AI 驱动的代码生成工具正在重塑开发者编写软件的方式,但同时也给软件供应链带来了新的风险。
与大语言模型类似,AI 编程助手也存在幻觉问题。它们会推荐包含不存在软件包的代码。
去年 3 月和 9 月,安全和学术研究人员发现 AI 代码助手会虚构包名。最近的一项研究表明,商业模型约 5.2% 的包建议是不存在的,而开源模型则高达 21.7%。
运行这些代码时,导入不存在的包应该会报错。但不法分子已经意识到可以利用这种幻觉来谋取私利。
他们只需要用虚构的包名创建恶意软件包,然后将其上传到 PyPI 或 npm 等包注册表进行分发。此后,当 AI 代码助手再次产生相同的幻觉时,安装依赖和执行代码的过程就会运行这些恶意软件。
这种重复出现似乎呈双峰模式 - 当重新运行提示时,一些虚构的包名会反复出现,而其他则完全消失 - 这表明某些提示会可靠地产生相同的虚构包。
正如安全公司 Socket 最近指出的,去年研究这个问题的学术研究人员发现,将同一个触发幻觉的提示重复运行 10 次,43% 的虚构包每次都会重复出现,而 39% 则再也不会出现。
利用虚构的包名是一种仿冒攻击,攻击者使用常见术语的变体或拼写错误来欺骗用户。Python 软件基金会的安全开发人员 Seth Michael Larson 将其称为"slopsquatting"(混乱仿冒)- "slop" 是对 AI 模型输出的贬义说法。
专家建议用户在使用 AI 生成的代码、包和信息之前,应该对其进行双重检查。组织可以在内部镜像 PyPI 的子集,以更好地控制开发人员可用的包。
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。