AI als aanvalswapen: Hackers misbruiken configuratiebestanden om kwaadaardige code te verspreiden

Cybersecurityonderzoekers hebben een nieuwe en zorgwekkende aanvalstechniek blootgelegd waarbij AI-code-assistenten doelwit worden van manipulatie via ogenschijnlijk onschuldige configuratiebestanden. Deze techniek, bekend als de Rules File Backdoor, maakt het mogelijk voor aanvallers om generatieve AI-systemen op subtiele wijze te misleiden tot het genereren van kwaadaardige of kwetsbare code – zonder dat ontwikkelaars of beveiligingsmechanismen het merken.

AI gemanipuleerd met verborgen prompts

De aanval maakt gebruik van verborgen instructies die in zogeheten rule files worden opgenomen. Dit zijn configuratiebestanden die AI-assistenten zoals GitHub Copilot of Cursor sturen in hun gedrag en output. Via technieken als unicode-obfuscatie en semantische manipulatie worden instructies aan deze bestanden toegevoegd die voor het blote oog onzichtbaar zijn, maar door de AI wél worden geïnterpreteerd. Hierdoor kan de AI bijvoorbeeld code genereren die data exfiltreert, zonder dat dit expliciet als kwaadaardig wordt herkend.

In tegenstelling tot traditionele supply chain-aanvallen, waarbij de focus ligt op kwetsbaarheden in broncode of externe afhankelijkheden, richt deze aanpak zich op het onderbewust beïnvloeden van AI’s besluitvorming. Het maakt van de AI zelf een vector van de aanval – een onbedoelde medeplichtige.

Diepe integratie van AI: een aantrekkelijk doelwit

De risico’s van deze methode worden versterkt door de groeiende afhankelijkheid van AI in softwareontwikkeling. Uit recent onderzoek blijkt dat vrijwel alle professionele ontwikkelteams gebruikmaken van generatieve AI-tools om code te schrijven, testen of documenteren. Rule files – die de AI richting geven – worden daarbij vaak gedeeld via centrale repositories of open-sourceprojecten, zonder noemenswaardige beveiligingscontrole.

Hackers maken gebruik van deze zwakke plek door verraderlijke rule files te verspreiden via bijvoorbeeld starterkits of populaire forks. Zodra deze bestanden worden ingeladen, beïnvloeden ze de AI subtiel maar doelgericht. In een demonstratie slaagden onderzoekers erin om via een aangepaste rule file HTML-code te genereren die een onzichtbaar JavaScript-bestand injecteerde. Dit script stuurde gebruikersdata naar een externe server – zonder melding, waarschuwing of zichtbare afwijkingen in de interface.

Langdurige impact en moeilijke detectie

Eenmaal verspreid, kunnen dergelijke rule files zich langdurig handhaven in projecten. Vooral in geforkte repositories blijven ze vaak onopgemerkt bestaan en beïnvloeden ze nieuwe bijdrages of AI-gegenereerde code. Omdat de gegenereerde code in eerste instantie functioneel lijkt, kunnen deze kwaadaardige instructies eenvoudig door code-reviews glippen.

De aanval blijkt bovendien platformonafhankelijk. Zowel GitHub Copilot als Cursor bleken vatbaar voor deze manipulaties, wat aangeeft dat het probleem niet in één specifieke tool ligt, maar in het bredere mechanisme van AI-aansturing via contextuele prompts.

Verantwoordelijkheid en bewustwording

De onderzoekers roepen ontwikkelaars en teams op om AI-regelbestanden actief te controleren op verdachte tekens en ongebruikelijke patronen. Het instellen van validatie- en auditprocessen voor gegenereerde code is essentieel om onverwachte elementen of afwijkend gedrag tijdig te detecteren.

Hoewel de ontdekking is gemeld bij de getroffen platforms, gaven zowel Cursor als GitHub aan dat de eindverantwoordelijkheid bij de gebruiker ligt. Die houding onderstreept volgens de onderzoekers het belang van een fundamentele verandering in het denken over AI-beveiliging.

AI wordt hiermee niet alleen een krachtig hulpmiddel voor softwareontwikkeling, maar ook een potentieel aanvalsoppervlak. De Rules File Backdoor is een nieuw type supply chain-aanval waarin niet de code, maar de AI zelf het doel én middel van misbruik wordt. In een tijd waarin AI een integraal onderdeel is van ontwikkelprocessen, is bescherming tegen dit soort aanvallen geen luxe maar noodzaak.

Door: Drifter