حملة FakeGit: كيف خدعت 7600 مستودع مزيف على GitHub وكلاء البرمجة الذكية لتوزيع البرمجيات الخبيثة

ما هي تقنية AgentBaiting؟

AgentBaiting هي هجوم على سلسلة التوريد يستهدف نموذج الثقة الخاص بالوكيل الذكي. فبدلاً من الاعتماد على وقوع الضحايا في روابط ضارة بأنفسهم، صمم المهاجمون مستودعاتهم المزيفة بحيث يتم العثور عليها والترويج لها من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي أنفسهم . تعمل سلسلة الهجوم على النحو التالي:

1. مهارات الذكاء الاصطناعي وخوادم MCP المزيفة: أكثر من 800 مستودع من مستودعات الحملة تتنكر كمهارات ذكاء اصطناعي (إضافات لوكلاء البرمجة) أو خوادم MCP - وهي مكونات يبحث عنها الوكلاء بشكل مستقل عندما يطلب المستخدم دمج أداة أو خدمة .
2. قوائم في السجلات العامة للذكاء الاصطناعي: زرع المهاجمون أكثر من 600 قائمة ضارة في السجلات والأدلة العامة للذكاء الاصطناعي، مما يضمن ظهور مستودعاتهم في نتائج بحث الوكلاء .
3. هندسة اجتماعية عبر ملفات README: استخدمت المستودعات الضارة مشاريع شرعية منسوخة، وملفات مطورين شبيهة بالحقيقية، وملفات README مقنعة مع تعليمات يثق بها الوكلاء وينقلونها للمستخدمين .
4. التوصية المستقلة: عندما يطلب المطور من الوكيل العثور على أداة أو تهيئة مشروع، يبحث الوكيل على الويب، ويكتشف أحد هذه المستودعات المزيفة، ويقرأ ملف README، ويعرض تعليمات التثبيت - بما في ذلك تحميل البرمجية الخبيثة - كتوصية مفيدة .

وصف الباحث الرئيسي في Island Security، أوليج زايتسيف، هذا التحول قائلاً: "ما كان يُبنى لخداع البشر، أصبح يخدع وكلاء الذكاء الاصطناعي الآن" .

الحمولات الخبيثة: SmartLoader و StealC

نشرت حملة FakeGit سلسلة هجومية من مرحلتين:

• SmartLoader: هي الحمولة الأولية التي تُسلمها المستودعات المزيفة. وهي أداة تحميل متعددة المراحل مبنية على LuaJIT، تثبت وجودها على النظام، وتسترجع مراحل مشفرة من الحمولة، وتنفذها في الذاكرة .
• StealC: وهي الحمولة النهائية. برمجية خبيثة لسرقة المعلومات تستخرج بيانات الاعتماد، ومفاتيح API، وبيانات المتصفح، وغيرها من المعلومات الحساسة من أنظمة Windows المخترقة .

نطاق العملية (حتى يوليو 2026)

ملاحظة: يعكس عدد التحميلات البالغ 14 مليونًا جميع الأحداث التي سجلتها عدادات GitHub لملفات الحملة، والتي قد تشمل طلبات آلية بالإضافة إلى تحميلات المستخدمين الحقيقية .

إجراءات التخفيف الموصى بها من قبل الباحثين للمؤسسات

بناءً على تحليل Island Security وتقارير أخرى من فريق 0din في Mozilla وباحثي أمن آخرين، فإن الدفاعات الرئيسية هي:

1. الحفاظ على كتالوج معتمد ومعتمد من مهارات الذكاء الاصطناعي وخوادم MCP وإضافات الوكلاء. السماح للوكلاء فقط بتثبيت المكونات من هذه القائمة المعتمدة. توثيق المصدر والمالك والمستودع ورقم الالتزام (commit hash) والإصدار لكل إدخال .

2. عزل قدرات الوكلاء الجديدة. قبل نشر أي مهارة ذكاء اصطناعي أو خادم MCP جديد في المؤسسة، يجب تقييمه في بيئة معزولة ومسيطر عليها .

3. التحقق من سلامة الناشر والمشروع. التحقق من هوية الناشر، وعمر الحساب، وتاريخ المشروع قبل الوثوق بأي إضافة ذكاء اصطناعي تابعة لجهة خارجية. التعامل مع المستودعات ذات النجوم/التحميلات العالية على أنها قد تكون مزيفة .

4. مراقبة مسارات الوكيل. تنفيذ مراقبة للطلبات الصادرة من وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى المستودعات الخارجية، خاصة تحميلات المحتوى الخام من GitHub التي تقع خارج خطوط الأساس المعتادة للمطورين .

5. تقييد السلوك المستقل للوكيل. تكوين وكلاء البرمجة الذكية لطلب تأكيد المستخدم قبل تثبيت أدوات جديدة، أو تشغيل أوامر shell من تعليمات README، أو تحميل حزم خارجية .

6. تطبيق ضوابط صارمة للاتصالات الصادرة. تحديد نقاط النهاية التي يمكن للبنية التحتية للوكيل الذكي الوصول إليها، والاحتفاظ بقائمة مسموح بها (allowlist) من "المصادر المعتمدة" لتحميل التعليمات البرمجية والحزم .

7. التعامل مع السجلات العامة للذكاء الاصطناعي على أنها غير موثوقة. افتراض أن أي مكون يكتشفه وكيل من سجل عام قد يكون ضارًا حتى يتم التحقق منه من خلال الكتالوج المعتمد .