🧨 Occhio ai Pacchetti Fantasma: Come l’AI e gli Errori di Digitazione possono mettere a rischio il tuo codice

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🧑‍💻 "Ho solo installato un pacchetto suggerito dal mio assistente AI."
☠️ "E adesso la mia pipeline CI è compromessa."

Nel moderno sviluppo software, la velocità è tutto. Ma questa corsa continua nasconde insidie spesso invisibili, capaci di colpire anche i team più esperti. Tra queste: package hallucination e slopsquatting.

Questi due fenomeni, legati rispettivamente all’uso dell’intelligenza artificiale nello sviluppo e agli errori umani di digitazione, stanno diventando strumenti sempre più sfruttati dai cybercriminali per lanciare attacchi alla supply chain del software.

Scopriamo nel dettaglio di cosa si tratta e come difenderci.

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🤖 1. Package Hallucination: Quando le AI si inventano i pacchetti

🧠 Cos’è?

Package hallucination (letteralmente: “allucinazione di pacchetti”) è il fenomeno per cui modelli di intelligenza artificiale generativa, come GitHub Copilot, ChatGPT o Cody, suggeriscono nomi di pacchetti che non esistono realmente nei repository ufficiali (PyPI, npm, ecc.).

🔍 Perché succede?

I modelli linguistici generano testo basandosi su probabilità. Quindi, se un nome sembra plausibile, possono suggerirlo anche se non è mai stato pubblicato.

🧪 Esempio:

# Suggerito da un AI assistant
import fastjwt  # ❌ pacchetto inesistente

⚠️ Qual è il rischio?

Un attaccante può registrare quel pacchetto inesistente, sapendo che verrà probabilmente suggerito da modelli AI. Se lo fa con codice malevolo all’interno, chiunque lo installi sarà a rischio.

🧨 Questo tipo di attacco sfrutta la fiducia cieca nei suggerimenti automatizzati e rappresenta un nuovo fronte per la sicurezza delle dipendenze.


🧼 2. Slopsquatting: L'evoluzione AI del typosquatting

✍️ Cos’è?

Slopsquatting è un attacco emergente legato strettamente alla package hallucination. A differenza del typosquatting tradizionale, non si basa solo su errori umani di digitazione, ma su nomi allucinati generati da strumenti di AI.

📝 Definizione – Typosquatting:

Attacco informatico in cui un attaccante registra un pacchetto con un nome molto simile a uno legittimo, sperando che qualcuno scriva male il nome e lo installi per errore.

📝 Definizione – Slopsquatting:

Tecnica che sfrutta pacchetti inventati dall’AI, mai esistiti prima, ma plausibili. L’attaccante li registra sperando che uno sviluppatore copi e incolli il codice suggerito dall’AI.

⚠️ Perché è pericoloso?

Visto che alcune allucinazioni dell’IA si ripetono spesso, gli hacker possono approfittarne puntando proprio su quei nomi ricorrenti. Creano un pacchetto finto con lo stesso nome e ci inseriscono del codice dannoso. Il trucco funziona ancora meglio perché molti di questi nomi suonano simili a pacchetti veri, rendendo difficile accorgersi dell’inganno. 

Da tenere bene a mente:

  • Non si tratta più di errori umani, ma di errori sistemici ripetibili.

  • Gli attaccanti possono monitorare nomi suggeriti da AI assistant e registrarli in anticipo.

📈 Dati reali:

  • In uno studio su oltre 500.000 suggerimenti AI, più del 20% dei pacchetti suggeriti non esisteva.

  • Di questi, molti sono stati successivamente registrati con codice malevolo.

📃 Esempi reali:

TipoNome LegittimoVersione Maligna
Typosquattingrequestsrequestss, reqeusts
Slopsquatting(nessun originale)fastjwt, simpleapi

🚀 Lo slopsquatting è più insidioso perché l'utente non può sapere se il nome era giusto o no: si fida dell’AI.

 

🛡️ 3. Come Difendersi

✅ Best Practice

🔍 Verifica manuale dei pacchetti

  • Cerca sul sito ufficiale (PyPI, npm, ecc.)

  • Controlla maintainer, numero di download, issue, aggiornamenti

📦 Blocca le versioni

  • Usa file come requirements.txt, poetry.lock, package-lock.json

    • 🧾 requirements.txt (Python): elenca le librerie e le versioni esatte da installare, es. requests==2.31.0

    • 🧾 poetry.lock (Python con Poetry): blocca in modo rigoroso tutte le dipendenze dirette e indirette.

    • 🧾 package-lock.json (JavaScript con npm): fa lo stesso per progetti Node.js, bloccando le versioni effettivamente installate.

  • Evita pip install nomepacchetto senza versione specifica

🧪 Auditing regolare

  • Strumenti consigliati:

    • pip-audit

    • safety

    • Bandit

    • npm audit, yarn audit

🧠 Educazione del team

  • Spiega al team che non tutti i suggerimenti dell'AI sono affidabili

  • Forma dev e DevOps su questi rischi emergenti

❌ Non fidarti ciecamente dell'AI

  • Verifica sempre i nomi suggeriti

  • Se il pacchetto non ti è familiare, controlla bene prima dell’installazione


🔬 Conclusione: Fidati, ma Verifica

Il futuro dello sviluppo passa dall’automazione e dall’AI. Ma come ogni strumento potente, anche questi devono essere usati con consapevolezza.

🧨 Un pacchetto suggerito male o digitato in fretta può sembrare una piccolezza. Ma può diventare una bomba a orologeria per la tua infrastruttura.

🔐 La sicurezza della tua supply chain comincia dalle piccole cose. E spesso, dal nome di un pacchetto.



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