软件供应链已成为新战场，AI 刚刚改写了规则。
内容提要
AI加速软件开发的同时也加速了攻击。GitHub提交量激增，AI代理常自主选择依赖库，开发者被抽象化。攻击者利用前沿模型串联中低危漏洞形成攻击链，利用时间已降至负七天，并瞄准开源供应链。Chainguard的CISO主张从源头构建可信组件、控制进入环境的软件，并通过Athena联盟自动生成修复，而非事后扫描。
延伸解读
AI 代理让依赖选择脱离人工审查
文章指出，AI 代理在编码时常自主决定引入哪些依赖库，而提示者可能从未看到这些选择。这意味着传统上由开发者把关的组件决策被抽象化，安全团队需要将控制规则延伸到 AI 代理的选包行为，否则风险会在无人察觉的情况下进入开发环境。
漏洞管理需从扫描转向源头控制
Castro 认为，当 AI 能串联中低危漏洞形成攻击链，且利用时间已降至负七天，事后扫描和基于 CVSS 的修复队列越来越难奏效。更可行的方向是确保进入环境的组件来自可验证的构建源，并控制软件进入开发环境的唯一途径，而非在问题出现后再响应。
开源供应链攻击门槛正在降低
文章以 TeamPCP 攻击 Trivy 为例，说明攻击者可将恶意代码推入可信组件并向下游传播。Castro 指出，这类攻击不再只是国家背景团体的专利，单个成功攻击可能引发连锁泄露。组织若像插未知 U 盘一样消费开源软件，就会放大这一风险。
Athena 联盟尝试自动生成修复
面对前沿模型发现的大量漏洞，Chainguard 发起 Athena 联盟，将发现的问题自动生成修复并推回给各方。截至七月，该联盟已处理超过四万个漏洞，其中 42% 为严重或高危，86% 可网络触达。其重点不是发现更多漏洞，而是解决修复环节的人力瓶颈。
Q&A
AI 给软件供应链安全带来了哪些新问题？
AI 加速软件开发的同时也加速了攻击。具体问题包括：前沿模型能发现未知漏洞，攻击者利用代理串联中低危漏洞形成攻击路径，以及针对开源生态的持续攻击。此外，AI 代理自主选择依赖库，开发者被抽象化，导致安全控制更难。
为什么说攻击者利用漏洞的时间窗口已经变成负七天？
根据 Mandiant 的数据，平均利用时间已从 2018-19 年的 63 天降至 2025 年的约负七天，意味着攻击者可能在防御者获得补丁之前就开始利用漏洞。这使传统的基于 CVSS 的漏洞管理队列不再有效。
Chainguard 的 CISO 对软件供应链安全提出了什么核心建议？
Castro 主张从源头构建可信组件，控制进入开发环境的软件，并通过 Athena 联盟自动生成修复，而不是事后扫描。他强调在软件进入环境前就移除风险，确保从代码创建到部署的端到端可信。
Athena 联盟是做什么的？取得了哪些成果？
Athena 是 Chainguard 发起的行业联盟，旨在将前沿 AI 程序发现的漏洞转化为修复。截至 7 月，已处理超过 40,000 个漏洞，其中 42% 为严重或高危，86% 为网络可达。联盟自动生成修复并推送给所有人，包括上游开源维护者。
为什么传统的漏洞扫描和修复模式不再有效？
因为开发产出成倍增加，AI 代理做出更多底层决策，攻击者能在修复可用前利用漏洞。事后扫描无法跟上 AI 加速的开发节奏，且基于 CVSS 的队列不能反映攻击者串联低危漏洞的实际能力。
企业应如何控制 AI 代理选择软件组件带来的风险？
企业需要知道软件来源和构建方式，控制什么可以进入环境，并确保这些规则对 AI 代理和人类开发者同样适用。这需要工程、安全和 SRE 团队共同实施多层防护，而不仅仅是扫描。
