网络安全研究人员警告称 ，幻觉由生成式AI（Generative AI）模型推荐不存在依赖项引发的催生幻觉现象，正导致一种新型软件供应链攻击——Slopsquatting（暂译"AI依赖项劫持"） 。新型来自德克萨斯大学圣安东尼奥分校、网络威胁弗吉尼亚理工大学和俄克拉荷马大学的幻觉研究团队发现，大型语言模型（LLM，催生Large Language Model）生成的新型代码普遍存在"包幻觉"现象 ，这正被威胁分子所利用。网络威胁

AI推荐虚假依赖包成隐患

研究团队在论文中指出 ："Python和JavaScript等流行编程语言对集中式软件包仓库和开源软件的幻觉依赖，模板下载加上代码生成LLM的催生出现 ，为软件供应链带来了新型威胁——包幻觉。新型"通过分析包括GPT-4、网络威胁GPT-3.5 、幻觉CodeLlama、催生DeepSeek和Mistral在内的新型16个代码生成模型，研究人员发现约五分之一的推荐软件包为虚假存在 。

Socket安全公司分析报告显示 ："如果某个AI工具广泛推荐一个幻觉软件包
，而攻击者已注册该名称，免费模板就可能造成大规模入侵。考虑到许多开发者未经严格验证就信任AI输出，这种威胁的潜在影响范围极大 。"

攻击者利用命名规律实施劫持

这种攻击方式被命名为Slopsquatting，由Python软件基金会（PSF）安全开发者Seth Larson首次提出，因其与传统的"typosquatting"（域名抢注）技术相似。不同之处在于 ，威胁分子不再依赖用户输入错误
 ，而是利用AI模型的源码库推荐错误。

测试样本显示，19.7%（20.5万个）的推荐软件包为虚假包 。开源模型（如DeepSeek和WizardCoder）的幻觉率平均达21.7%
，远高于GPT-4等商业模型（5.2%） 。其中CodeLlama表现最差（超三分之一输出存在幻觉）
，GPT-4 Turbo表现最佳（仅3.59%幻觉率）。

持久性幻觉威胁加剧

研究发现这些包幻觉具有持久性 、重复性和可信性三大危险特征。在重复500次先前产生幻觉的源码下载提示词时 ，43%的幻觉包在连续10次运行中每次都出现，58%的幻觉包出现超过一次 。研究表明 ："多数幻觉并非随机噪声 ，而是模型对特定提示的可重复反应模式
。"

此外
，38%的幻觉包名与真实包存在中度字符串相似性，香港云服务器仅13%属于简单拼写错误
。Socket指出 ，这些"语义可信"的命名结构大大增加了识别难度
。

防护建议

尽管目前尚未发现实际攻击案例
，研究团队建议开发者在生产环境和运行时前安装依赖项扫描工具，以筛查恶意软件包。OpenAI近期因大幅削减模型测试时间和资源而受到批评，这也被认为是导致AI模型易产生幻觉的原因之一 。安全专家强调 ，建站模板仓促的安全测试会显著增加AI系统的风险暴露面 。