Jūsu izstrādātāji piedāvā funkcijas ātrāk nekā jebkad agrāk. Viņi arī ievieš drošības ievainojamības tādā ātrumā, kādam jūsu pašreizējie rīki nebija paredzēti.
Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki ne tikai paātrina izstrādi. Tie paātrina nedroša koda ieviešanu. Georgia Tech Vibe drošības radara projekts tikai 2026. gada martā reģistrēja 35 jaunus CVE, kas tieši attiecināmi uz mākslīgā intelekta kodēšanas rīkiem, salīdzinot ar 6 janvārī. Pētnieki lēš, ka patiesais skaitlis plašākā atvērtā pirmkoda ekosistēmā ir piecas līdz desmit reizes lielāks. CSA pētījums atklāja, ka 62% no mākslīgā intelekta ģenerētā koda satur dizaina trūkumus vai zināmas ievainojamības, pat ja izstrādātāji izmanto jaunākos pamatmodeļus.
Šī nav problēma, ko var atrisināt, lūdzot izstrādātājiem palēnināt tempu. Atbilde ir drošības infrastruktūras izveide, kas neatpaliek no mākslīgā intelekta ātruma izstrādes, un lielākajai daļai komandu tādas vēl nav.
Plaisa, ko lielākā daļa komandu nepamana, kamēr nav par vēlu
Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki rada specifisku drošības problēmu, kurai tradicionālā lietotņu drošības infrastruktūra nebija paredzēta: ātrdarbīgs, liela apjoma kods ar sistemātiski atšķirīgiem kļūmju modeļiem nekā cilvēka rakstīts kods.
Lielākā daļa komandu atklāj šo nepilnību nepareizi, kad ražošanas vidē nonāk CVE, kuru skenerim vajadzēja pamanīt, vai kad tiek atrasts noslēpums. commitko vada mākslīgā intelekta atbalstīta darbplūsma, nonāk uzbrucēja rokās.
| Bez mākslīgajam intelektam paredzētām vadības ierīcēm | Ar Xygeni | |
|---|---|---|
| Koda ievainojamības | Lielāks blīvums, sistemātiski bojājumu modeļi | Iegūts rakstīšanas laikā IDE pirms commit |
| Noslēpumu atklāšana | 2 reizes augstāks rādītājs ar mākslīgā intelekta palīdzību commits | Nepārtraukta skenēšana + automātiska atsaukšana visos slāņos |
| Ļaunprātīgas atkarības | Mākslīgais intelekts iesaka pakas bez drošības pārbaudēm | Ļaunprogrammatūras noteikšana publicēšanas laikā, nevis instalēšanas laikā |
| Pipeline risks | Nav pārskatāmas aģentu rīku darbības | Uzvedības bāzes līnijas + anomāliju noteikšana |
| Iznākums | Vērtspapīru parāds uzkrājas mākslīgā intelekta ātrumā | Pārklājums, kas mērogojas līdz ar attīstības ātrumu |
Kāpēc mākslīgā intelekta ģenerēts kods neizdodas noteiktos modeļos
Pirms ķerties pie vadības ierīcēm, ir vērts saprast, kāpēc mākslīgā intelekta ģenerēts kods neizdodas citādi nekā cilvēka rakstīts kods, jo kļūmju režīmi nosaka, kuras vadības ierīces patiesībā ir svarīgas.
Raksta pabeigšana, nevis drošības apsvērumi
LLM ģenerē kodu, statistiski prognozējot apmācības datos redzēto modeļu turpinājumu. Kad šie apmācības dati ietver miljoniem nedroša koda piemēru, modelis šos modeļus atveido pārliecinoši un plūstoši.
Modelis nedomā par drošību. Tas pabeidz modeļus. Pieprasījums “pievienot autentifikāciju šim galapunktam” ģenerēs kodu, kas izskatās pēc autentifikācijas un bieži darbojas kā autentifikācija, taču tajā var nebūt norādīts marķiera derīguma termiņš, autorizācijas pārbaudes vai izmantots novecojis kriptogrāfisks primitīvs, jo šie izlaidumi ir statistiski bieži sastopami apmācības datos.
Strukturālā pareizība bez semantiskās drošības
Drošības firmas Tenzai 2025. gada decembrī veiktā analīzē, kurā tika pārbaudītas 15 ražošanas lietojumprogrammas, kas izveidotas, izmantojot piecus galvenos mākslīgā intelekta kodēšanas rīkus, tika konstatētas 69 ievainojamības visā izlasē. Visām lietojumprogrammām trūka CSRF aizsardzības un nebija konfigurētas drošības galvenes. Katrs rīks radīja servera puses pieprasījumu viltošanas (SSRF) ievainojamības, kas ir tīrs pamata drošības trūkumu pārskats visās 15 lietojumprogrammās.
Šie nav robežgadījumi. Tie ir sistemātiskas nepilnības tajā, kam mākslīgā intelekta rīki optimizē: darbojošos kodu, nevis drošus noklusējuma iestatījumus.
Džordžtaunas CSET atsevišķi atrada XSS ievainojamības 86% mākslīgā intelekta ģenerētu koda paraugu, kas tika testēti piecās galvenajās tiesību zinātņu maģistrantūras (LLM) sistēmās.
Paātrināta noslēpumu atklāšana
Ar AI palīdzību commitatklāj noslēpumus vairāk nekā divreiz biežāk nekā tikai cilvēkiem paredzētos commits. CSA pētījuma piezīme par vibrācijas kodēšanas drošību norāda, ka mākslīgā intelekta atbalstīto uzņēmumu skaits ir 3.2 %. commitsalīdzinājumā ar 1.5 % tikai cilvēkiem paredzētā vidē, un publiskajā GitHub 2025. gadā cietajā kodā ierakstīto akreditācijas datu skaits pieauga par 34 % salīdzinājumā ar iepriekšējo gadu.
Mehānisms ir vienkāršs: izstrādātāji, kas strādā ar mākslīgā intelekta ātrumu, bieži ielīmē akreditācijas datus uzvednēs kā kontekstu, un mākslīgā intelekta rīki precīzi iekļauj šos akreditācijas datus ģenerētajā izvadē. Izstrādātāji, kas ātri pārskata mākslīgā intelekta kodu, pārbauda funkcionālo pareizību, nevis slepenības atklāšanu.
Neredzami arhitektūras trūkumi
Tradicionālie drošības rīki izceļas ar zināmu ievainojamību modeļu atrašanu statiskajā kodā: SQL injekcija, XSS, nedroša deserializācija. Tiem ir grūtības ar dizaina līmeņa trūkumiem, trūkstošu autentifikāciju visā API maršrutā, bojātu piekļuves kontroles loģiku, autorizācijas modeli, kas pieņem secīgu plūsmu, bet ko var apiet ārpus secības.
Mākslīgā intelekta ģenerēts kods rada vairāk dizaina kļūdu, jo mākslīgā intelekta rīki ģenerē funkciju, nevis sistēmas līmenī. Mākslīgajam intelektam nav izpratnes par apkārtējās sistēmas drošības modeli, ja vien šis konteksts nav skaidri norādīts, un lielākā daļa izstrādātāju nedomā to nodrošināt.
Kā aizsargāt mākslīgā intelekta ģenerētu kodu jūsu ierīcē CI/CD Pipeline
1. AI ģenerētu kodu izturieties pret neuzticamu ievadi. SAST kārta
Vissvarīgākā darbības izmaiņa: nesamazināt SAST pārklājums, jo kods ir nācis no mākslīgā intelekta. Dariet pretējo. Jebkurai komandai, kas ievērojami izmanto mākslīgo intelektu, jārēķinās ar būtisku atradumu apjoma pieaugumu un attiecīgi jākonfigurē savi rīki.
Praksē tas nozīmē iespējošanu SAST par katru commit, ne tikai PR. Mākslīgā intelekta rīki ātri ģenerē kodu, un izstrādātāji commit Pakāpeniski. Gaidot PR pārskatu, secinājumi tiek uzkrāti, pirms kāds tos aplūko. Tas nozīmē arī pielāgošanu. SAST nopietnības sliekšņi, kas īpaši noteikti mākslīgā intelekta koda kļūmju režīmiem: trūkstošas autentifikācijas un autorizācijas pārbaudes, SSRF, CSRF, nedroša deserializācija un cietkodā ierakstītas akreditācijas dati — ievainojamību klases, kas CVSS ne vienmēr tiek vērtētas kā kritiskas, bet ir pastāvīgi izmantojamas.
Galvenā problēma ir kļūdaini pozitīvu rezultātu līmenis. Mākslīgā intelekta rīki ātri ģenerē daudz koda un augstu FPR. SAST ģenerē tik daudz atradumu, ka izstrādātāji iemācās tos ignorēt. Tā ir trauksmes noguruma dinamika, kas pilnībā padara skenēšanas jēgu neiespējamu.
Ksigēni SAST tika salīdzināts ar OWASP etalons un sasniedza 100% patiesi pozitīvu rezultātu līmeni ar 16.7% kļūdaini pozitīvu rezultātu līmeni. Vidē, kur mākslīgā intelekta ģenerēts kods palielina atradumu apjomu, šī precision ir tas, kas ļauj atklājumiem būt praktiski izmantojamiem, nevis ignorētiem. Uzziniet vairāk par Xygeni SAST →
2. Nepārtraukti meklējiet noslēpumus, ne tikai vienā reizē commit laiks
Pre-commit hooks ir nepieciešami, bet nepietiekami. Izstrādātāji, kas lielā ātrumā izmanto mākslīgā intelekta rīkus, bieži vien apiet hooks, izmantojiet tīmekļa mākslīgā intelekta redaktorus, kas tos neatbalsta, vai ģenerējiet noslēpumus CI skriptos, nevis lietojumprogrammas kodā, kur hooks nekad neizraisīt.
Pilnīga noslēpumu drošības poza mākslīgā intelekta atbalstītas izstrādes vajadzībām pre-commit hooks izstrādātājiem, kas izmanto lokālos mākslīgā intelekta rīkus, nepārtraukta repozitorija skenēšana visās filiālēs, tostarp pilna vēsturiskā informācija commit pārklājums (derīgi noslēpumi no veciem commitjoprojām ir izmantojami), pipeline žurnālu skenēšana (mākslīgā intelekta ģenerēti mijiedarbības skripti bieži ietver akreditācijas datus kā interpolētus mainīgos, kas tiek drukāti žurnālu veidošanai) un automātiska atsaukšana noteikšanas gadījumā, jo logs starp pakļaušanu riskam un uzbrucēja atklāšanu bieži tiek mērīts stundās, nevis dienās.
Xygeni Secrets Security atrod vairāk nekā 800 slepenus tipus krātuvēs, pipeline baļķi, IaC faili un konteinera attēli. --history Skenēšanas režīms atklāj tehniski novecojušus, bet joprojām derīgus noslēpumus, kas ir bieži sastopama nepilnība mākslīgā intelekta atbalstītās darbplūsmās. Noslēpumi tiek maskēti pirms to reģistrēšanas vai nosūtīšanas uz platformu, tāpēc pats noteikšanas process nerada jaunu atklāsmi. Automātiskās atsaukšanas darbplūsmas tiek aktivizētas noteikšanas brīdī. → Uzziniet vairāk
3. Pieteikties SCA ar ļaunprogrammatūras noteikšanu līdz mākslīgā intelekta ieteiktām atkarībām
Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki ne tikai raksta kodu, bet arī iesaka atkarības. Izstrādātājs, lūdzot asistentam “pievienot bibliotēku JWT parsēšanai”, saņem pakotnes ieteikumu, kas var būt likumīga pakotne, kļūdaina pakotne ar līdzīgu nosaukumu vai pakotne, kas bija likumīga modeļa apmācības laikā, bet kopš tā laika ir apdraudēta.
The CSA 2025 mākslīgā intelekta ģenerēta koda ievainojamību pētījums dokumentē arī “slopsquatting”, uzbrucēju reģistrāciju halucinācijas saturošo pakotņu nosaukumos, ko izgudro mākslīgā intelekta rīki, tādējādi pārvēršot halucinācijas modeli tieši piegādes ķēdes uzbrukuma vektorā. Standard CVE bāzes SCA neuztver nevienu no šiem.
Kas jums patiesībā ir nepieciešams: uzvedības ļaunprogrammatūras noteikšana, kas atzīmē pakotnes ar aizdomīgiem instalēšanas skriptiem, negaidītiem tīkla izsaukumiem vai apmulsinātu kodu; drukas kļūdu un slopsquatting noteikšana, kas analizē pilnu atkarību grafiku, meklējot maldinoši nosauktas pakotnes; un sasniedzamības filtrēta CVE skenēšana, kas atšķir neaizsargātas funkcijas, kas faktiski tiek izsauktas, no tām, kas importētas, bet nekad netiek izpildītas.
Ksigēni SCA apvieno ļaunprogrammatūras noteikšanu reāllaikā, izmantojot Ļaunprogrammatūras agrīnā brīdināšana (MEW) dzinējs, skenējot npm, PyPI, Maven, NuGet, RubyGems un citus reģistrus publicēšanas laikā, ne tikai instalēšanas laikā, ar Aizdomīgo atkarību skeneris kas analizējot pilnu atkarību grafiku, atklāj drukas kļūdas, atkarību neskaidrības un aizdomīgus instalēšanas skriptus. Skatiet, kā tas darbojas →
4. Nodrošiniet drošību guardrails iekš pipelinene tikai koda pārskatīšanā
Koda pārskatīšana ir pārāk lēna un pārāk nekonsekventa, lai tā būtu galvenā drošības kontrole mākslīgā intelekta ģenerētam kodam. Izstrādātāji, kas ātruma spiediena ietekmē pārskata mākslīgā intelekta izvadi, vispirms pārbauda funkcionālo pareizību. Drošības pareizība, ja vispār tiek pārbaudīta, ir otrajā vietā.
PipelineLīmeņa guardrails automātiski ieviest prasības: bloķējiet versijas, kas ievieš jaunus kritiskos elementus SAST konstatējumi, kas pārsniedz konfigurējamu slieksni, bloķē izvietošanu, ja tiek atklāti jauni noslēpumi commit, ieviest atkarības politiku, bloķējot pakotnes, kas neiztur ļaunprogrammatūras pārbaudes vai nav piesaistītas precīzam īssavilkumam, un pieprasīt SBOM paaudze izlaidumiem, kas ietver mākslīgā intelekta atbalstītu kodu.
Galvenais dizaina princips: guardrails vajadzētu bloķēt vai brīdināt, ne tikai ziņot. Atklājums, kas neko nebloķē, māca izstrādātājiem, ka atradumus var droši ignorēt.
Xygeni DevAI ir aģenta drošības otrais pilots, kas pieejams kā VS koda paplašinājums un IntelliJ/JetBrains spraudnis kas darbojas pakāpeniski SAST skenēšana, kamēr izstrādātāji raksta kodu, izskaidro atklāto ievainojamību izmantošanas ceļus un sniedz labojumu ieteikumus, ko Xygeni MCP serveris ir validējis attiecībā uz risku, politiku un izmaiņu ietekmi. Noslēpumu atklāšana, SCA, un IaC visas skenēšanas tiek veiktas vienā IDE sesijā. → Uzziniet vairāk
6. Uzraugiet, vai mākslīgā intelekta kodēšanas rīki nerada anomālu uzvedību
Mākslīgā intelekta aģentūru rīki, kas veic autonomas darbības jūsu vidē, ne tikai ģenerē ieteikumus, ievieš jaunu apdraudējuma virsmu. Aģentūru kodēšanas rīks ar piekļuvi rakstīšanai repozitorijā, pipeline piekļuves ierobežošana vai piekļuve slepenajiem datiem ir vērtīgs mērķis, ja tā tiek apdraudēta.
CVE-2025-54135 (CurXecute), attālinātas koda izpildes ievainojamība Cursor AI koda redaktorā, ļāva patvaļīgi izpildīt kodu izstrādātāju datoros bez lietotāja mijiedarbības, kas tika atklāta 2026. gada sākumā. Georgia Tech Vibe drošības radars Pētījumi norāda, ka uzbrukumu virsmas strauji paplašinās, mākslīgā intelekta rīkiem kļūstot autonomākiem.
Mākslīgā intelekta rīku aktivitātes uzvedības uzraudzība jūsu ierīcē pipeline vajadzētu pievērst uzmanību negaidītām izmaiņām CI/CD darbplūsmas konfigurācijas faili (viena no skaidrākajām kompromitēta mākslīgā intelekta rīka vai tūlītēja injekcijas uzbrukuma pazīmēm), mākslīgā intelekta kodēšanas rīka procesi, kas būvēšanas laikā veic tīkla pieprasījumus negaidītiem galamērķiem, neparasti piekļuves modeļi slepeno datu krātuvēm no izstrādātāju darbstacijām un jaunas atkarības, ko ieviesuši mākslīgā intelekta rīki un kuru iepriekšējās būvēšanas versijās nebija.
| slānis | Kontrole | Prioritāte |
|---|---|---|
| kods | SAST par katru commit, zema FPR konfigurācija | Kritisks |
| kods | IDE drošības atsauksmes VS Code/IntelliJ | augsts |
| Noslēpumi | Pre-commit hooks + nepārtraukta repozitorija skenēšana | Kritisks |
| Noslēpumi | Git vēstures skenēšana, lai atrastu derīgus mantojuma noslēpumus | Kritisks |
| Noslēpumi | Automātiska atsaukšana pēc noteikšanas | Kritisks |
| Atkarīgas | SCA ar ļaunprogrammatūras + slopsquatting noteikšanu | Kritisks |
| Atkarīgas | Sasniedzamības filtrēta CVE prioritāšu noteikšana | augsts |
| Pipeline | Veidojiet blokus, balstoties uz jauniem kritiskiem atklājumiem | augsts |
| Pipeline | Atkarību politikas ieviešana izveides laikā | augsts |
| Pipeline | SBOM paaudze mākslīgā intelekta atbalstītām izlaidumiem | vidējs |
| Aģentu rīki | Mākslīgā intelekta rīka aktivitātes uzvedības uzraudzība | augsts |
| Aģentu rīki | Piekļuve ar vismazākajām privilēģijām mākslīgā intelekta kodēšanas rīkiem | augsts |
Kā Xygeni nodrošina mākslīgā intelekta ģenerēta koda aizsardzību no sākuma līdz beigām
Mākslīgā intelekta ģenerēta koda aizsardzībai ir nepieciešams pilns pārklājums SDLC, no brīža, kad izstrādātājs pieņem ieteikumu, līdz brīdim, kad artefakts nonāk ražošanas vidē. Punktveida rīki, kas aptver tikai vienu slāni, atstāj nepilnības, kuras mākslīgā intelekta ātruma izstrāde droši atradīs.
| posms | Xygeni iespējas | Ko tas noķer |
|---|---|---|
| IDE vidē | DevAI + MCP serveris | Ievainojamības rakstīšanas laikā, pirms commit |
| At commit | SAST + Noslēpumu drošība | Koda kļūdas, cietkodā ierakstītas akreditācijas dati, atklātas API atslēgas |
| Būvēšanas laikā | SCA ar ļaunprogrammatūras atklāšanu + sasniedzamību | Ļaunprātīgas vai neaizsargātas mākslīgā intelekta ieteiktas atkarības |
| In pipeline | CI/CD Drošība + anomāliju noteikšana | Nedrošas versijas, aģentu rīku kompromitēšana, injicētas darbplūsmas |
| Pēc izvietošanas | DAST + ASPM | Izpildes laika izmantojamības validācija, vienota riska pozīcija |
Galvenā atšķirība ir intelekta slānis, kas savieno visus šos elementus. Xygeni MCP serveris nodrošina, ka DevAI ģenerētais labojuma ieteikums IDE tiek novērtēts attiecībā uz atbilstību politikai, izmaiņu risku un organizācijas kontekstu, pirms tas nonāk pie izstrādātāja. Ar mākslīgā intelekta palīdzību veicama korekcija ar guardrails, nevis ar izslēgtu drošinātāju.
Final Domas
Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki rada ievērojamu un pieaugošu daļu no enterprise kods. Viņi arī sistemātiski ievieš drošības ievainojamības vissvarīgākajos modeļos: trūkstoša autentifikācija, atklāti noslēpumi, nedrošas atkarības un dizaina trūkumi, ko statiskie skeneri nepamana.
Atbilde nav ierobežot mākslīgā intelekta rīku lietošanu. Tā ir build security infrastruktūra, kas mērogojas līdzi mākslīgā intelekta (AI) izstrādes ātrumam. Komandas, kas to pareizi izprot, piegādā AI atbalstītas funkcijas ātrāk un drošāk nekā komandas, kas AI kodu apstrādā kā cilvēka kodu ar nedaudz augstāku kļūdu līmeni.
Tā nav. Un tavs pipeline ir jāzina atšķirība.
???? Sāciet bezmaksas izmēģinājumu un skenējiet savu pirmo ar mākslīgo intelektu atbalstīto krātuvi dažu minūšu laikā, kredītkarte nav nepieciešama.
???? Kontaktinformācija un skatiet, kā Xygeni atbilst jūsu konkrētajam mākslīgā intelekta izstrādes stekam.
???? Lejupielādējiet balto grāmatuNodrošiniet drošu Vibe kodēšanu, pirms tā kļūst par jūsu organizācijas lielāko mākslīgā intelekta risku.
Saistītā lasāmviela:
par autoru
Līdzdibinātājs un CTO
Fatima Said specializējas izstrādātājiem paredzētā saturā lietotņu drošības, izstrādes drošības un operāciju (AppSec), kā arī drošības un operāciju (DevSecOps) jomās. software supply chain securityViņa pārvērš sarežģītus drošības signālus skaidrās, praktiski izmantojamās vadlīnijās, kas palīdz komandām ātrāk noteikt prioritātes, samazināt troksni un piegādāt drošāku kodu.
