Три типа атак на AI-коды — Slopsquatting, Phantom Domains и HalluSquatting — угрожают кибербезопасности, так как языковые модели неверно обрабатывают вымышленные идентификаторы как действительные. Это создает серьезные риски для разработчиков, позволяя злоумышленникам обходить стандартные меры безопасности.
Как работает новая угроза
Специалисты из Тель-Авивского университета и компании Intuit в своей работе, опубликованной 8 июля 2026 года, описывают, как злоумышленники могут предсказать результаты, генерируемые AI-моделями. Они проверили несколько популярных инструментов, включая GitHub Copilot и Gemini CLI, и обнаружили, что в 85% случаев модели создавали идентичные имена для запросов в репозитории, а в 100% случаев для установки навыков.
Атакующие могут предсказать, какие URL, названия библиотек и другие выходные данные создаст AI-модель, а затем зарегистрировать их и установить ловушки. Это значит, что атакующие обходят необходимость в фишинговых атаках или кражах паролей — им достаточно дождаться, пока кто-то даст разрешение на выполнение вредоносных команд.
Какие атаки уже зарегистрированы
Специалисты отмечают, что в текущем году наблюдается рост инцидентов, связанных с этими атаками: в январе 2026 года злоумышленник пытался установить фальшивый пакет npm под названием react-codeshift. В июне в Palo Alto Networks были обнаружены 250,000 фальшивых доменов, которые могли быть зарегистрированы кто угодно. В этом месяце исследование показало, что подобные атаки могут быть масштабированы — каждый скомпрометированный агент AI может стать точкой входа для зловредного ПО.
Что это значит для разработчиков
Для разработчиков важно понимать: доверять генеративным языковым моделям без проверки — значит открывать двери для атак. Масштабируемая уязвимость требует разработки более строгих стандартов проверки данных на этапе генерации. Инструменты для верификации пакетов и компонентов помогут избежать многих проблем. Каждая команда должна пересмотреть свои процессы доставки и интеграции, чтобы защититься от этих новых угроз.
В ближайшее время ожидаются дополнительные исследования и рекомендации по улучшению безопасности AI-систем. Важно быть на шаг впереди злоумышленников, чтобы избежать крупных инцидентов.