Jūsų kūrėjai teikia funkcijas greičiau nei bet kada anksčiau. Jie taip pat diegia saugumo spragas tokiu greičiu, kuriam jūsų dabartinės priemonės nebuvo sukurtos.
Dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai ne tik paspartina kūrimą. Jie paspartina nesaugaus kodo įdiegimą. „Georgia Tech Vibe Security Radar“ projektas Vien 2026 m. kovo mėn. užregistravo 35 naujus CVE, tiesiogiai susijusius su dirbtinio intelekto kodavimo įrankiais, palyginti su 6 sausio mėnesį. Tyrėjai apskaičiavo, kad tikrasis skaičius platesnėje atvirojo kodo ekosistemoje yra penkis–dešimt kartų didesnis. CSA tyrimai nustatyta, kad 62 % dirbtinio intelekto sugeneruoto kodo turi projektavimo trūkumų arba žinomų pažeidžiamumų, net kai kūrėjai naudoja naujausius pagrindinius modelius.
Šios problemos neišsprendžiate paprašydami kūrėjų sulėtinti tempą. Atsakymas – sukurti saugumo infrastruktūrą, kuri neatsiliktų nuo dirbtinio intelekto spartos kūrimo, o dauguma komandų jos dar neturi.
Tarpas, kurio dauguma komandų nepastebi, kol nebūna per vėlu
Dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai sukuria specifinę saugumo problemą, kuriai tradicinė programų saugumo infrastruktūra nebuvo sukurta: didelės spartos, didelio masto kodas su sistemingai kitokiais gedimų modeliais nei žmogaus parašytas kodas.
Dauguma komandų šią spragą aptinka neteisingai, kai gamyboje atsiranda CVE, kurį jų skeneris turėjo aptikti, arba kai aptinkama slapta informacija. commitDI padedamo darbo eigos valdomas objektas patenka į užpuoliko rankas.
| Be dirbtiniam intelektui būdingų valdiklių | Su Xygeni | |
|---|---|---|
| Kodo pažeidžiamumai | Didesnis tankis, sistemingi gedimų modeliai | Užfiksuota rašymo metu IDE anksčiau commit |
| Paslapčių atskleidimas | 2 kartus didesnis rodiklis naudojant dirbtinį intelektą commits | Nuolatinis nuskaitymas + automatinis atšaukimas visuose sluoksniuose |
| Kenkėjiškos priklausomybės | Dirbtinis intelektas siūlo pakuotes be saugos patikrinimų | Kenkėjiškų programų aptikimas publikavimo metu, o ne diegimo metu |
| Pipeline rizika | Nėra matomumo apie agentų įrankių veikimą | Elgesio baziniai rodikliai + anomalijų aptikimas |
| Rezultatas | Vertybinių popierių skola kaupiasi dirbtinio intelekto greičiu | Aprėptis, kuri keičiasi atsižvelgiant į vystymosi greitį |
Kodėl dirbtinio intelekto sugeneruotas kodas neveikia tam tikruose šablonuose
Prieš pradedant kalbėti apie valdiklius, verta suprasti, kodėl dirbtinio intelekto sugeneruotas kodas neveikia kitaip nei žmogaus parašytas kodas, nes gedimų režimai lemia, kurie valdikliai iš tikrųjų yra svarbūs.
Šablono užbaigimas, o ne saugumo samprotavimai
LLM modeliuotojai generuoja kodą numatydami statistiškai tikėtiną mokymo duomenyse pastebėtų šablonų tęsinį. Kai mokymo duomenyse yra milijonai nesaugaus kodo pavyzdžių, modelis atkuria tuos šablonus užtikrintai ir sklandžiai.
Modelis nesvarsto saugumo. Jis užbaigia šablonus. Užklausa „pridėti autentifikavimą prie šio galinio taško“ sukurs kodą, kuris atrodo kaip autentifikavimas ir dažnai veikia kaip autentifikavimas, tačiau gali praleisti prieigos rakto galiojimo laiką, autorizacijos patikrinimus arba naudoti nebenaudojamą kriptografinį primityvą, nes šie praleidimai statistiškai dažni mokymo duomenyse.
Struktūrinis teisingumas be semantinio saugumo
2025 m. gruodžio mėn. saugumo įmonės „Tenzai“ atliktoje analizėje, kurioje buvo išnagrinėtos 15 gamybinių programų, sukurtų naudojant penkis pagrindinius dirbtinio intelekto kodavimo įrankius, buvo rasta 69 pažeidžiamumai visoje imtyje. Visose programose trūko CSRF apsaugos ir nebuvo sukonfigūruotų saugumo antraščių. Kiekviename įrankyje buvo serverio pusės užklausų klastojimo (SSRF) pažeidžiamumų, o tai reiškia, kad visose 15 programų buvo visiškai pašalintos pagrindinės saugumo spragos.
Tai ne kraštutiniai atvejai. Tai sisteminės spragos, kurioms dirbtinio intelekto įrankiai optimizuoja: veikiančiam kodui, o ne saugiems numatytiesiems parametrams.
Džordžtauno CSET atskirai aptiko XSS pažeidžiamumų 86 % dirbtinio intelekto sugeneruotų kodo pavyzdžių, išbandytų penkiose pagrindinėse LLM sistemose.
Pagreitintas paslapčių atskleidimas
AI padedama commitatskleidžia paslaptis daugiau nei dvigubai greičiau nei tik žmonėms commitai. CSA tyrimo pastaba apie vibracijos kodavimo saugumą rodo, kad dirbtinio intelekto pagalba šis skaičius siekia 3.2 %. commitpalyginti su 1.5 % tik žmonėms skirtų versijų, o viešajame „GitHub“ 2025 m. užkoduotų prisijungimo duomenų skaičius per metus išaugo 34 %.
Mechanizmas yra paprastas: kūrėjai, dirbantys dirbtinio intelekto greičiu, dažnai įklijuoja prisijungimo duomenis į raginimus kaip kontekstą, o dirbtinio intelekto įrankiai tiksliai įtraukia šiuos prisijungimo duomenis į sugeneruotą išvestį. Kūrėjai, peržiūrintys dirbtinio intelekto kodą dideliu greičiu, tikrina funkcinį teisingumą, o ne slaptą atskleidimą.
Nematomi architektūros trūkumai
Tradiciniai saugumo įrankiai puikiai tinka aptikti žinomus pažeidžiamumo modelius statiniame kode: SQL injekciją, XSS, nesaugų deserializavimą. Jiems sunku susidoroti su projektavimo lygio trūkumais, trūkstamu autentifikavimu visame API maršrute, sugedusia prieigos kontrolės logika, autorizacijos modeliu, kuris daro prielaidą apie nuoseklų srautą, bet gali būti apeinamas ne eilės tvarka.
Dirbtinio intelekto generuojamas kodas sukelia daugiau projektavimo trūkumų, nes dirbtinio intelekto įrankiai generuoja elementus funkcijų, o ne sistemos lygmeniu. Dirbtinis intelektas nežino apie aplinkinės sistemos saugumo modelį, nebent būtų aiškiai pateiktas šis kontekstas, ir dauguma kūrėjų nepagalvoja apie tai.
Kaip apsaugoti dirbtinio intelekto sugeneruotą kodą jūsų CI/CD Pipeline
1. Dirbtinio intelekto sugeneruotą kodą traktuokite kaip nepatikimą įvestį SAST sluoksnis
Svarbiausias veiklos pakeitimas: nemažinti SAST aprėptis, nes kodas gautas iš DI. Darykite priešingai. Bet kuri komanda, kuriai DI yra labai naudingas, turėtų tikėtis, kad jų radinių apimtis iš esmės padidės, ir atitinkamai sukonfigūruoti savo įrankius.
Praktiškai tai reiškia įgalinimą SAST ant kiekvieno commit, ne tik PR. Dirbtinio intelekto įrankiai greitai generuoja kodą, o kūrėjai commit Palaipsniui. Laukiant PR peržiūros, išvados kaupiamos dar prieš tai, kai kas nors jas peržiūri. Tai taip pat reiškia tikslinimą. SAST pavojingumo ribos, skirtos konkrečiai DI kodo gedimų režimams: trūkstami autentifikavimo ir autorizacijos patikrinimai, SSRF, CSRF, nesaugus deserializavimas ir kietajame programavimo režime įrašyti prisijungimo duomenys – pažeidžiamumų klasės, kurios CVSS ne visada yra kritinės, bet yra nuolat išnaudojamos.
Pagrindinis iššūkis yra klaidingai teigiamų rezultatų rodiklis. Dirbtinio intelekto įrankiai greitai sukuria daug kodo, o didelis klaidingai teigiamų rezultatų rodiklis (FPR) SAST generuoja tiek daug išvadų, kad kūrėjai išmoksta jas ignoruoti. Tai yra budrumo nuovargio dinamika, kuri visiškai paneigia skenavimo prasmę.
Ksigeni SAST buvo lyginamas su OWASP etalonas ir pasiekė 100 % tikrųjų teigiamų rezultatų rodiklį su 16.7 % klaidingų teigiamų rezultatų rodikliu. Aplinkoje, kurioje dirbtinio intelekto generuojamas kodas padidina radinių kiekį, tas išankstiniscisBūtent ionas leidžia išvadas panaudoti, o ne jas ignoruoti. Sužinokite daugiau apie Xygeni SAST →
2. Nuolat ieškokite paslapčių, o ne tik commit laikas
Pre-commit hooks yra būtini, bet nepakankami. Kūrėjai, naudojantys dirbtinio intelekto įrankius dideliu greičiu, dažnai apeina hooks, naudoti žiniatinklio pagrindu veikiančius dirbtinio intelekto redaktorius, kurie jų nepalaiko, arba generuoti paslaptis CI scenarijuose, o ne programos kode, kur hooks niekada nesukelkite.
Išsami paslapčių saugumo pozicija dirbtinio intelekto pagalba kuriamiems poreikiams pre-commit hooks kūrėjams, naudojantiems vietinius dirbtinio intelekto įrankius, nuolatinis saugyklų nuskaitymas visose šakose, įskaitant visą istorinę informaciją commit aprėptis (galiojančios paslaptys nuo senų laikų commitvis dar galima išnaudoti), pipeline žurnalų nuskaitymas (DI generuojami CI scenarijai dažnai apima prisijungimo duomenis kaip interpoliuojamus kintamuosius, kurie atspausdinami žurnalams kurti) ir automatinis panaikinimas aptikus užpuoliką, nes laikotarpis tarp užsikrėtimo ir užpuoliko atradimo dažnai matuojamas valandomis, o ne dienomis.
Xygeni Secrets Security aptinka daugiau nei 800 slaptų tipų įvairiose saugyklose, pipeline rąstai, IaC failai ir konteinerio atvaizdai. --history Nuskaitymo režimas išryškina techniškai senas, bet vis dar galiojančias paslaptis – dažna DI padedamų darbo eigų spraga. Prieš registruojant ar siunčiant į platformą, paslaptys yra užmaskuojamos, todėl pats aptikimo procesas nesukuria naujos informacijos atskleidimo. Automatinio atšaukimo darbo eigos suveikia aptikimo metu. → Sužinokite daugiau
3. taikyti SCA su kenkėjiškų programų aptikimu iki dirbtinio intelekto siūlomų priklausomybių
Dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai ne tik rašo kodą, bet ir siūlo priklausomybes. Kūrėjas, prašantis asistento „pridėti biblioteką JWT analizei“, gauna paketo rekomendaciją, kuri gali būti teisėtas paketas, paketas su klaidomis panašiu pavadinimu arba paketas, kuris buvo teisėtas modelio mokymo metu, bet vėliau buvo pažeistas.
Geriausios CSA 2025 Dirbtinio intelekto sugeneruoto kodo pažeidžiamumo tyrimas taip pat dokumentuojamas „slopsquatting“ reiškinys, kai užpuolikai registruoja dirbtinio intelekto įrankių išgalvotus haliucinacijų paketų pavadinimus, paversdami haliucinacijos modelį tiesiogiai tiekimo grandinės atakų vektoriumi. Standard CVE pagrindu SCA neaptinka nė vieno iš šių.
Ko jums iš tikrųjų reikia: elgsenos pagrindu veikiančios kenkėjiškų programų aptikimo, kuris žymi paketus su įtartinais diegimo scenarijais, netikėtais tinklo skambučiais arba užmaskuotu kodu; spausdinimo klaidų ir netikslumų aptikimo, kuris analizuoja visą priklausomybių grafiką, ieškodamas apgaulingai pavadintų paketų; ir pasiekiamumo filtruoto CVE nuskaitymo, kuris atskiria pažeidžiamas funkcijas, kurios iš tikrųjų iškviečiamos, nuo importuotų, bet niekada neįvykdytų.
Ksigeni SCA sujungia kenkėjiškų programų aptikimą realiuoju laiku per Kenkėjiškų programų ankstyvasis įspėjimas (MEW) variklis, nuskaitantis npm, PyPI, Maven, NuGet, RubyGems ir kitus registrus publikavimo metu, o ne tik diegimo metu, su a Įtartinų priklausomybių skaitytuvas kuris aptinka rašybos klaidas, priklausomybių painiavą ir įtartinus diegimo scenarijus, analizuodamas visą priklausomybių grafiką. Pažiūrėkite, kaip tai veikia →
4. Užtikrinkite saugumą guardrails viduje pipelinene tik kodo peržiūros metu
Kodo peržiūra yra per lėta ir per daug nenuosekli, kad būtų pagrindinė DI sugeneruoto kodo saugumo kontrolė. Kūrėjai, peržiūrintys DI išvestį esant greičio spaudimui, pirmiausia tikrina funkcinį teisingumą. Saugumo teisingumas, jei iš viso tikrinamas, yra antras dalykas.
PipelineLygio guardrails automatiškai vykdyti reikalavimus: blokuoti kompiliacijas, kurios įveda naujus svarbius SAST radiniai, viršijantys konfigūruojamą ribą, blokuoja diegimą, jei aptinkami nauji slapti raktai commit, vykdyti priklausomybės politiką blokuojant paketus, kurie neatitinka kenkėjiškų programų patikrinimų arba nėra susieti su tikslia santrauka, ir reikalauti SBOM generavimas leidimams, kuriuose yra dirbtinio intelekto padedamas kodas.
Pagrindinis projektavimo principas: guardrails turėtų blokuoti arba įspėti, o ne tik pranešti. Radinys, kuris nieko neblokuoja, moko kūrėjus, kad radinius galima saugiai ignoruoti.
Xygeni DevAI yra agento apsaugos antrinis pilotas, prieinamas kaip VS kodo plėtinys bei IntelliJ/JetBrains įskiepis kuris veikia palaipsniui SAST Skenavimas kūrėjams rašant kodą, paaiškinami aptiktų pažeidžiamumų išnaudojimo keliai ir pateikiami taisymo pasiūlymai, kuriuos „Xygeni MCP Server“ patvirtina atsižvelgiant į riziką, politiką ir pažeidžiamų pakeitimų poveikį. Paslapčių aptikimas, SCAir IaC visi nuskaitymai vykdomi toje pačioje IDE sesijoje. → Sužinokite daugiau
6. Stebėkite, ar nėra anomalinio dirbtinio intelekto kodavimo įrankių elgesio
Dirbtinio intelekto agentiniai įrankiai, kurie atlieka autonominius veiksmus jūsų aplinkoje, o ne tik generuoja pasiūlymus, sukuria naują grėsmių paviršių. Agentinis kodavimo įrankis su saugyklos rašymo prieiga, pipeline Prieiga prie aktyviklių arba prieiga prie slaptų duomenų yra labai vertingas taikinys, jei jis pažeidžiamas.
CVE-2025-54135 (CurXecute) – nuotolinio kodo vykdymo pažeidžiamumas „Cursor AI“ kodo redaktoriuje, leido savavališkai vykdyti kodą kūrėjų kompiuteriuose be vartotojo įsikišimo, atskleistas 2026 m. pradžioje. „Georgia Tech Vibe“ saugumo radaras Tyrimai rodo, kad atakų paviršiai sparčiai plečiasi, nes dirbtinio intelekto įrankiai tampa vis autonomiškesni.
Elgesio stebėjimas, susijęs su dirbtinio intelekto įrankių veikla jūsų įrenginyje pipeline reikėtų stebėti netikėtus pokyčius CI/CD darbo eigos konfigūracijos failai (vienas aiškiausių pažeisto dirbtinio intelekto įrankio arba greitos injekcijos atakos signalų), dirbtinio intelekto kodavimo įrankio procesai, teikiantys tinklo užklausas netikėtoms vietoms kūrimo metu, neįprasti prieigos prie paslapčių saugyklų modeliai iš kūrėjų darbo stočių ir naujos dirbtinio intelekto įrankių įvestos priklausomybės, kurių nebuvo ankstesnėse versijose.
| sluoksnis | Kontrolė | Prioritetas |
|---|---|---|
| kodas | SAST ant kiekvieno commit, mažo FPR konfigūracija | kritinis |
| kodas | IDE saugumo atsiliepimai VS Code / IntelliJ | aukštas |
| Paslaptys | Pre-commit hooks + nuolatinis saugyklos nuskaitymas | kritinis |
| Paslaptys | „Git“ istorijos nuskaitymas ieškant galiojančių senų paslapčių | kritinis |
| Paslaptys | Automatinis atšaukimas aptikus | kritinis |
| Priklausomybės | SCA su kenkėjiškų programų ir neatsargaus elgesio aptikimu | kritinis |
| Priklausomybės | Pasiekiamumo filtruojamas CVE prioritetizavimas | aukštas |
| Pipeline | Sukurkite blokus, remdamiesi naujais svarbiais atradimais | aukštas |
| Pipeline | Priklausomybių politikos vykdymas kūrimo metu | aukštas |
| Pipeline | SBOM dirbtinio intelekto padedamų leidimų karta | vidutinis |
| Agentiniai įrankiai | Dirbtinio intelekto įrankio veiklos elgesio stebėjimas | aukštas |
| Agentiniai įrankiai | Mažiausios privilegijos prieigai dirbtinio intelekto kodavimo įrankiams | aukštas |
Kaip „Xygeni“ apsaugo dirbtinio intelekto sugeneruotą kodą nuo pradžios iki galo
Dirbtinio intelekto sugeneruoto kodo apsaugai reikalinga visa apimanti aprėptis SDLC, nuo to momento, kai kūrėjas priima pasiūlymą, iki to momento, kai artefaktas pasiekia gamybą. Taškiniai įrankiai, apimantys tik vieną sluoksnį, palieka spragas, kurias patikimai ras dirbtinio intelekto greičio kūrimas.
| Etapas | „Xygeni“ pajėgumai | Ką tai pagauna |
|---|---|---|
| IDE aplinkoje | DevAI + MCP serveris | Pažeidžiamumas rašymo metu, prieš commit |
| At commit | SAST + Paslapčių saugumas | Kodo klaidos, užkoduoti prisijungimo duomenys, atskleisti API raktai |
| Statybos metu | SCA su kenkėjiškų programų aptikimu + pasiekiamumu | Kenkėjiškos arba pažeidžiamos dirbtinio intelekto siūlomos priklausomybės |
| In pipeline | CI/CD Saugumas + anomalijų aptikimas | Nesaugios versijos, agentų įrankių kompiliacija, įterptos darbo eigos |
| Po dislokavimo | DAST + ASPM | Paleidimo laiko išnaudojimo patvirtinimas, vieninga rizikos būsena |
Pagrindinis skirtumas yra visa tai jungiantis intelekto sluoksnis. „Xygeni“ MCP serveris užtikrina, kad IDE sistemoje sugeneruotas „DevAI“ sugeneruotas taisymo pasiūlymas būtų įvertintas atsižvelgiant į atitiktį politikai, pažeidimų riziką ir organizacinį kontekstą, prieš jam pasiekiant kūrėją. Dirbtinio intelekto pagalba atliekamas taisymas su guardrails, ne su išjungtu saugikliu.
Baigiamosios mintys
Dirbtinio intelekto kodavimo įrankiai sukuria didelę ir vis didėjančią dalį enterprise kodą. Jie taip pat sistemingai diegia saugumo spragas svarbiausiuose modeliuose: trūkstama autentifikacija, atskleistos paslaptys, nesaugios priklausomybės ir projektavimo trūkumai, kurių statiniai skaitytuvai nepastebi.
Atsakymas ne riboti dirbtinio intelekto įrankių naudojimą. Svarbu build security infrastruktūra, kuri plečiasi kartu su dirbtinio intelekto kūrimo greičiu. Komandos, kurios tai daro teisingai, greičiau ir saugiau pateikia dirbtinio intelekto palaikomas funkcijas nei komandos, kurios dirbtinio intelekto kodą traktuoja kaip žmogaus kodą, kuriame klaidų tikimybė yra šiek tiek didesnė.
Taip nėra. Ir tavo pipeline reikia žinoti skirtumą.
👉 Pradėkite nemokamą bandomąją versiją ir nuskaitykite savo pirmąją dirbtinio intelekto padedamą saugyklą per kelias minutes, nereikia kreditinės kortelės.
👉 Kontaktas ir pažiūrėkite, kaip „Xygeni“ susieja su jūsų konkrečiu dirbtinio intelekto kūrimo paketu.
👉 Atsisiųskite baltąją knygą, Užtikrinkite „Vibe“ kodavimą, kol jis netapo didžiausia jūsų organizacijos dirbtinio intelekto rizika.
Susijęs skaitymas:
- Dirbtinio intelekto kodavimo asistento saugumas: kaip išvengti pažeidžiamumų dirbtinio intelekto sugeneruotame kode
- Šešėlinio dirbtinio intelekto saugumas: viskas, ką reikia žinoti
- Kaip įdiegti dirbtinio intelekto taisymą „DevSecOps“ sistemoje
- MCP saugumas: modelio konteksto protokolo apsauga
- OWASP 10 geriausių LLM paraiškų 2025 m.
Apie Autorius:
Vienas iš įkūrėjų ir CTO
Fatima Said specializuojasi kūrėjams skirto turinio srityje, skirto programėlių saugumui (AppSec), „DevSecOps“ ir kt. software supply chain securityJi sudėtingus saugumo signalus paverčia aiškiomis, veiksmingomis gairėmis, kurios padeda komandoms greičiau nustatyti prioritetus, sumažinti triukšmą ir pateikti saugesnį kodą.
