最新 AI 叛变！除了祈祷，程序员还能做什么？

作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队

我们是最新专注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”的叛变新漏洞 ，从手法复现、除祈风险、祷程建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末 。最新

一、叛变你的除祈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。祷程

这不是最新危言耸听，安全厂商 Pillar Security 在一份报告中指出了AI“背叛”程序员的叛变证据 。

他们表示GitHub Copilot 和 Cursor 等 AI 编程助手
，香港云服务器除祈存在被恶意操纵投毒
，祷程成为黑客 “帮凶” 的最新可能，并把安全风险散播给每一位使用了它配置文件的叛变无辜程序员。

（Pillar Security在报告中分析的除祈黑客投毒流程）

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
。高防服务器但，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云计算安全协议。

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、更高质量的源码下载代码。

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，免费模板就可以创建出一份“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”的服务器租用配置文件 。

（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 
。