Вашите програмери испорачуваат функции побрзо од кога било. Тие исто така воведуваат безбедносни ранливости со брзина за која вашите тековни алатки не се дизајнирани да се справат.
Алатките за кодирање со вештачка интелигенција не само што го забрзуваат развојот. Тие го забрзуваат воведувањето на небезбеден код. Проектот за безбедносен радар „Вајб“ на Технолошкиот институт во Џорџија Само во март 2026 година се регистрирани 35 нови CVE-ја кои директно се припишуваат на алатките за кодирање со вештачка интелигенција, во споредба со 6 во јануари. Истражувачите проценуваат дека вистинскиот број е пет до десет пати поголем во поширокиот екосистем со отворен код. Истражување на CSA откри дека 62% од кодот генериран од вештачка интелигенција содржи недостатоци во дизајнот или познати ранливости, дури и кога програмерите ги користат најновите основни модели.
Ова не е проблем што го решавате со тоа што ќе побарате од програмерите да забават. Одговорот е градење безбедносна инфраструктура што е во чекор со развојот со брзина на вештачката интелигенција, а повеќето тимови сè уште ја немаат.
Разликата што повеќето тимови не ја гледаат додека не е предоцна
Алатките за кодирање со вештачка интелигенција создаваат специфичен безбедносен проблем за кој не е изградена традиционалната AppSec инфраструктура: код со голема брзина и голем обем со систематски различни шеми на дефекти од кодот напишан од човек.
Повеќето тимови ја откриваат оваа празнина на погрешен начин, кога CVE ќе се појави во продукција што нивниот скенер требало да го открие, или кога тајна... commitподложено на работен тек потпомогнат од вештачка интелигенција се појавува во рацете на напаѓачот.
| Без контроли специфични за вештачка интелигенција | Со Xygeni | |
|---|---|---|
| Пропусти во кодот | Повисока густина, систематски шеми на дефекти | Фатено во време на запишување во IDE претходно commit |
| Откривање на тајни | 2 пати повисока стапка кај лицата со помош на вештачка интелигенција commits | Континуирано скенирање + автоматско повлекување низ сите слоеви |
| Злонамерни зависности | Вештачката интелигенција предлага пакети без безбедносни проверки | Откривање на малициозен софтвер во време на објавување, а не во време на инсталација |
| Pipeline ризик | Нема видливост во однесувањето на агентските алатки | Основни вредности на однесувањето + откривање на аномалии |
| Исходот | Долгот за обезбедување се акумулира со брзина на вештачка интелигенција | Покриеност што се зголемува со брзината на развој |
Зошто кодот генериран од вештачка интелигенција не успева во одредени шеми
Пред да преминеме на контролите, вреди да се разбере зошто кодот генериран од вештачка интелигенција не успева различно од кодот напишан од човек, бидејќи режимите на неуспех одредуваат кои контроли се всушност важни.
Завршување на шемата наместо безбедносно расудување
LLM-ите генерираат код преку предвидување на статистички веројатни продолженија на шемите што ги виделе во податоците за обука. Кога тие податоци за обука вклучуваат милиони примери на небезбеден код, моделот ги репродуцира тие шеми со доверба и течно.
Моделот не размислува за безбедноста. Тој ги комплетира шемите. Барањето за „додадена автентикација на оваа крајна точка“ ќе произведе код што изгледа како автентикација и често функционира како автентикација, но може да го изостави истекот на токените, да ги пропушти проверките за авторизација или да користи застарен криптографски примитив, бидејќи тие пропусти се статистички чести во податоците за обука.
Структурна коректност без семантичка безбедност
Анализа од декември 2025 година од безбедносната фирма Тензаи испита 15 производствени апликации изградени со помош на пет главни алатки за кодирање со вештачка интелигенција и пронајде 69 ранливости во примерокот. На секоја апликација ѝ недостасуваше CSRF заштита и немаше конфигурирани безбедносни заглавија. Секоја алатка воведуваше ранливости на фалсификување барања од страна на серверот (SSRF), чист преглед на основни безбедносни грешки во сите 15 апликации.
Ова не се екстремни случаи. Тие се систематски празнини во она за што алатките со вештачка интелигенција оптимизираат: функционален код, а не безбедни стандардни поставки.
Џорџтаун CSET одделно пронајде ранливости на XSS во 86% од примероците од код генерирани од вештачка интелигенција тестирани на пет главни LLM програми.
Забрзано откривање на тајни
со помош на вештачка интелигенција commitоткриваат тајни повеќе од двојно побрзо од откривањето само на луѓето commitс На Истражувачка белешка на CSA за безбедноста на кодирањето на Vibe ја става бројката на 3.2% за помош од вештачка интелигенција commits наспроти 1.5% за оние само за луѓе, а јавниот GitHub забележа зголемување од 34% на хардкодирани акредитиви во 2025 година во однос на претходната година.
Механизмот е едноставен: програмерите кои работат со брзина на вештачка интелигенција често ги вметнуваат акредитивите во упатствата како контекст, а алатките за вештачка интелигенција верно ги вклучуваат тие акредитиви во генерираниот излез. Програмерите кои го прегледуваат вештачкиот код со брзина ја проверуваат функционалната исправност, а не тајната изложеност.
Невидливи недостатоци на архитектурата
Традиционалните безбедносни алатки се одлични во пронаоѓањето познати шеми на ранливости во статичкиот код: SQL инјекција, XSS, небезбедна десеријализација. Тие се борат со недостатоци на ниво на дизајн, недостаток на автентикација на целата API рута, неисправна логика за контрола на пристап, модел на авторизација кој претпоставува секвенцијален тек, но може да се заобиколи без редослед.
Кодот генериран од вештачка интелигенција воведува повеќе недостатоци во дизајнот бидејќи алатките за вештачка интелигенција генерираат на ниво на функции, а не на системско ниво. Вештачката интелигенција нема свест за безбедносниот модел на околниот систем освен ако експлицитно не ѝ е даден тој контекст, а повеќето програмери не размислуваат да го обезбедат.
Како да го заштитите кодот генериран од вештачка интелигенција во вашиот CI/CD Pipeline
1. Третирајте го кодот генериран од вештачка интелигенција како недоверлив влез на SAST слој
Најважната оперативна промена: не намалувајте SAST покриеност бидејќи кодот потекнува од вештачка интелигенција. Направете го спротивното. Секој тим со значително усвојување на вештачката интелигенција треба да очекува нивниот обем на пронаоѓање материјално да се зголеми и треба соодветно да ги конфигурира своите алатки.
Во пракса ова значи овозможување SAST на секој commit, не само односи со јавноста. Алатките за вештачка интелигенција брзо генерираат код, а програмерите commit постепено. Чекањето на преглед на односите со јавноста значи дека наодите се акумулираат пред некој да ги погледне. Тоа исто така значи и прилагодување SAST прагови на сериозност конкретно за режимите на дефекти на AI кодот: недостаток на проверки за автентикација и авторизација, SSRF, CSRF, небезбедна десеријализација и хардкодирани акредитиви, класи на ранливости кои не секогаш се оценуваат како критични во CVSS, но се постојано експлоатирачки.
Централниот предизвик е стапката на лажно позитивни резултати. Алатките за вештачка интелигенција брзо произведуваат многу код и висок FPR. SAST генерира толку многу наоди што програмерите учат да ги игнорираат. Тоа е динамиката на замор од алармирање што целосно ја поништува целта на скенирањето.
Xygeni SAST беше споредуван со OWASP Benchmark и постигна 100% стапка на вистински позитивни резултати со 16.7% стапка на лажно позитивни резултати. Во средина каде што кодот генериран од вештачка интелигенција го зголемува обемот на наоѓање, тој преcisјонот е она што ги прави наодите применливи, а не игнорирани. Дознајте повеќе за Xygeni SAST →
2. Скенирајте за тајни континуирано, не само на момент commit време
Pre-commit hooks се неопходни, но не се доволни. Програмерите кои користат алатки за вештачка интелигенција со голема брзина често ги заобиколуваат hooks, користат веб-базирани уредници на вештачка интелигенција кои не ги поддржуваат или генерираат тајни во CI скрипти наместо во апликациски код, каде што hooks никогаш не активирајте.
Целосно тајно безбедносно позиционирање за потребите за развој потпомогнати од вештачка интелигенција pre-commit hooks за програмери кои користат локални алатки за вештачка интелигенција, континуирано скенирање на репозиториуми низ сите филијали, вклучувајќи целосна историска историја commit покриеност (валидни тајни од стари commitсè уште се експлоатирачки), pipeline скенирање на логови (CI скриптите генерирани од вештачка интелигенција често вклучуваат акредитиви како интерполирани променливи што се печатат за да се изградат логови) и автоматско отповикување при откривање, бидејќи прозорецот помеѓу изложеноста и откривањето на напаѓачот често се мери во часови, а не во денови.
Xygeni Secrets Security открива над 800 тајни типови низ складиштата, pipeline логови, IaC датотеки и слики од контејнери. --history Режимот на скенирање ги открива тајните кои се технички стари, но сепак валидни, што е честа празнина во работните процеси потпомогнати од вештачка интелигенција. Тајните се прикриваат пред да се евидентираат или испратат на платформата, така што самиот процес на откривање не создава нова изложеност. Работните процеси со автоматско повлекување се активираат при откривање. Дознај повеќе →
3. Примени SCA со откривање на малициозен софтвер до зависности предложени од вештачка интелигенција
Алатките за кодирање со вештачка интелигенција не само што пишуваат код, туку предлагаат и зависности. Развивач кој бара од асистент да „додаде библиотека за JWT парсирање“ добива препорака за пакет кој може да биде легитимен пакет, пакет со типично засегнат со слично име или пакет кој бил легитимен кога моделот бил обучен, но оттогаш е компромитиран.
на Истражување на ранливости на код генериран од вештачка интелигенција на CSA 2025 исто така документира „slopsquatting“, напаѓачи кои ги регистрираат халуцинираните имиња на пакети што ги измислуваат алатките за вештачка интелигенција, претворајќи ја моделната халуцинација директно во вектор на напад во синџирот на снабдување. Standard CVE-базирано SCA не фаќа ништо од ова.
Она што всушност ви е потребно: откривање на малициозен софтвер во однесувањето што ги означува пакетите со сомнителни скрипти за инсталација, неочекувани мрежни повици или замаглен код; откривање на typosquatting и slopsquatting што го анализира целиот графикон на зависности за измамнички именувани пакети; и скенирање на CVE филтрирано според достапноста што ги разликува ранливите функции што се всушност повикани од оние што се увезуваат, но никогаш не се извршуваат.
Xygeni SCA комбинира откривање на малициозен софтвер во реално време преку Рано предупредување за малициозен софтвер (MEW) мотор, скенирање npm, PyPI, Maven, NuGet, RubyGems и други регистри во време на објавување, не само во време на инсталација, со Скенер за сомнителни зависности што открива печатни грешки, конфузија во зависностите и сомнителни скрипти за инсталација со анализа на целиот графикон на зависности. Погледнете како функционира →
4. Спроведување на безбедноста guardrails во pipeline, не само во преглед на кодот
Прегледот на кодот е премногу бавен и премногу недоследен за да биде примарна безбедносна контрола за код генериран од вештачка интелигенција. Програмерите кои го прегледуваат излезот од вештачката интелигенција под притисок на брзината прво ја проверуваат функционалната исправност. Безбедносната исправност, доколку воопшто се провери, е на второ место.
PipelineНиво guardrails автоматски спроведувајте барања: блокови што воведуваат нови критични SAST наоди над конфигурабилен праг, блокирање на распоредувањето ако се откријат нови тајни во commit, спроведувајте политика на зависност со блокирање на пакети кои не успеваат да ги поминат проверките за малициозен софтвер или не се прикачени на точен преглед и бараат SBOM генерација за изданија што вклучуваат код потпомогнат од вештачка интелигенција.
Главниот принцип на дизајн: guardrails треба да блокира или предупредува, а не само да известува. Наод што не блокира ништо ги учи програмерите дека наодите можат безбедно да се игнорираат.
Xygeni DevAI е достапен копилот за агентска безбедност како Проширување на VS Code Додаток за IntelliJ/JetBrains што работи инкрементално SAST скенирање додека програмерите пишуваат код, објаснува патеки за експлоатација за откриени ранливости и дава предлози за поправка потврдени од Xygeni MCP серверот за ризик, политика и влијание на прекршувачки промени. Детекција на тајни, SCA, и IaC Скенирањето се извршува во истата IDE сесија. Дознај повеќе →
6. Следење на аномално однесување од алатките за кодирање со вештачка интелигенција
Агентски алатки за вештачка интелигенција, алатки кои преземаат автономни дејства во вашата околина, а не само генерираат предлози, воведуваат нова површина за закана. Агентска алатка за кодирање со пристап за пишување во складиштето, pipeline пристапот за активирање или пристапот до тајни е цел со висока вредност ако е компромитиран.
CVE-2025-54135 (CurXecute), ранливост при далечинско извршување на код во уредникот на код Cursor AI, дозволуваше произволно извршување на код на машините на програмерите без интеракција со корисникот, откриена на почетокот на 2026 година. Радар за безбедност на Georgia Tech Vibe Истражувањето забележува дека површините за напад брзо се шират бидејќи алатките за вештачка интелигенција стануваат поавтономни.
Мониторинг на однесувањето за активност на алатките со вештачка интелигенција во вашиот pipeline треба да внимава на неочекувани промени CI/CD конфигурациски датотеки на работниот тек (еден од најјасните сигнали за компромитирана алатка со вештачка интелигенција или напад со брза инјекција), процеси на алатки за кодирање со вештачка интелигенција кои испраќаат мрежни барања до неочекувани дестинации за време на градењето, необични шеми на пристап до тајни складишта од работни станици на развивачите и нови зависности воведени од алатките со вештачка интелигенција кои не беа присутни во претходните градби.
| слој | Контрола на | Приоритет |
|---|---|---|
| Код | SAST на секој commit, конфигурација со низок FPR | Критички |
| Код | IDE безбедносни повратни информации во VS Code / IntelliJ | Високо |
| Тајни | Pre-commit hooks + континуирано скенирање на репозиториуми | Критички |
| Тајни | Скенирање на историјата на Git за валидни застарени тајни | Критички |
| Тајни | Автоматско повлекување при откривање | Критички |
| Зависности | SCA со малициозен софтвер + откривање на небрежност | Критички |
| Зависности | Приоритизација на CVE филтрирана според достапноста | Високо |
| Pipeline | Градете блокови врз нови критични наоди | Високо |
| Pipeline | Спроведување на политиката за зависност при изградба | Високо |
| Pipeline | SBOM генерација за изданија потпомогнати од вештачка интелигенција | Медиум |
| Агенциски алатки | Мониторинг на однесувањето на активноста на алатките за вештачка интелигенција | Високо |
| Агенциски алатки | Најмалку привилегиран пристап за алатки за кодирање со вештачка интелигенција | Високо |
Како Xygeni го обезбедува кодот генериран од вештачка интелигенција од почеток до крај
Обезбедувањето на код генериран од вештачка интелигенција бара целосна покриеност SDLC, од моментот кога развивачот ќе прифати предлог до моментот кога артефактот ќе стигне до производство. Алатките за точење што покриваат само еден слој оставаат празнини што развојот со брзина на вештачка интелигенција сигурно ќе ги пронајде.
| Фаза | Xygeni можност | Што фаќа |
|---|---|---|
| Во IDE | DevAI + MCP сервер | Ранливости во времето на пишување, пред commit |
| At commit | SAST + Тајни Безбедност | Недостатоци на кодот, хардкодирани акредитиви, изложени API клучеви |
| При изградба | SCA со откривање на малициозен софтвер + достапност | Злонамерни или ранливи зависности предложени од вештачка интелигенција |
| In pipeline | CI/CD Безбедност + Детекција на аномалии | Небезбедни градби, компромитирање на агентски алатки, инјектирани работни процеси |
| По распоредувањето | ДАСТ + ASPM | Потврда за експлоатација во време на извршување, унифицирана позиција на ризик |
Клучниот диференцијатор е слојот на интелигенција што ги поврзува сите овие. MCP серверот на Xygeni гарантира дека предлогот за поправка што DevAI го генерира во IDE се оценува за усогласеност со политиката, ризик од прекршување на промените и организациски контекст пред да стигне до развивачот. Санација со помош на вештачка интелигенција со guardrails, не со исклучено обезбедување.
Последни мисли
Алатките за кодирање со вештачка интелигенција генерираат значителен и растечки удел на enterprise код. Тие исто така систематски воведуваат безбедносни ранливости кај шемите што се најважни: недостаток на авторизација, откриени тајни, небезбедни зависности и недостатоци во дизајнот што статичките скенери ги пропуштаат.
Одговорот не е да се ограничи употребата на алатки за вештачка интелигенција. Туку да се build security инфраструктура што се зголемува со брзината на развој на вештачката интелигенција. Тимовите што ќе го совладаат ова правилно, побрзо и побезбедно испорачуваат функции потпомогнати од вештачка интелигенција од тимовите што го третираат вештачкиот код како човечки код со малку повисока стапка на грешки.
Не е. И твојот pipeline треба да се знае разликата.
???? Започнете го вашето бесплатен пробен период и скенирајте го вашето прво складиште потпомогнато од вештачка интелигенција за неколку минути, без потреба од кредитна картичка.
???? Резервирај демо и видете како Xygeni се мапира со вашиот специфичен стек за развој на вештачка интелигенција.
???? Преземете ја белата книга, Безбедно вибрационо кодирање пред да стане најголемиот ризик од вештачка интелигенција во вашата организација.
Поврзано читање:
- Безбедност на асистентот за кодирање со вештачка интелигенција: Како да се спречат ранливости во код генериран од вештачка интелигенција
- Безбедност со вештачка интелигенција во сенка: Сè што треба да знаете
- Како да се имплементира санација со вештачка интелигенција во DevSecOps
- Безбедност на MCP: Заштита на протоколот за контекст на моделот
- OWASP Топ 10 за апликации за LLM 2025
За авторот
Коосновач и технички директор
Fatima Said специјализирана за содржина наменета за програмери за AppSec, DevSecOps и software supply chain securityТаа ги претвора сложените безбедносни сигнали во јасни, практични упатства што им помагаат на тимовите побрзо да дадат приоритет, да ја намалат бучавата и да испорачуваат побезбеден код.
