L'AI slop sta inondando il pipeline CVE con difetti falsi.

      L'industria del software si basa su un elenco condiviso di bug noti. Qualcuno sta ora alimentando quell'elenco con malfunzionamenti che nessuno ha mai trovato.

      La società di sicurezza JFrog ha scoperto sei difetti critici di SQLite che erano pura finzione, ha riportato. Le avvertenze affermavano gravi bug di memoria con punteggi fino a 9.8. Ma le funzioni che accusavano non esistevano nelle versioni citate, e il codice di prova di concetto funzionava senza crash. Passati attraverso il rilevatore GPTZero, i resoconti sono tornati come generati da macchina. Erano spazzatura AI.

      E non solo sei. Un nuovo account GitHub ha pubblicato 55 rapporti di vulnerabilità in pochi giorni, e JFrog ha trovato 54 fabbricazioni. Solo uno conteneva un vero bug, avvolto in metadati falsi.

      Il resto ha inventato falle in SQLite, nella libreria di immagini libraw e in un decoder audio Arduino. Red Hat ha brevemente valutato un'entrata di SQLite con un perfetto 10.0, poi l'ha abbassata a 7.6. SQLite ha aggiunto la funzione che accusava nel 2025, un anno dopo la versione che presumibilmente ha rotto.

      Come la finzione è diventata ufficiale

      Le falsificazioni non sono rimaste su GitHub. Hanno raggiunto il National Vulnerability Database, il record autorevole del governo degli Stati Uniti. Lì l'NVD le ha contrassegnate come critiche, e un team CISA le ha arricchite. Una volta che una vulnerabilità arriva lì, scanner e difensori in tutto il mondo la trattano come reale.

      Funziona sulla fiducia. Chiunque può inviare un CVE attraverso il modulo pubblico di MITRE, e gli enti che li assegnano in gran parte prendono per buone le parole del mittente. “Il CNA non è spesso in grado di verificare il rapporto da solo,” ha osservato l'ingegnere di Oracle Alan Coopersmith.

      Il NIST era un punto di riferimento. I suoi esperti esaminavano ogni record a mano. Poi un'ondata di invii li ha costretti a interrompere l'analisi approfondita all'inizio del 2024. L'arretrato ha superato i 27.000 rapporti non elaborati entro la fine del 2025. Un ente di controllo federale ha affermato che l'agenzia ha sprecato denaro non riuscendo a smaltirlo. Nessun passaggio nella pipeline ora richiede a qualcuno di riprodurre un bug.

      Le macchine ingannano le macchine

      Il vero pericolo è ciò che legge queste voci dopo. I team di sicurezza puntano sempre più agenti di codifica AI sul loro codice per correggere i difetti segnalati. Se ne dai uno un CVE fabbricato, potrebbe cercare una funzione vulnerabile che nessuno ha mai scritto. Poi cambia il codice funzionante per correggere un problema che non esiste.

      Il ciclo ha a malapena un umano al suo interno. Un'AI scrive un avviso plausibile, una pipeline scarsamente dotata lo fa passare, e un'altra AI cerca di correggerlo. La stessa fluidità senza sostanza già affligge il codice scritto da AI.

      Afek Berger di JFrog lo ha inquadrato come un'asimmetria. Generare una falsa convincente ora costa quasi nulla, ha detto. Verificare una costa esattamente ciò che ha sempre fatto: leggere la fonte, costruire la versione, eseguire la prova di concetto.

      Anche i difensori ben finanziati non possono controllare ogni rapporto a mano. CISA e NIST sono troppo indietro per aiutare. Il sistema di onore non ha mai previsto macchine che possono mentire su larga scala.