TL, д-р
Программирование с использованием ИИ — это нечто большее, чем просто автозаполнение. Это охватывает любое использование ИИ, обычно LLM-ов, для генерации, завершения или рефакторинга кода, начиная от встроенных подсказок до полностью автоматизированных инструментов, которые планируют и выполняют изменения во всем репозитории, и заканчивая диалоговыми системами. «Кодирование атмосферы».
Теперь это стало нормой по умолчанию, а не исключением. Более 97% разработчиков Сообщается об использовании инструментов для программирования с применением ИИ на работе, и большинство инженерных команд используют несколько инструментов одновременно без формального учета того, какой из них взаимодействует с каким репозиторием.
В нем присутствует реальная уязвимость в системе безопасности. 45% Использование сгенерированных ИИ примеров кода приводит к возникновению уязвимости, входящей в список 10 самых распространенных уязвимостей OWASP. 19.7% Предложенные ИИ пакеты даже не существуют, что открывает двери для атак типа «слопсквоттинг», когда злоумышленники предварительно регистрируют вымышленное имя.
Решение проблемы заключается в скорости, а не в сдержанности. Замедление разработки программного обеспечения для ИИ — не решение. Для сокращения разрыва необходимо... Сканирование и проверка кода и зависимостей в режиме реального времени непосредственно в IDE.с той же скоростью, с какой их генерирует ИИ.
Откройте сегодня любую IDE, и с большой долей вероятности последняя строка кода в ней будет написана не человеком. Отчеты GitHub Более 97% разработчиков используют инструменты для программирования с применением ИИ на работе. Спросите почти любую инженерную команду в 2026 году, и ответ будет тот же: программирование с использованием ИИ перестало быть экспериментом, это стало способом создания программного обеспечения.
Эти изменения захватывают, и именно поэтому команды, занимающиеся безопасностью приложений, ведут совсем другой диалог, чем три года назад. Инструменты для программирования с использованием ИИ пишут код быстро. Но они не всегда пишут безопасно. Независимое исследование показало, что 45% сгенерированных ИИ примеров кода содержат ошибки. OWASP Топ-10 уязвимостей Этот показатель, зафиксированный при тестировании сразу после распаковки, практически не изменился в более новых поколениях моделей.
В этом руководстве дается ответ на вопрос, который разработчики постоянно вводят в Google: что такое программирование с использованием ИИ, как оно на самом деле работает и что нужно, чтобы использовать его, не распространяя уязвимости со скоростью, сравнимой со скоростью работы машин?
Что же такое программирование для ИИ?
Программирование с использованием ИИ — это применение моделей машинного обучения, чаще всего больших языковых моделей (LLM), для генерации, завершения, объяснения, рефакторинга или проверки исходного кода. Оно охватывает широкий спектр задач, от одной строки с автозаполнением до автономного агента, открывающего... pull request.
На практике сегодня «программирование с использованием ИИ» означает одно из трех:
- Программирование с использованием ИИ (в стиле "второго пилота"): Разработчик пишет, ИИ предлагает. Автозавершение кода прямо в тексте, генерация на уровне функций, пояснения в чате. Разработчик остается у руля.
- Агентное кодирование: Искусственный интеллект планирует и выполняет многоэтапные изменения в нескольких файлах, иногда в нескольких репозиториях, с минимальными запросами. Он может выполнять команды, устанавливать зависимости и открывать файлы. pull requests.
- Кодирование вибрации: Более современный, разговорный стиль, при котором разработчик описывает результат на естественном языке и позволяет ИИ сгенерировать большую часть или всю реализацию, итеративно описывая ошибки, а не редактируя код напрямую.
Все три случая объединяет одна и та же фундаментальная реальность: код теперь создается быстрее, чем любой процесс проверки человеком мог бы обработать, и сам код переносит в ваше репозиторий привычки обучающих данных, как хорошие, так и плохие.
Как на самом деле работают инструменты для программирования ИИ?
Инструменты для программирования с использованием ИИ построены на основе моделей обучения с линейной логикой (LLM), обученных на огромных массивах общедоступного и лицензированного исходного кода. Когда разработчик пишет подсказку или просто начинает печатать, модель предсказывает наиболее статистически вероятное продолжение, основываясь на закономерностях, которые она наблюдала ранее. Современные инструменты добавляют к этому базовому прогнозу дополнительные уровни:
Именно поэтому современные инструменты для программирования с использованием ИИ воспринимаются не столько как автозаполнение, сколько как помощники, и именно поэтому они представляют собой новый тип уязвимости для атак. Агент, способный установить пакет или вызвать внешний инструмент, — это агент, которого можно обманом заставить установить вредоносный инструмент.
Популярные инструменты для программирования ИИ, которые сегодня используют разработчики
В сфере разработки программного обеспечения с использованием ИИ существуют IDE-помощники, автономные редакторы, ориентированные на ИИ, и агенты командной строки. Разработчики обычно работают с различными инструментами:
- IDE вторые пилотывстроенные непосредственно в редакторы, такие как VS Code и IntelliJ.
- Среды разработки, ориентированные на ИИразработанная с нуля на основе рабочих процессов с использованием ИИ и агентного управления, таких как Cursor и Windsurf.
- Помощники по программированию, работающие через командную строку и агенты. которые работают со всем репозиторием, а не с отдельным файлом.
- Помощники по программированию на основе чата Используется для пояснений, отладки и проверки кода вне редактора.
Большинство инженерных команд этого не делают. standardОни используют один инструмент, а затем несколько, часто без формального учета того, какой из них взаимодействует с каким репозиторием, что само по себе является проблемой управления.
Реальные преимущества
Ничто из вышесказанного не является причиной избегать программирования с использованием ИИ, и ни одна команда безопасности не должна просить разработчиков об этом. Доказательства повышения производительности реальны:
- Более быстрые первые черновики. Шаблонные коды, тесты и повторяющиеся схемы генерируются за секунды, а не за минуты.
- Снижение затрат на переключение контекста. Разработчики могут оставаться в IDE для получения пояснений, вместо того чтобы переходить к документации или поиску.
- Более быстрая адаптация. Благодаря искусственному интеллекту, способному объяснять существующий код, новые разработчики быстрее осваивают незнакомые кодовые базы.
- Больше кода, больше результатов. Исследования показывают, что разработчики, использующие ИИ, создают в 3-4 раза больше кода и выявляют примерно в 10 раз больше проблем с безопасностью, чем разработчики, работающие без ИИ, что одновременно повышает производительность и создает узкое место в процессе проверки кода.
Именно этот последний пункт и является сутью проблемы, которую призвано решить данное руководство.
Скрытый риск: почему сгенерированному ИИ коду необходима собственная модель безопасности?
Инструменты для создания кода на основе ИИ обучены генерировать работающий код. Они не обучены генерировать безопасный код, и это не одно и то же. Несколько статистических данных объясняют, почему команды безопасности рассматривают сгенерированный ИИ код как отдельную категорию риска, а не как «обычный код»:
- 45% Использование сгенерированных ИИ фрагментов кода привело к появлению уязвимости, входящей в топ-10 OWASP, в обзоре GenAI от Veracode за 2025 год. Code Security В отчете, основанном на тестировании более 100 моделей в 80 задачах программирования, выявлены ошибки в Java-коде примерно в 72% случаев; уязвимости межсайтового скриптинга (XSS) были обнаружены примерно в 86% соответствующих задач.
- 19.7% Согласно одному источнику, пакеты, рекомендованные инструментами программирования на основе ИИ, вообще не существуют. Исследование USENIX Security 2025 В результате было сгенерировано 2.23 миллиона фрагментов кода в 16 LLM-системах. Злоумышленники заранее регистрируют эти вымышленные имена пакетов — метод, известный как приседанияТаким образом, «полезное» предложение превращается в компромисс в цепочке поставок в тот момент, когда разработчик запускает установку.
- 74 CVE Согласно данным, в первом квартале 2026 года наибольший вклад внесли инструменты программирования на основе ИИ. Радар безопасности Georgia Tech VibeЧисло заболевших выросло с 6 в январе до 35 в марте, при этом исследователи оценивают реальную цифру в 5-10 раз выше.
- Количество путей повышения привилегий увеличилось на 322%. А количество архитектурных ошибок в репозиториях, созданных с помощью ИИ, выросло на 153%. Сгенерированный ИИ код не просто добавляет больше ошибок, он добавляет другой, более рискованный тип ошибок.
- Агент guardrails Они слабее, чем кажутся. Контрольный показатель 2026 года (IssueTrojanBenchИсследование показало, что вредоносные инструкции, скрытые в таких обычных вещах, как задачи на GitHub, проникают в инструменты для создания кода, управляемые агентами. guardrails В 66.5% попыток атаки были успешными, при этом атаки, имитирующие атаки на цепочки поставок, — в 96.6% случаев.
Распространенные риски безопасности в коде, сгенерированном ИИ.
Когда команды говорят о «безопасности кода ИИ», они обычно имеют в виду сочетание следующих пяти категорий рисков:
Как защитить код, сгенерированный ИИ: практический контрольный список
Рассматривать код, сгенерированный ИИ, как по своей природе более или менее заслуживающий доверия, чем код, написанный человеком, — оба подхода упускают суть. Решение заключается не в замедлении разработки кода ИИ, а в перемещении системы безопасности туда же, где пишется код, и с той же скоростью.
- Сканирование должно выполняться в IDE, а не только в CI. К тому времени pull request достигает pipeline При сканировании ИИ, возможно, уже сгенерировал десятки файлов. Сканирование в реальном времени с постепенным увеличением количества сохранений выявляет проблемы, когда до их исправления остается всего один клик.
- Перед установкой каждой предлагаемой зависимости необходимо проверить её работоспособность. Межсетевой экран зависимостей, проверяющий пакеты на соответствие известным вредоносным и предварительно сигнатурным угрозам, устраняет уязвимость, возникающую из-за несанкционированного доступа к данным, которую полностью пропускает традиционное сканирование на основе CVE.
- Объясните путь эксплуатации уязвимости, а не только сам факт её обнаружения. Разработчики быстрее устраняют проблемы, когда понимают, как злоумышленник может фактически получить доступ к уязвимости и использовать её, а не просто знают, что сработало какое-то правило.
- Применить guardrails до того, как код достигнет CI/CDТаким образом, небезопасные изменения выявляются в момент создания, а не обнаруживаются после слияния.
- Применять единую политику в отношении кода, сгенерированного ИИ, и кода, написанного человеком. Разделение процессов проверки по принципу «кто» написал код (человек или модель) создает «слепые зоны»; риск следует оценивать одинаково независимо от авторства.
- Ведите актуальный учет самого ИИ. Модели, агенты, серверы MCP и инструменты для программирования ИИ, используемые в организации, являются активами со своим собственным профилем риска, и невозможно обеспечить безопасность того, чего вы не видите.
Преодоление разрыва: безопасность со скоростью искусственного интеллекта
Xygeni DevAI DevAI — это агентный уровень безопасности, работающий внутри тех же IDE, которые уже используют разработчики, включая VS Code, IntelliJ, Cursor и Windsurf, и функционирующий проактивно без запросов. Он выполняет инкрементальное сканирование при каждом сохранении, обнаруживает уязвимые шаблоны, раскрытые секреты и небезопасные зависимости как в коде, написанном человеком, так и в коде, сгенерированном ИИ, и объясняет реальный путь эксплуатации уязвимости, лежащий в основе каждой находки. Каждое предлагаемое DevAI исправление оценивается сервером MCP Xygeni на предмет риска, соответствия политике и влияния на критические изменения, прежде чем оно попадет к разработчику.
Что касается зависимостей, Система раннего предупреждения о вредоносном ПО (MEW) от Xygeni Система сканирует новые пакеты с открытым исходным кодом в режиме реального времени и помечает вредоносные пакеты еще до появления общедоступных CVE или сигнатур, устраняя именно ту уязвимость, о которой говорилось выше. А поскольку функции Xygeni AI Triage, AI Explanation и AI Remediation применяются как к результатам собственных сканеров Xygeni, так и к результатам, полученным от других уже используемых инструментов безопасности приложений, команды получают единый согласованный уровень безопасности для всего, к чему прикасается помощник по программированию на основе ИИ, без необходимости удалять уже используемые инструменты.
В результате разработчики сохраняют скорость, которую обеспечивает кодирование с использованием ИИ, а команды безопасности получают представление о том, что именно эта скорость на самом деле дает.
Часто задаваемые вопросы: Программирование ИИ: объяснение
Программирование с использованием ИИ — это то же самое, что и программирование, создающее особую атмосферу?
Vibe-кодирование — это особый стиль программирования для ИИ, при котором разработчик описывает результат на естественном языке и вносит изменения, описывая ошибки, вместо того чтобы редактировать код построчно. Это одна из точек на спектре программирования для ИИ, наряду с системами помощи в стиле «второго пилота» и полностью агентным программированием.
Действительно ли код, сгенерированный искусственным интеллектом, менее безопасен, чем код, написанный человеком?
Это не означает автоматически меньшую безопасность, но независимые исследования неизменно выявляют значительно более высокий уровень уязвимостей в коде, сгенерированном ИИ, чем в коде, написанном без участия ИИ, а также новые категории рисков, такие как вымышленные имена пакетов, которые не появляются в коде, написанном человеком.
Могут ли инструменты для программирования на основе ИИ внедрить вредоносное ПО в проект?
Да, чаще всего это происходит из-за использования псевдонимов (slopsquatting): инструмент искусственного интеллекта предлагает имя пакета, которого не существует, а злоумышленник уже опубликовал вредоносный пакет под этим же именем, рассчитывая, что разработчики или агенты установят его.
Нужен ли мне другой инструмент обеспечения безопасности для кода, сгенерированного ИИ?
Это не обязательно другой инструмент, а другой этап рабочего процесса. Традиционное сканирование на этапе CI по-прежнему важно, но оно выполняется слишком поздно, чтобы успевать за агентным и вибрационным кодированием. Сканирование в реальном времени внутри IDE, в момент генерации кода ИИ, устраняет этот пробел.
Какие IDE сегодня поддерживают инструменты обеспечения безопасности кода для ИИ?
Современные уровни безопасности, включая Xygeni DevAI, работают непосредственно в VS Code, IntelliJ и IDE, ориентированных на ИИ, таких как Cursor и Windsurf, охватывая редакторы, в которых фактически происходит большая часть кодирования с использованием ИИ.
