作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队
我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末。
一、你的AI助手已被“策反”
你可能还没察觉到，AI已经开始“叛变”程序员了。
这不是危言耸听，安全厂商 Pillar Security 在一份报告中指出了AI“背叛”程序员的证据。
他们表示GitHub Copilot 和 Cursor 等 AI 编程助手，存在被恶意操纵投毒，成为黑客 “帮凶” 的可能，并把安全风险散播给每一位使用了它配置文件的无辜程序员。
（Pillar Security在报告中分析的黑客投毒流程）
AI发展越来越快，从最初的简单对话，到后来图片识别、艺术创作，到现在的深度推理，短短两三年，人们对AI的应用愈发全面和得心应手。但，驾驶中的汽车，车速越快，人对方向盘掌控力越弱。
那飞速发展中的AI呢，人类对它是否掌控依旧？它会一直听话，为我们所用吗？
我们AI编程安全团队，对AI助手“叛变”一风险进行了深度研究，并在沙箱环境中，复现了AI助手叛变的全过程。隐秘之下，AI助手已经偷偷撕毁了和人类的安全协议。
二、AI助手叛变原因——配置文件投毒
1. 什么是配置文件？
配置文件（rule files）是AI编程助手中常用的一种规则文件，包括了高质量prompt、一些配置规范参数等，简单来说就是类似于“预设”一类的东西。以cursor为例，程序员对它提出编程要求后，只要叠加了配置文件，就可以让cursor输出更规范、更高质量的代码。
同时人人都可以编写自己的配置文件并分享，也选择去社区中拿别人编写的更优秀的“预设”来使用。
2. 配置文件投毒过程
前文有提到，配置文件里包括了高质量prompt，并且配置文件可以在各大社区流通供程序员下载，众所周知，哪里有文件流通，哪里就有黑客。
在这类场景下，黑客把恶意提示词通过unicode不可见字符，嵌入到配置文件中正常的prompt中，就可以创建出一份“黑化”的配置文件。
接着，黑客把这份已经黑化的配置文件发布到开源社区，有AI编程需求的程序员会进行下载。
但他们没办法察觉到这份配置文件已经被投毒，因为在GitHub中查看这份文件，是看不出有异常的：
（通过Github编辑器查看恶意配置文件）
把配置文件下载到本地后，毒会自动保存在指定项目文件夹的隐藏目录中，也无法察觉。
但此时cursor已经加载了这份“黑化”的配置文件。
（Cursor设置页面-自动加载恶意配置文件）
就这样，被投毒的配置文件潜入到程序员的电脑中，程序员用这份有毒的配置文件进行日常代码编写，但无人察觉其中异样。
特别声明：本文仅做了投毒可行性验证，并没有在公开社区发布任何恶意投毒配置文件
三，AI叛变后，程序员将面临什么？
曾经，程序员是写代码的“创造者”；如今，程序员也可能成为风险的“传播者”。
当一个被投毒的配置文件悄无声息地融入开发流程，看似一行行干净规范的代码，其实早已布满陷阱——你以为你在写系统，其实你在为黑客铺路。
1. XXE风险：数据泄露的隐形炸弹
XXE（XML External Entity）攻击，本是老掉牙的攻击方式，但配合AI配置文件的“黑化”，它的威胁再次升级。
程序员可能只是通过AI助手生成了一段处理XML的代码，结果却引入了未经过滤的外部实体引用。它可以访问本地文件，甚至直接窃取服务器敏感数据。漏洞之门，由你亲手打开。
2. DDoS风险：你帮别人挡子弹，也帮别人开炮
当你以为AI助手帮你写的是一个接口优化脚本，实际上，它在你看不见的地方，生成了可被批量调用的HTTP请求触发器。系统上线后，只需黑客一句话，成千上万个这样的“陷阱接口”同时发起请求，DDoS攻击便水到渠成。
而你，不过是那个把导火索亲手安进系统的人。
3. 挖矿风险：你的程序员生涯，成了矿工的外包工具
有的黑客不图偷数据、不想炸服务器，他们图的是CPU。AI助手在“黑化配置文件”指引下，悄悄注入一段JS代码。它不会破坏你的系统，也不会报警，它只在后台默默运行，把你的用户设备变成“矿机”。
用户觉得网页卡？系统响应慢？你以为是性能问题，其实你在替人挖矿。
4. 用户数据泄露：AI篡改逻辑，窃取隐私
更严重的是，AI可以修改你的表单验证逻辑、篡改输入校验，把用户的输入信息通过加密通道回传黑客服务器。你写了个公司内网系统，交付给HR、财务、老板使用，结果上线第一天，所有员工的账号密码、身份证、工资明细就全被“同步备份”到了黑客邮箱里。
而你，依旧一无所知。
5. JS木马下载：一键生成、一键感染
AI助手可能帮你写了一段“高效加载外部资源”的代码，嵌入在按钮或图表加载逻辑中，看似提升用户体验，实际上是调用了黑客服务器上的木马脚本，一旦用户点击，即中招。
你没有上线病毒，但你上线了病毒感染的“邀请函”。
四、AI助手叛变指南
“工具是中立的”，但一旦掌控权旁落，中立的工具也能变成利刃。
AI助手一旦被“策反”，再有经验的程序员也难以靠肉眼识破代码中的“投毒”。要想自保，必须从意识、机制、工具三方面，构建完整防线：
(1) 远离来历不明的配置文件
- 不轻信开源社区的“热门配置文件”，特别是未经过官方验证的。
- 下载前，用文本编辑器查看所有内容，注意是否存在看不见的Unicode字符。
- 使用Diff工具对比文件版本，警惕多余的prompt或加载逻辑。
(2) 配置沙箱环境，隔离AI生成代码
- 在本地或云端搭建专门的测试环境，仅用于运行AI生成代码。
- 每段代码上线前，必须先在沙箱中跑过一遍，检测是否存在异常行为或多余网络请求。
(3) 使用静态分析工具+AI反向验证
- 通过自研静态分析工具和AI工具，能捕捉潜在的安全逻辑漏洞。
- 将AI助手生成的代码，交由另一个AI做“反向审查”，看看是否识别出不合规的部分。
(4) 我们团队的能力开放中
- 作为专注AI编程安全的团队，我们正在开发针对AI助手代码的“行为分析引擎”，可以实时检测和拦截AI生成的高危指令。
- 目前，该工具正在进行内测阶段，未来将开放给部分合作方及高校技术团队使用。
五、AI编程安全，路在何方？
编程软件投毒事件，只是揭开了AI代码安全的冰山一角。人类的第一次工业革命靠的是蒸汽机，这一次的AI革命，靠的是我们对“风险”的认知力。
当AI不再听话时，写代码的每一行，都可能是向系统投下的第一颗炸弹。
别等系统崩了、用户数据被卖了、公司被搞了，才开始思考：“AI怎么能这样？”
是时候回过头问问自己：我有没有把武器交到敌人手里？
未来，期待看到更多先进的技术和理念应用到 AI 编程安全领域，期待更加完善的法律和监管体系出台，也期待开发者和用户的安全意识不断提升。相信在安全各界共同努力下，能构建一个更加安全可靠的 AI 编程环境，在技术红利与风险间，为程序员们寻找到最适宜的平衡点 。
