内容摘要：作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“A

作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队

我们是最新专注AI编程安全的啄木鸟团队 ，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的叛变新漏洞
，从手法复现 、除祈风险 、祷程建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末
。最新

一 、叛变你的除祈AI助手已被“策反”

你可能还没察觉到，AI已经开始“叛变”程序员了 
。祷程

这不是最新危言耸听，安全厂商 Pillar Security 在一份报告中指出了AI“背叛”程序员的叛变证据。

他们表示GitHub Copilot 和 Cursor 等 AI 编程助手
，亿华云除祈存在被恶意操纵投毒，祷程成为黑客 “帮凶” 的最新可能，并把安全风险散播给每一位使用了它配置文件的叛变无辜程序员。

（Pillar Security在报告中分析的除祈黑客投毒流程）

AI发展越来越快 ，从最初的简单对话，到后来图片识别 、艺术创作，到现在的深度推理，短短两三年，人们对AI的应用愈发全面和得心应手。高防服务器但
，驾驶中的汽车 ，车速越快，人对方向盘掌控力越弱。

那飞速发展中的AI呢
，人类对它是否掌控依旧 ？它会一直听话，为我们所用吗 ？

我们AI编程安全团队 ，对AI助手“叛变”一风险进行了深度研究
，并在沙箱环境中
，复现了AI助手叛变的全过程。隐秘之下，AI助手已经偷偷撕毁了和人类的源码库安全协议。

二、AI助手叛变原因——配置文件投毒

1. 什么是配置文件
？

配置文件（rule files）是AI编程助手中常用的一种规则文件，包括了高质量prompt、一些配置规范参数等，简单来说就是类似于“预设”一类的东西。以cursor为例
，程序员对它提出编程要求后，只要叠加了配置文件
，就可以让cursor输出更规范、更高质量的免费模板代码。

同时人人都可以编写自己的配置文件并分享  ，也选择去社区中拿别人编写的更优秀的“预设”来使用。

2. 配置文件投毒过程

前文有提到，配置文件里包括了高质量prompt，并且配置文件可以在各大社区流通供程序员下载，众所周知 ，哪里有文件流通，哪里就有黑客。

在这类场景下 ，黑客把恶意提示词通过unicode不可见字符，嵌入到配置文件中正常的prompt中，服务器租用就可以创建出一份“黑化”的配置文件。

接着 ，黑客把这份已经黑化的配置文件发布到开源社区 
，有AI编程需求的程序员会进行下载 。

但他们没办法察觉到这份配置文件已经被投毒 ，因为在GitHub中查看这份文件 ，是看不出有异常的：

（通过Github编辑器查看恶意配置文件）

把配置文件下载到本地后 ，毒会自动保存在指定项目文件夹的隐藏目录中，也无法察觉。

但此时cursor已经加载了这份“黑化”的建站模板配置文件。

（Cursor设置页面-自动加载恶意配置文件）

就这样，被投毒的配置文件潜入到程序员的电脑中，程序员用这份有毒的配置文件进行日常代码编写，但无人察觉其中异样。

特别声明
：本文仅做了投毒可行性验证  ，并没有在公开社区发布任何恶意投毒配置文件

三，AI叛变后 ，程序员将面临什么 ？

曾经
，程序员是写代码的“创造者”；如今，程序员也可能成为风险的“传播者”。

当一个被投毒的配置文件悄无声息地融入开发流程
，看似一行行干净规范的代码 ，其实早已布满陷阱——你以为你在写系统，其实你在为黑客铺路。

1. XXE风险 ：数据泄露的隐形炸弹

XXE（XML External Entity）攻击 ，本是老掉牙的攻击方式，但配合AI配置文件的“黑化”，它的威胁再次升级。

程序员可能只是通过AI助手生成了一段处理XML的代码，结果却引入了未经过滤的外部实体引用 。它可以访问本地文件 ，甚至直接窃取服务器敏感数据。漏洞之门，由你亲手打开 。

2. DDoS风险：你帮别人挡子弹，也帮别人开炮

当你以为AI助手帮你写的是一个接口优化脚本，实际上 ，它在你看不见的地方，生成了可被批量调用的HTTP请求触发器 。系统上线后 ，只需黑客一句话 ，成千上万个这样的“陷阱接口”同时发起请求，DDoS攻击便水到渠成。

而你，不过是那个把导火索亲手安进系统的人。

3. 挖矿风险
：你的程序员生涯 ，成了矿工的外包工具

有的黑客不图偷数据 、不想炸服务器 ，他们图的是CPU 。AI助手在“黑化配置文件”指引下，悄悄注入一段JS代码 。它不会破坏你的系统，也不会报警
，它只在后台默默运行，把你的用户设备变成“矿机”。

用户觉得网页卡 ？系统响应慢 ？你以为是性能问题，其实你在替人挖矿 。

4. 用户数据泄露：AI篡改逻辑，窃取隐私

更严重的是，AI可以修改你的表单验证逻辑
、篡改输入校验
，把用户的输入信息通过加密通道回传黑客服务器。你写了个公司内网系统，交付给HR、财务、老板使用 ，结果上线第一天，所有员工的账号密码 、身份证、工资明细就全被“同步备份”到了黑客邮箱里
。

而你，依旧一无所知 。

5. JS木马下载
：一键生成 、一键感染

AI助手可能帮你写了一段“高效加载外部资源”的代码
，嵌入在按钮或图表加载逻辑中，看似提升用户体验
，实际上是调用了黑客服务器上的木马脚本 ，一旦用户点击，即中招。

你没有上线病毒，但你上线了病毒感染的“邀请函” 。

四  、AI助手叛变指南

“工具是中立的”，但一旦掌控权旁落，中立的工具也能变成利刃 。

AI助手一旦被“策反” ，再有经验的程序员也难以靠肉眼识破代码中的“投毒”。要想自保，必须从意识 、机制 、工具三方面 ，构建完整防线 ：

(1) 远离来历不明的配置文件

不轻信开源社区的“热门配置文件”，特别是未经过官方验证的。下载前 ，用文本编辑器查看所有内容，注意是否存在看不见的Unicode字符。使用Diff工具对比文件版本
 ，警惕多余的prompt或加载逻辑。

(2) 配置沙箱环境 ，隔离AI生成代码

在本地或云端搭建专门的测试环境，仅用于运行AI生成代码。每段代码上线前 ，必须先在沙箱中跑过一遍，检测是否存在异常行为或多余网络请求 。

(3) 使用静态分析工具+AI反向验证

通过自研静态分析工具和AI工具，能捕捉潜在的安全逻辑漏洞 。将AI助手生成的代码，交由另一个AI做“反向审查”，看看是否识别出不合规的部分
。

(4) 我们团队的能力开放中

作为专注AI编程安全的团队 ，我们正在开发针对AI助手代码的“行为分析引擎”
，可以实时检测和拦截AI生成的高危指令。目前 ，该工具正在进行内测阶段 ，未来将开放给部分合作方及高校技术团队使用。

五、AI编程安全  ，路在何方？

编程软件投毒事件
，只是揭开了AI代码安全的冰山一角 。人类的第一次工业革命靠的是蒸汽机，这一次的AI革命  ，靠的是我们对“风险”的认知力
。

当AI不再听话时 ，写代码的每一行 ，都可能是向系统投下的第一颗炸弹。

别等系统崩了 、用户数据被卖了 、公司被搞了，才开始思考：“AI怎么能这样？”

是时候回过头问问自己：我有没有把武器交到敌人手里 ？

未来 ，期待看到更多先进的技术和理念应用到 AI 编程安全领域 ，期待更加完善的法律和监管体系出台，也期待开发者和用户的安全意识不断提升
。相信在安全各界共同努力下，能构建一个更加安全可靠的 AI 编程环境，在技术红利与风险间，为程序员们寻找到最适宜的平衡点 。