#supply_chain

Pythonの「サプライチェーンセキュリティ」は、自分が書いたコードだけでなく、依存している外部パッケージまで安全かを考える話。 元記事のタイトルからは、「Pythonのサプライチェーンセキュリティで起きる8つのこと」がテーマだとわかる。 ただし、今回取得できた本文は `Reddit - Please wait for verification` のみで、元記事の中身は確認できなかった。 そのため、この記事ではタイトルから読み取れる文脈と、一般的なサプライチェーンセキュリティの重要性をわかりやすく整理する。 このテーマは地味に見えて、実はかなり重要。「便利だから入れたライブラリ」が、あとで大問題になることがある。 今回の元記事は、Reddit 上の投稿で、タイトルは 「Python supply chain security: 8 things that happen」 というものです。 ただ、実際に取得できた本文は「Please wait for verification」となっていて、肝心の内容までは読めませんでした。ここはちょっとも

TeamPCP と呼ばれる攻撃グループが、ソフトウェア供給網攻撃（開発者が使う正規の配布経路を悪用する攻撃）を複数のエコシステムで同時進行させた。 2026年5月の1週間で、GitHubの内部リポジトリ侵害、Microsoft公式Python SDKの改ざん、npmエコシステムへの大量混入が立て続けに起きた。 特に厄介なのは、verified-publisher badge や Sigstore verification badge のような「見た目の信頼材料」が、今回あまり当てにならなかったこと。 攻撃は単なる情報窃取にとどまらず、worm（自己増殖型） や wiper（消去型） の要素まで含み、破壊性が一段上がっている。 防御側は、install時の見た目を信用しすぎず、lockfileのハッシュ確認 や 実際の振る舞い監視 に寄せる必要がある。 SANS Internet Storm Center の記事は、2026年5月24日時点での TeamPCP 系キャンペーンを総まとめしたもの

Hugging FaceのAIモデルは、`tokenizer.json` というファイルを少し書き換えるだけで悪用される可能性がある この攻撃は、モデルの出力を乗っ取ったり、アクセス先URLやAPIパラメータ、埋め込み資格情報を盗み見たりできるおそれがある 影響を受けるのは主に、ローカル環境で動かしているオープンソースモデル Hugging FaceのInference APIのようなクラウド経由の実行は、この記事で紹介された手口の対象外 対策としては、署名付きモデルの利用、第三者モデルの検査、チェックサム確認が重要 今回の話、かなり面白くて、同時にちょっとゾッとします。 Dark Readingによると、Hugging FaceのAIモデルに含まれる `tokenizer.json` というファイルを、攻撃者がほんの少し改ざんするだけで、モデルの振る舞いを乗っ取れる可能性があるそうです。 Hugging Faceは、AIモデルや関連コンポーネントを配布する巨大なオープンソース基盤です。便利さの裏返しで、悪意あるモデルや改ざん済みファイルが紛れ込むリスクもあります。今回のポイントは、「