干净的GitHub仓库诱骗AI编程代理运行恶意软件
安全研究人员发现一种新型攻击方式，攻击者利用表面上干净的GitHub仓库，通过隐藏恶意代码或利用AI编程代理（如GitHub Copilot、Cursor等）对仓库信任的特性，诱导这些AI工具在执行代码建议时运行恶意软件。这类攻击利用了AI模型对公开代码仓库的信任机制，威胁开发者环境安全。
背景速读
- 攻击者利用 GitHub 上长期存在的“干净”仓库（看似无害的 Python 项目），在最新提交中植入恶意代码。AI 编程助手（如 Cursor、Copilot 等）会分析仓库的提交历史来评估可信度，但这种手法让 AI 误以为代码安全。
- 该恶意代码绕过 AI 的静态安全检查，诱导其执行有害命令（如 curl、base64 解码、shell 执行），从而窃取凭证或植入后门。
- 这属于“供应链投毒”的变种——不攻击开源库本身，而是攻击使用 AI 工具的开发者。当前 AI 编程助手缺乏对代码运行时行为的深度分析能力，导致此类攻击难以被及时发现。