AI仓库调用漏洞HalluSquatting披露
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一项名为HalluSquatting的AI漏洞利用模型调用工具时的幻觉，凭空捏造不存在的代码仓库地址。攻击者可诱导智能体运行恶意代码，导致数据窃取或系统控制。测试显示，2025年发布的仓库名称幻觉率高达92.4%，部分工具攻击成功率接近100%。
昨天（7月9日），科技媒体Tom's Hardware披露了一项名为HalluSquatting的新型AI漏洞。简单来说，这个漏洞专门针对AI在调用工具时产生的“幻觉”——它会把根本不存在的代码仓库地址当成真实地址来用。
这里先解释一下什么是AI幻觉：就是AI模型生成的不正确或具有误导性的结果，可能源于训练数据不足、模型做出不正确的假设，或者训练数据本身存在偏差。而这次，研究人员发现这个特性可以被恶意利用。
这项研究来自特拉维夫大学、以色列理工学院和Intuit。他们发现，智能体AI在遇到陌生的项目、仓库或工具名称时，会自行“脑补”出一个看似合理但实际上错误的地址——这就给了攻击者可乘之机。
举个例子，假设一个新仓库的实际地址是OriginalOwner/WindowsTelemetryOff，但因为模型训练数据没有覆盖这个较新的项目，它可能会自动生成类似SuperHacker/WindowsTelemetryOff、WindowsTelemetryOff/WindowsTelemetryOff，或者带拼写误差的近似地址。
更危险的是，当Claude这类代码智能体收到“运行windowstelemetryoff脚本”这样的指令时，模型很可能会直接凭空捏造出一个仓库名，即便它已经执行了网页搜索，最后还是会访问到一个恶意版本，然后运行其中的代码。
一旦恶意代码在用户设备上执行，后果就很严重了：可能触发反向shell、窃取数据与密码、安装软件、启动加密货币挖矿，甚至继续控制智能体执行后续操作。
量化的结果更直观：模型对近期代码仓库位置的幻觉率最高能达到85%，对热门智能体技能甚至达到100%。具体来看，2025年发布的GitHub仓库名称，模型平均幻觉率是92.4%；而2019年或更早发布的仓库，地址错误率只有0.9%。
在应用层面，不同工具的攻击成功率差异也很大。Cursor、Gemini CLI和Copilot这类工具的成功率在20%到35%之间，而OpenClaw及其变体则接近80%到100%。
参考
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