اختراق Hugging Face وClawHub: برمجيات خبيثة في مئات نماذج الذكاء الاصطناعي

تعرّضت مستودعات نماذج التعلم الآلي Hugging Face وClawHub لاختراق منهجي. فقد عُثر فيها على مئات النماذج الخبيثة التي تنفّذ شيفرة عشوائية على أجهزة المطورين.

ما الذي حدث

تُعدّ Hugging Face المستودع المركزي الذي يضم أكثر من مليون نموذج تعلم آلي، وتستخدمه تقريباً كل شركات الذكاء الاصطناعي في العالم. وقد تبيّن أن بينها مئات النماذج الخبيثة المتنكّرة في هيئة نماذج مشروعة. وهذه أول هجمة كبرى على سلسلة التوريد (supply chain) تستهدف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

ظهرت النماذج الخبيثة نتيجة إعدادات أمنية غير سليمة. فـHugging Face تتيح لأي مستخدم رفع النماذج، وقد استغل المهاجمون ذلك. أما ClawHub، مستودع مهارات الوكلاء، فقد جرى اختراقه هو الآخر عبر وحدات رفعها المستخدمون.

حجم الهجوم

• مئات النماذج الخبيثة في Hugging Face
• مخبّأة بين أكثر من مليون نموذج مشروع
• تمسّ واجهات API والمشاريع الخاصة للمطورين
• ClawHub ومستودعات أخرى مخترقة أيضاً
• أول هجمة منهجية على البنية التحتية للتعلم الآلي

كيف تعمل البرمجية الخبيثة

تدخل البرمجية الخبيثة إلى النموذج في مرحلة تحميله. فعندما ينزّل المطوّر نموذجاً عبر Hugging Face SDK أو يستورده في شيفرته، تبدأ عملية التهيئة. وفي هذه المرحلة تحديداً تُنفَّذ الشيفرة الخبيثة.

وبوسعها القيام بما يلي: تنفيذ شيفرة عشوائية على الجهاز، وسرقة البيانات من بيئة عمل المطوّر، وزرع أبواب خلفية (backdoors) للوصول عن بُعد، واختراق أنظمة الإنتاج (production) عند نشر نموذج مصاب، والانتشار إلى المشاريع المعتمدة عليه عبر سلسلة الاعتماديات.

لماذا هذا خطير

يتعامل مطورو الذكاء الاصطناعي مع Hugging Face كما يتعاملون مع npm أو PyPI: يسحبون النماذج بوصفها اعتماديات دون فحص الشيفرة. ولا أحد يراجع محتوى نماذج التعلم الآلي يدوياً، لأن ذلك مستحيل على هذا النطاق.

وقد تبقى النموذج الخبيث خاملاً أشهراً في نظام يعمل فعلياً بانتظار شرط معيّن، أو يعمل خفيةً فيجمع البيانات تدريجياً. وهذه هجمة سلسلة توريد تقليدية، لكنها في سياق الذكاء الاصطناعي أشدّ خطراً، لأن المصاب هنا ليس مكتبة برمجية، بل شيفرة جاهزة للتشغيل بكامل الصلاحيات.

ماذا يعني ذلك

أصبحت البنية التحتية لتطوير الذكاء الاصطناعي هدفاً جدّياً. وتحتاج الصناعة إلى إجراءات عاجلة: آليات للتحقق من شيفرة النماذج، وعزل التنفيذ أثناء التحميل، ومتطلبات أكثر صرامة لرفع النماذج إلى المستودعات المركزية. وسيغدو ذلك شرطاً لازماً للعمل مع النماذج المفتوحة.