La recherche révèle que le slopsquatting reste une menace pour les développeurs qui utilisent l’IA pour faciliter le codage.
Les développeurs de logiciels d’entreprise continuent de courir le risque d’être victimes du slopsquatting, dans lequel les outils de codage de l’IA hallucinent l’existence de bibliothèques inexistantes et les pirates informatiques créent des packages malveillants en réponse.
Les principaux outils de codage de l’IA sont remarquablement cohérents dans leurs hallucinations : le chercheur Aleksandr Churilov a trouvé les mêmes 127 faux noms de paquets générés par cinq LLM différents.
Le slopsquatting est une forme relativement nouvelle d’attaque de logiciels malveillants qui implique la création de packages malveillants en réponse aux hallucinations des outils de codage de l’IA, provoquant l’incorporation des packages malveillants dans des applications légitimes.
Churilov a exposé ses conclusions dans un document de recherche, The Range Shrinks, the Threat Remains: Re-evaluating LLM Package Hallucinations on the 2026 Frontier-Model Cohort, qui n’a pas encore été évalué par des pairs. Il a découvert que 127 noms de paquets hallucinés étaient partagés entre Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, GPT-5.4-mini, Gemini 2.5 Pro et DeepSeek V3.2.
En avril de cette année, 53 de ces noms – 41 sur le référentiel du logiciel PyPI et 12 sur npm – étaient toujours disponibles pour enregistrement.
Selon l’étude, deux raisons expliquent ce degré de conformité dans les résultats des modèles. Premièrement, les modèles peuvent apprendre les mêmes références de packages incorrectes à partir de matériel de formation public partagé, tel que des didacticiels et de la documentation.
Deuxièmement, ils peuvent extrapoler indépendamment des noms plausibles à partir des conventions écosystémiques. De cette façon, ils pourraient produire des noms qui semblent corrects, même s’ils n’existent pas réellement.
Même si les recherches de Churilov inquiètent les RSSI et les développeurs soucieux de la sécurité, il y a un certain soulagement. L’enquête n’a encore trouvé aucune preuve que l’un des 53 noms restants ait été enregistré de manière malveillante ou utilisé dans une attaque.
