Decryptによると、テルアビブ大学、イスラエル工科大学（Technion-Israel Institute of Technology）、およびIntuitの研究者たちは、7月10日に「敵対的幻覚注入」と呼ばれる新しい攻撃手法を発見しました。この手法は、AIモデルの幻覚を悪用してAIエージェントを騙し、悪意のあるコードをダウンロードさせ、ボットネットを形成する可能性があります。攻撃者は、AIモデルが生成し得る誤ったリソースリンクを予測し、事前に登録し、悪意のある命令を注入します。AIエージェントがこれらのリソースを取得すると、それらを正当なコンテンツとして扱い、コードを実行します。テストでは、コードリポジトリのクローンシナリオで85%、スキルのインストールシナリオで100%の幻覚率が示され、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenClawなどのAIコーディングアシスタントに影響を与えました。
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