Вашите разработчици доставят функции по-бързо от всякога. Те също така въвеждат уязвимости в сигурността със скорост, с която настоящите ви инструменти не са проектирани да се справят.
Инструментите за кодиране с изкуствен интелект не само ускоряват разработката. Те ускоряват въвеждането на несигурен код. Проект за радар за сигурност Vibe на Технологичния институт на Джорджия регистрира 35 нови CVE само през март 2026 г., пряко свързани с инструменти за кодиране с изкуствен интелект, в сравнение с 6 през януари. Изследователите изчисляват, че истинският брой е от пет до десет пъти по-висок в по-широката екосистема с отворен код. CSA проучване установи, че 62% от генерирания от изкуствен интелект код съдържа недостатъци в дизайна или известни уязвимости, дори когато разработчиците използват най-новите фундаментални модели.
Това не е проблем, който решавате, като молите разработчиците да забавят темпото. Отговорът е изграждането на инфраструктура за сигурност, която е в крак с разработката с изкуствен интелект, а повечето екипи все още нямат такава.
Пропастта, която повечето отбори не виждат, докато не стане твърде късно
Инструментите за кодиране с изкуствен интелект създават специфичен проблем със сигурността, за който традиционната AppSec инфраструктура не е създадена: високоскоростен код с голям обем и систематично различни модели на отказ от кода, написан от хора.
Повечето екипи откриват тази празнина по грешен начин, когато CVE попадне в производствения процес, който скенерът им е трябвало да улови, или когато секретна информация... commitобработен от работен процес, подпомаган от изкуствен интелект, се оказва в ръцете на нападателя.
| Без специфични за изкуствения интелект контроли | С Ксигени | |
|---|---|---|
| Уязвимости в кода | По-висока плътност, систематични модели на откази | Хванато по време на запис в IDE преди това commit |
| Разкриване на тайни | 2 пъти по-висока скорост при подпомагане от изкуствен интелект commits | Непрекъснато сканиране + автоматично отменяне на всички слоеве |
| Злонамерени зависимости | Изкуственият интелект предлага пакети без проверки за безопасност | Откриване на зловреден софтуер по време на публикуване, а не по време на инсталиране |
| Pipeline риск | Няма видимост върху поведението на агентските инструменти | Поведенчески базови линии + откриване на аномалии |
| Резултат | Дългът по ценните книжа се натрупва със скоростта на изкуствения интелект | Покритие, което се мащабира със скоростта на развитие |
Защо генерираният от изкуствен интелект код се проваля в определени модели
Преди да преминем към контролите, си струва да разберем защо генерираният от изкуствен интелект код се проваля по различен начин от кода, написан от човек, защото режимите на отказ определят кои контроли всъщност са важни.
Допълване на шаблони вместо съображения за сигурност
LLM-ите генерират код, като предсказват статистически вероятни продължения на модели, които са видели в обучителните данни. Когато тези обучителни данни включват милиони примери за несигурен код, моделът възпроизвежда тези модели уверено и плавно.
Моделът не разсъждава за сигурността. Той допълва шаблони. Заявка за „добавяне на удостоверяване към тази крайна точка“ ще генерира код, който изглежда като удостоверяване и често функционира като удостоверяване, но може да пропусне изтичане на срока на валидност на токена, да пропусне проверките за оторизация или да използва остарял криптографски примитив, тъй като тези пропуски са статистически често срещани в данните за обучение.
Структурна коректност без семантична безопасност
Анализ от декември 2025 г., проведен от фирмата за сигурност Tenzai, изследва 15 производствени приложения, създадени с помощта на пет основни инструмента за кодиране с изкуствен интелект, и открива 69 уязвимости в извадката. Всяко едно приложение не е имало CSRF защита и не е имало конфигурирани заглавки за сигурност. Всеки инструмент е въвеждал уязвимости за фалшифициране на заявки от страна на сървъра (SSRF), което е пълно изчистване на основни провали в сигурността във всичките 15 приложения.
Това не са крайни случаи. Това са систематични пропуски в това, за което инструментите с изкуствен интелект оптимизират: работещ код, а не сигурни настройки по подразбиране.
Georgetown CSET отделно откри XSS уязвимости в 86% от генерираните от изкуствен интелект образци на код, тествани в пет основни LLM.
Ускорено разкриване на тайни
С помощта на AI commitразкриват тайни повече от два пъти по-бързо от тези, които се разкриват само от хора. commitс. Най- Изследователска бележка на CSA относно сигурността на вибрационното кодиране определя цифрата на 3.2% за подпомаганите от изкуствен интелект commitспрямо 1.5% само за хора, а публичният GitHub отбеляза 34% увеличение на твърдо кодираните идентификационни данни на годишна база през 2025 г.
Механизмът е ясен: разработчиците, работещи със скоростта на изкуствен интелект, често поставят идентификационни данни в подканите като контекст, а инструментите с изкуствен интелект точно включват тези данни в генерирания изход. Разработчиците, които преглеждат кода с изкуствен интелект на висока скорост, проверяват за функционална коректност, а не за разкриване на тайни данни.
Невидими архитектурни недостатъци
Традиционните инструменти за сигурност се отличават с откриването на известни модели на уязвимости в статичен код: SQL инжекция, XSS, несигурна десериализация. Те се борят с недостатъци на ниво дизайн, липсващо удостоверяване по целия API маршрут, нарушена логика за контрол на достъпа, модел на оторизация, който приема последователен поток, но може да бъде заобиколен нередно.
Генерираният от изкуствен интелект код въвежда повече недостатъци в дизайна, защото инструментите на изкуствен интелект генерират код на ниво функции, а не на системно ниво. Изкуственият интелект няма представа за модела на сигурност на околната система, освен ако не е изрично зададен този контекст, а повечето разработчици не се сещат да го предоставят.
Как да защитите генериран от изкуствен интелект код във вашия CI/CD Pipeline
1. Третирайте генерирания от изкуствен интелект код като ненадежден вход на SAST слой
Най-важната оперативна промяна: не намалявайте SAST покритие, защото кодът идва от изкуствен интелект. Направете обратното. Всеки екип със значително внедряване на изкуствен интелект трябва да очаква обемът на откритията му да се увеличи съществено и трябва да конфигурира инструментите си съответно.
На практика това означава да се даде възможност SAST на всеки commit, не само PR-ове. Инструментите с изкуствен интелект генерират код бързо, а разработчиците commit постепенно. Изчакването на PR преглед означава, че откритията се натрупват, преди някой да ги разгледа. Това също така означава настройване SAST прагове на сериозност, специално за режимите на отказ на AI кода: липсващи проверки за удостоверяване и оторизация, SSRF, CSRF, несигурна десериализация и твърдо кодирани идентификационни данни, класове уязвимости, които не винаги се оценяват като критични в CVSS, но са постоянно експлоатируеми.
Централното предизвикателство е процентът на фалшиво положителните резултати. Инструментите с изкуствен интелект произвеждат много код бързо и висок FPR. SAST генерира толкова много открития, че разработчиците се научават да ги игнорират. Това е динамиката на умората от тревога, която напълно обезсмисля целта на сканирането.
Ксигени SAST беше сравнен с OWASP бенчмарк и постигна 100% истински положителен процент с 16.7% фалшиво положителен процент. В среда, където генерираният от изкуствен интелект код увеличава обема на откритията, това предварителноcisЙонът е това, което прави откритията приложими, а не игнорирани. Научете повече за Ксигени SAST →
2. Сканирайте за тайни непрекъснато, не само наведнъж commit път
Pre-commit hooks са необходими, но не са достатъчни. Разработчиците, използващи инструменти с изкуствен интелект с висока скорост, често заобикалят hooks, използват уеб-базирани AI редактори, които не ги поддържат, или генерират тайни в CI скриптове, а не в код на приложението, където hooks никога не задейства.
Цялостна система за сигурност на секретите за нуждите на разработката, подпомагана от изкуствен интелект pre-commit hooks За разработчици, използващи локални инструменти с изкуствен интелект, непрекъснато сканиране на хранилища във всички клонове, включително пълна история на данните commit покритие (валидни тайни от стари commitвсе още са експлоатируеми), pipeline сканиране на лог файлове (генерираните от изкуствен интелект CI скриптове често включват идентификационни данни като интерполирани променливи, които се отпечатват за изграждане на лог файлове) и автоматично отменяне при откриване, тъй като прозорецът между излагането и откриването на нападателя често се измерва в часове, а не в дни.
Xygeni Secrets Security открива над 800 типа секретни данни в хранилища, pipeline трупи, IaC файлове и изображения на контейнери. --history Режимът на сканиране разкрива тайни, които са технически стари, но все още валидни, често срещана празнина в работните процеси, подпомагани от изкуствен интелект. Тайните се обфусцират, преди да бъдат регистрирани или изпратени към платформата, така че самият процес на откриване не създава ново разкриване. Работните процеси с автоматично отменяне се задействат при откриване. → Научете повече
3. Нанесете SCA с откриване на зловреден софтуер към зависимости, предложени от изкуствен интелект
Инструментите за кодиране с изкуствен интелект не просто пишат код, те предлагат зависимости. Разработчик, който моли асистент да „добави библиотека за JWT парсиране“, получава препоръка за пакет, който може да е легитимен пакет, пакет с правописна грешка и подобно име или пакет, който е бил легитимен, когато моделът е бил обучен, но оттогава е бил компрометиран.
- CSA 2025 Проучване на уязвимости в код, генериран от изкуствен интелект също така документира „небрежност“ – нападатели, регистриращи халюцинираните имена на пакети, измислени от инструменти с изкуствен интелект, превръщайки халюцинацията на модела директно във вектор за атака на веригата за доставки. Standard базиран на CVE SCA не улавя нито едно от тях.
Това, от което всъщност се нуждаете: поведенческо откриване на зловреден софтуер, което маркира пакети със съмнителни инсталационни скриптове, неочаквани мрежови извиквания или обфусциран код; откриване на типосквотинг и слопсквотинг, което анализира пълния граф на зависимостите за пакети с подвеждащи имена; и CVE сканиране с филтриране на достъпността, което разграничава уязвимите функции, които действително се извикват, от тези, които са импортирани, но никога не се изпълняват.
Ксигени SCA комбинира откриване на зловреден софтуер в реално време чрез Ранно предупреждение за злонамерен софтуер (MEW) енджин, сканиране на npm, PyPI, Maven, NuGet, RubyGems и други регистри по време на публикуване, не само по време на инсталиране, с a Скенер за подозрителни зависимости който открива печатни грешки, объркване на зависимости и подозрителни инсталационни скриптове, като анализира пълната графика на зависимостите. Вижте как работи →
4. Осигурете сигурност guardrails в pipeline, не само в прегледа на кода
Прегледът на кода е твърде бавен и непоследователен, за да бъде основният контрол за сигурност на код, генериран от изкуствен интелект. Разработчиците, които преглеждат изхода на изкуствен интелект под натиск от скорост, първо проверяват функционалната коректност. Коректността на сигурността, ако изобщо се проверява, е на второ място.
PipelineНиво guardrails автоматично прилагане на изисквания: блокиране на компилации, които въвеждат нови критични SAST открития над конфигурируем праг, блокират внедряването, ако бъдат открити нови тайни в commit, налагат политика за зависимости, като блокират пакети, които не преминават проверки за зловреден софтуер или не са закачени към точен дайджест, и изискват SBOM генериране за издания, които включват код, подпомаган от изкуствен интелект.
Ключовият принцип на дизайна: guardrails трябва да блокира или предупреждава, а не само да докладва. Констатация, която не блокира нищо, учи разработчиците, че констатациите могат спокойно да бъдат игнорирани.
Ксигени ДевИИ е агентски копилот за сигурност, наличен като Разширение за VS Code намлява Плъгинът IntelliJ/JetBrains който работи постепенно SAST сканира, докато разработчиците пишат код, обяснява пътищата за експлойтиране на откритите уязвимости и предоставя предложения за корекции, валидирани от Xygeni MCP Server за риск, политики и въздействие на промени в системата. Откриване на тайни, SCA, и IaC Всички сканирания се изпълняват в една и съща IDE сесия. → Научете повече
6. Следете за аномално поведение от инструментите за кодиране с изкуствен интелект
Агентни инструменти с изкуствен интелект, инструменти, които предприемат автономни действия във вашата среда, а не просто генерират предложения, въвеждат нова повърхност за заплахи. Инструмент за агентно кодиране с достъп за запис в хранилище, pipeline Достъпът до задействане или достъпът до тайни е ценна цел, ако бъде компрометиран.
CVE-2025-54135 (CurXecute), уязвимост за дистанционно изпълнение на код в редактора на код Cursor AI, позволяваща изпълнението на произволен код на машините на разработчиците без взаимодействие с потребителя, разкрита в началото на 2026 г. радар за сигурност на Georgia Tech Vibe Изследванията отбелязват, че повърхностите за атака се разширяват бързо, тъй като инструментите с изкуствен интелект стават все по-автономни.
Поведенчески мониторинг за активността на инструментите с изкуствен интелект във вашия pipeline трябва да следите за неочаквани промени CI/CD файлове за конфигурация на работния процес (един от най-ясните сигнали за компрометиран инструмент с изкуствен интелект или атака с prompt injection), процеси на инструменти за кодиране с изкуствен интелект, отправящи мрежови заявки към неочаквани дестинации по време на изграждане, необичайни модели на достъп до хранилища за секрети от работни станции на разработчици и нови зависимости, въведени от инструменти с изкуствен интелект, които не са присъствали в предишните компилации.
| слой | контрол | Приоритет |
|---|---|---|
| код | SAST на всеки commit, конфигурация с нисък FPR | критичен |
| код | Обратна връзка за сигурността на IDE във VS Code / IntelliJ | Високо |
| Тайните | Pre-commit hooks + непрекъснато сканиране на хранилища | критичен |
| Тайните | Сканиране на историята на Git за валидни стари тайни | критичен |
| Тайните | Автоматично отменяне при откриване | критичен |
| Зависимостите | SCA със злонамерен софтуер + откриване на небрежност | критичен |
| Зависимостите | Приоритизиране на CVE с филтриране по достъпност | Високо |
| Pipeline | Изграждане на блокове върху нови критични открития | Високо |
| Pipeline | Прилагане на политика за зависимости по време на изграждане | Високо |
| Pipeline | SBOM генериране за издания, подпомогнати от изкуствен интелект | Среден |
| Агентски инструменти | Поведенчески мониторинг на активността на инструментите с изкуствен интелект | Високо |
| Агентски инструменти | Достъп с най-малки привилегии за инструменти за кодиране с изкуствен интелект | Високо |
Как Xygeni защитава генерирания от изкуствен интелект код от край до край
Защитата на генерирания от изкуствен интелект код изисква покритие в цялата SDLC, от момента, в който разработчикът приеме предложение, до момента, в който артефактът достигне производствена среда. Инструментите за точкови решения, които покриват само един слой, оставят празнини, които разработката с изкуствен интелект ще открие надеждно.
| Етап | Възможности на Xygeni | Какво хваща |
|---|---|---|
| В интегрираното разработване (IDE) | DevAI + MCP сървър | Уязвимости по време на запис, преди commit |
| At commit | SAST + Тайни за сигурност | Грешки в кода, твърдо кодирани идентификационни данни, открити API ключове |
| При изграждането | SCA с откриване на зловреден софтуер + достъпност | Злонамерени или уязвими зависимости, предложени от ИИ |
| In pipeline | CI/CD Сигурност + Откриване на аномалии | Небезопасни компилации, компрометиране на агентни инструменти, инжектирани работни потоци |
| След разполагане | ДАСТ + ASPM | Валидиране на експлоатационността по време на изпълнение, унифицирана позиция по отношение на риска |
Ключовият диференциатор е интелигентният слой, който свързва всички тези неща. MCP сървърът на Xygeni гарантира, че предложението за корекция, генерирано от DevAI в IDE, се оценява за съответствие с политиките, риск от промени в системата и организационен контекст, преди да достигне до разработчика. Корекция, подпомогната от изкуствен интелект, с guardrails, не с изключен предпазител.
Заключителни мисли
Инструментите за кодиране с изкуствен интелект генерират значителен и нарастващ дял от enterprise код. Те също така систематично въвеждат уязвимости в сигурността на най-важните модели: липсващо удостоверяване, разкрити тайни, несигурни зависимости и недостатъци в дизайна, които статичните скенери пропускат.
Отговорът не е да се ограничи използването на инструменти с изкуствен интелект. А да се build security инфраструктура, която се мащабира със скоростта на разработване на ИИ. Екипите, които се справят правилно с това, внедряват функции, подпомагани от ИИ, по-бързо и по-безопасно от екипите, които третират ИИ кода като човешки код с малко по-висок процент на грешки.
Не е. И твоят pipeline трябва да знае разликата.
👉 Започнете безплатен пробен период и сканирайте първото си хранилище, подпомогнато от изкуствен интелект, за минути, без да е необходима кредитна карта.
👉 Контакт и вижте как Xygeni се съпоставя с вашия специфичен стек за разработка на изкуствен интелект.
👉 Изтеглете бялата книга, Защитете Vibe кодирането, преди то да се превърне в най-големия риск, свързан с изкуствения интелект, за вашата организация.
Свързано четене:
- Сигурност на асистента за кодиране с изкуствен интелект: Как да предотвратим уязвимости в код, генериран от изкуствен интелект
- Защита на сенчестия изкуствен интелект: Всичко, което трябва да знаете
- Как да внедрим AI Remediation в DevSecOps
- MCP сигурност: Защита на протокола за контекст на модела
- Топ 10 на OWASP за кандидатстване за магистърска степен по право (LLM) за 2025 г.
За автора
Съосновател и технически директор
Fatima Said специализира в съдържание, насочено специално към разработчиците, за AppSec, DevSecOps и software supply chain securityТя превръща сложните сигнали за сигурност в ясни, приложими насоки, които помагат на екипите да приоритизират по-бързо, да намалят шума и да доставят по-безопасен код.
