研究者は「幻覚侵入」という新しい攻撃を発見し、AIエージェントが利用されてボットネットを構築される可能性があることを示唆しています。
Decrypt の報道によると、テルアビブ大学、イスラエル工科大学、Intuit の研究者たちは「対抗的幻覚侵入」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 モデルの幻覚現象を利用して、AI エージェントを騙して悪意のあるコードをダウンロードさせ、ボットネットを構築する可能性があります。攻撃者は、AI モデルが生成する可能性のある虚偽のリソースリンクを予測し、事前に登録して悪意のある指令を埋め込みます。AI エージェントがそのリソースを取得すると、それを合法的なコンテンツとして認識し、実行します。テストの結果、コードリポジトリのクローンシナリオでは幻覚の発生率が 85%、スキルインストールシナリオでは 100% に達しました。Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenClaw などの AI コーディングアシスタントが影響を受けています。この攻撃は、従来のネットワーク攻撃における「誤植ドメイン」に似ていますが、ターゲットは人間の入力ミスではなく、AI モデルの誤りです。以前の研究では、悪意のあるウェブサイトが間接的なヒントを通じて AI エージェントをハイジャックすることができることが示されています。OpenClaw のユーザーは、AI エージェントに機密情報を漏洩させるように誘導する攻撃を 6,000 回以上受けたと報告しています。
