Slopsquatting: pacchetti fake creati dall'IA

Il typosquatting classico punta sul tuo errore di battitura: un attaccante registra un pacchetto con un nome simile a uno vero (tipo "expres" invece di "express") e aspetta che qualcuno sbagli a digitare. Lo slopsquatting è la versione più subdola: qui non sbagli tu, sbaglia il modello. Un assistente AI ti suggerisce "pip install requests-oauth2-helper", il nome suona plausibile, segue le convenzioni del linguaggio — solo che quel pacchetto non è mai esistito. Il modello lo ha inventato (allucinazione: quando un'IA genera un'informazione che sembra plausibile ma è falsa).

Un attaccante attento monitora cosa suggeriscono i vari modelli, individua i nomi inventati più ricorrenti e li registra per davvero sui registri ufficiali (PyPI, npm). Chi copia il comando dal proprio assistente, convinto sia corretto, installa senza saperlo codice malevolo.

Uno studio USENIX Security 2025 ha generato 576.000 frammenti di codice con 16 modelli diversi: il 19,7% dei pacchetti suggeriti non esisteva — quasi uno su cinque. Il dato che fa davvero paura è un altro: ripetendo dieci volte gli stessi 500 prompt che avevano prodotto un nome falso, il 43% di quei nomi è tornato fuori ogni singola volta. Non è rumore casuale, è un comportamento stabile del modello — e questo è ciò che rende l'attacco conveniente: l'hacker non deve registrare centinaia di migliaia di nomi a caso, gli basta osservare quali si ripetono.

La difesa resta quella di sempre, applicata con più attenzione quando il suggerimento arriva da un'IA: prima di installare, controlla che il pacchetto esista davvero sul registro ufficiale, guarda da quanto tempo è pubblicato, quanti download ha e chi lo mantiene.