, huku tofauti ndogo tu kati yao. Huu ni muundo katika maendeleo yanayosaidiwa na AI, si dosari maalum kwa msaidizi mmoja.
Je, tunaweza kuangalia kwa kurudi nyuma kama tayari tumesakinisha kifurushi kilicho na ndoto au chenye nia mbaya?
Ndiyo. Jukwaa la Xygeni huwapa wateja ufikiaji wa hifadhidata inayodumishwa ya vifurushi hasidi vilivyogunduliwa, vinavyoweza kutafutwa dhidi ya orodha yako ya vipengele vilivyopo, kwa hivyo unaweza kuthibitisha kwa mibofyo michache ikiwa kitu chochote ambacho tayari kimewekwa ni tishio linalojulikana.
Utekelezaji huchukua muda gani kwa shirika la ukubwa wa kati lenye timu nyingi?
Kuanzisha mradi wa kwanza kwa kawaida huchukua kama saa moja. Kuongeza kasi katika shirika zima kwa kawaida huchukua wiki moja hadi mbili, kulingana na muundo wa timu na njia za kufanya kazi.
Ramani eneo lako la mashambulizi ya akili bandia, bila malipo
Ramani alama ya bandia ya programu yako bila malipo: fungua akaunti na fanya uchanganuzi wa kwanza baada ya dakika chacheAnza na programu moja, angalia AI iliyo ndani yake, na angalia ni sehemu gani ya uso wako wa shambulio la AI iliyo hatari.
*Baadhi ya uwezo uliotajwa hapo juu unatekelezwa kupitia Xygeni Shield na ASPM/Moduli za Usalama za AI; upatikanaji unaweza kutofautiana kulingana na mpango. Tazama xygeni.io kwa maelezo ya sasa ya bidhaa.
