MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die zunehmende Nutzung von KI-generiertem Code in der Softwareentwicklung birgt erhebliche Risiken für die Sicherheit der Software-Lieferkette. Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele der von großen Sprachmodellen erzeugten Codeabhängigkeiten nicht existieren, was Angreifern neue Möglichkeiten für Supply-Chain-Angriffe eröffnet.
Die Verwendung von KI-generiertem Code in der Softwareentwicklung hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Doch diese Entwicklung birgt auch erhebliche Risiken, insbesondere für die Sicherheit der Software-Lieferkette. Eine kürzlich veröffentlichte Studie zeigt, dass viele der von großen Sprachmodellen erzeugten Codeabhängigkeiten nicht existieren. Diese sogenannten ‘Halluzinationen’ schaffen neue Angriffsvektoren für Supply-Chain-Angriffe, bei denen Angreifer bösartige Pakete unter den nicht existierenden Namen veröffentlichen können.
In der Studie wurden 16 der am häufigsten verwendeten großen Sprachmodelle eingesetzt, um 576.000 Codebeispiele zu generieren. Dabei stellte sich heraus, dass 440.000 der enthaltenen Paketabhängigkeiten ‘halluziniert’ waren, das heißt, sie verwiesen auf nicht existierende Bibliotheken. Besonders auffällig war, dass Open-Source-Modelle die meisten Halluzinationen erzeugten, mit 21 Prozent der Abhängigkeiten, die auf nicht existierende Bibliotheken verwiesen.
Diese nicht existierenden Abhängigkeiten stellen eine Bedrohung für die Software-Lieferkette dar, da sie sogenannte Abhängigkeitsverwirrungsangriffe erleichtern. Bei diesen Angriffen wird ein Softwarepaket dazu gebracht, auf die falsche Komponente zuzugreifen, indem ein bösartiges Paket veröffentlicht wird, das denselben Namen wie das legitime Paket trägt, jedoch mit einer höheren Versionsnummer. Software, die von diesem Paket abhängt, könnte in einigen Fällen die bösartige Version anstelle der legitimen wählen, da die erstere als aktueller erscheint.
Die Studie zeigt auch, dass viele der halluzinierten Pakete nicht zufällige Einzelfehler sind. Vielmehr werden spezifische Namen nicht existierender Pakete immer wieder wiederholt. Angreifer könnten dieses Muster ausnutzen, indem sie Malware unter diesen Namen veröffentlichen und darauf warten, dass sie von einer großen Anzahl von Entwicklern abgerufen werden.
Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen die inhärente Unzuverlässigkeit der von großen Sprachmodellen erzeugten Ausgaben. Mit der Prognose, dass in fünf Jahren 95 Prozent des Codes KI-generiert sein werden, ist es entscheidend, dass Entwickler die Risiken verstehen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Sicherheit ihrer Software-Lieferketten zu gewährleisten.
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