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【資安日報】3月27日，資安業者揭露能對GitHub Copilot用戶發動的AI供應鏈攻擊手法

取自：iThome

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使用GitHub Copilot的開發人員要注意了！最近有資安業者公布一種新型態的供應鏈攻擊手法「Rules File Backdoor」，號稱可濫用規則檔案（Rules File）來影響AI助理產生的程式碼，呼籲開發人員運用這類工具一定要對產生的內容進行檢查，切勿掉以輕心

文/周峻佑 | 2025-03-27發表

【資安日報】3月27日，資安業者揭露能對GitHub Copilot用戶發動的AI供應鏈攻擊手法

鎖定開發人員的攻擊行動的日益頻繁，其中最常見的是利用NPM、PyPI套件，引誘開發人員下載，進而在受害者電腦部署惡意程式，然而最近有資安業者警告，他們發現一種針對AI工具GitHub Copilot的攻擊手法，能讓開發人員在不知情的情況下，產生有問題的程式碼。

這個問題的核心，在於攻擊者有機會操弄GitHub Copilot的規則檔案（Rules File），從而左右AI產出的程式碼。研究人員指出，這種手法開發人員難以察覺，因此他們呼籲必須採取相關措施來因應這類感脅。

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AI工具加速程式開發的工作流程，然而駭客若是從其中部分環節下手，就有機會發動供應鏈攻擊，左右開發的結果。

資安業者Pillar揭露名為Rules File Backdoor的新型態供應鏈攻擊手法，這種手法針對Cursor與GitHub Copilot兩款AI程式碼編輯器而來，攻擊者藉由看似無害的規則檔案（Rule File），注入隱藏的惡意指引，從而無聲無息地左右AI產生的程式碼。Pillar向Cursor與GitHub通報此事，Cursor表示經過調查，這種弱點並非源自他們；GitHub則認為使用者必須負責檢查GitHub Copilot提供的建議。

藉由在模型面向指令類型（model facing instruction）的酬載埋入Unicode字元，以及運用複雜的迴避偵測手法，能讓攻擊者操弄AI、趁機插入惡意程式碼，藉此繞過典型的程式碼審查作業，研究人員強調，這種手法難以被開發人員與資安團隊察覺，使得惡意程式碼能暗中透過專案進行複製。

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