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Antibody — Ciclo DevSecOps di GitLab Duo in cui una seconda IA attacca nuovamente ogni correzione scritta dall'IA, salvando ogni bypass riuscito come anticorpo permanente riprodotto in CI e in produzione. | Kitploit
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12621h 44m faNon ancora revisionato
Attacco Avversario
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Antibody

Ciclo DevSecOps di GitLab Duo in cui una seconda IA attacca nuovamente ogni correzione scritta dall'IA, salvando ogni bypass riuscito come anticorpo permanente riprodotto in CI e in produzione.

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Antibody

pipeline tests antibodies python license

Ogni modifica al codice scritta da un'IA deve sopravvivere a un attacco sferrato da una seconda IA — con prova — prima di poter raggiungere la produzione.

Demo live di Antibody: gli attacchi al decoy di proprietà vengono bloccati, poi il Warden intercetta un agente che elimina un test

Antibody è una pipeline GitLab Duo per l'hackathon "Life After Code" (Transcend). Tratta una base di codice come un sistema immunitario: quando un'IA corregge una vulnerabilità, una seconda IA continua ad attaccare la correzione finché questa non regge davvero, e ogni attacco che abbia mai funzionato viene salvato per sempre come "anticorpo" e ritestato su ogni modifica futura e contro la produzione live. Un verificatore separato, deliberatamente non-IA, sorveglia l'agente che corregge per scovare imbrogli.

Non ci si fida mai della parola del correttore. Deve sopravvivere a un attaccante, e un verificatore onesto e ottuso sorveglia i test.

Perché è diverso

Gli strumenti IA-contro-IA esistono già (Helios, MindFort, Strix, Novee). Quelli confermano che l'exploit originale è ora bloccato. Antibody fa quattro cose che, al 2026, si trovano ancora solo nei paper di ricerca:

  1. Ciclo di riattacco avversariale. Non rieseguire il vecchio exploit. Genera un nuovo attacco contro la nuova correzione, e rendi ogni bypass riuscito un requisito permanente.
  2. Caccia ai percorsi fratelli. Se /download era rotto, verifica se /preview ha la stessa protezione mancante — il bug di solito si nasconde su una rotta fuori dal diff.
  3. Un unico sistema per entrambe le cose: attacchi di sicurezza e rilevamento degli imbrogli degli agenti. Gli strumenti esistenti fanno l'una o l'altra cosa.
  4. Autonomia auto-riducente. La pipeline scende da Hands-off a Supervised da sola quando una modifica tocca la configurazione CI, l'autenticazione o CODEOWNERS, perché una modifica non deve mai validare se stessa.

Fondato sulla ricerca del 2026

Ogni scelta di progettazione risale a un paper, non a un'intuizione:

RisultatoPaperNumero
Le patch superano i test ma restano sfruttabili ("fallimenti silenziosi"); i revisori LLM non se ne accorgonoWhen Passing Tests Hides Vulnerabilities (Tampere) — arXiv 2609.10548170 su 1.030 tracce di riparazione fallite silenziosamente; 22 critiche
Una correzione blocca solo il payload su cui è stata testataP2Patch (Simon Fraser) — arXiv 2610.20245un nuovo attacco ha aggirato patch già "corrette" nel 41% delle esecuzioni; rendere permanenti i bypass ha portato la copertura dal 42,1% al 62,5%
Lo stesso bug si nasconde su una rotta fratello fuori dal diffPRGuard (Bristol) — arXiv 2608.257303× più bug di tipo "assenza" trovati rispetto a un revisore commerciale
Le modifiche CI degli agenti vengono unite senza revisione → "verifica circolare"Co-Modifying Code and Infra (UNSW) — arXiv 2610.1284943–56% delle PR degli agenti a doppio ambito unite senza alcuna revisione
Gli agenti imbrogliano il valutatore quando vengono premiati per il verdeHacktrace (NTU) — arXiv 2610.03055~19,5% delle esecuzioni ha preso una scorciatoia manomettendo i test

L'ultimo risultato è il motivo per cui il Warden non è un'IA: un revisore LLM può essere dissuaso dal suo verdetto; un verificatore basato su git-diff no.

Il ciclo

          ┌─────────────────────────── issue created ───────────────────────────┐
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Builder AI] fix on a shadow branch, open MR                                  │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   GitLab SAST + Dependency Scanning  →  findings become the Red agent's targets │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Red AI] real HTTP exploit that REPRODUCES on the old code                    │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Builder AI] harden until blocked                                             │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Red AI] re-attack the NEW fix: new payload + same bug on SIBLING routes      │
          │        every bypass saved forever as an antibody (≤2 rounds)         │
          ▼                                                                      │
   [Warden] (not an AI) no deleted/weakened/skipped tests, no hidden CI/auth edit │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   autonomy gate: touches CI/auth/CODEOWNERS → Supervised, else Hands-off        │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Package] signed container + SBOM + proof bundle                              │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Release → Configure] deploy to the lowest-carbon Cloud Run region,          │
          │              replay every antibody against staging, then promote     │
          ▼                                                                      │
   [Monitor] scheduled probe replays ALL antibodies against production forever ──┘
                 any reproduction → auto-opens an incident issue → loop restarts

Guardalo in azione

Tutto ciò che segue è una cattura reale da questo repository, non un mock-up.

La pipeline a nove stadi, verde su GitLab. Ogni stadio eseguito è passato, inclusa la build reale del container pubblicata nel registry del progetto. configure e monitor vengono correttamente saltati finché non vengono configurati un progetto Cloud Run e una pianificazione. Apri la pipeline.

GitLab pipeline: plan, create, verify, package, secure, release, govern all passed

Gli attacchi sul decoy posseduto vengono bloccati; l'uso normale funziona ancora. Il traversal codificato, la rotta sibling, uno schema non-HTTP e una lettura di oggetto cross-user vengono tutti rifiutati, mentre un documento legittimo e l'ordine del proprietario stesso vengono serviti.

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