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　　美国三所高校在 2025 年联合发布的研究显示，开源大语言模型在生成代码时，平均有 21.7% 的依赖包属于“幻觉”—— 根本不存在于 npm 或 PyPI 仓库；商业模型的这一比例也达到 5.2%。攻击者据此衍生出“Slopsquatting”—— 专门监控 AI 建议的虚构包名并抢注，再将恶意代码植入。一旦开发者无条件接受助手推荐，就可能把木马依赖自动写进 CI / CD 流水线，恶意代码随之从开发环境一路扩散到生产系统。

　　Check Point Research 指出，开发者依赖 AI 助手而形成的“信任真空”正被黑客利用。对此，Check Point 在过去几年中不断强调“AI 对抗 AI”策略的重要性。Check Point 用户可利用 ThreatCloud AI 近百个算法引擎持续分析全球节点，一旦发现未知风险便即刻给出阻断建议，阻止漏洞进入生产链路。对开发者而言，这意味着在不牺牲效率的前提下，把“人盲审”变成“AI 先验 + 人复核”的双保险。

　　开发和安全团队必须采取严格的实践措施，以有效应对依赖管理漏洞。首先，对 AI 生成的建议保持怀疑态度 —— 切勿盲目信任建议的依赖项。实施严格的验证流程，手动验证不熟悉的包名称，并始终使用锁定文件、固定版本和加密哈希验证。此外，维护内部镜像或可信包白名单可大幅降低受恶意新包影响的风险。研究人员测试了多种减少幻觉的方法，其中包括检索增强生成（RAG）和监督式微调。虽然这些技术显著减少了幻觉的发生率（最高可达 85%），但它们也引入了一个关键的权衡，即对整体代码质量产生不好的影响。这强调了需要全面的安全解决方案，能够在不牺牲开发效率的情况下主动识别威胁。