Ваші розробники випускають нові функції швидше, ніж будь-коли. Вони також впроваджують вразливості безпеки зі швидкістю, на яку ваші поточні інструменти не розраховані.
Інструменти кодування на основі штучного інтелекту не просто пришвидшують розробку. Вони пришвидшують впровадження небезпечного коду. Проект радара безпеки Vibe у Технологічному інституті Джорджії лише у березні 2026 року було зафіксовано 35 нових CVE, безпосередньо пов'язаних з інструментами кодування на основі штучного інтелекту, порівняно з 6 у січні. Дослідники оцінюють, що справжня кількість у п'ять-десять разів вища в ширшій екосистемі відкритого коду. Дослідження CSA виявили, що 62% коду, згенерованого штучним інтелектом, містить недоліки дизайну або відомі вразливості, навіть коли розробники використовують найновіші базові моделі.
Цю проблему не вирішують, просячи розробників сповільнитися. Рішення полягає в побудові інфраструктури безпеки, яка йде в ногу зі швидкістю розробки зі штучним інтелектом, а більшість команд ще не мають її.
Розрив, який більшість команд не бачать, поки не стає надто пізно
Інструменти кодування на основі штучного інтелекту створюють специфічну проблему безпеки, для якої традиційна інфраструктура AppSec не була створена: високошвидкісний код з великим обсягом обробки та систематично відмінними моделями збоїв, ніж у коду, написаного людиною.
Більшість команд виявляють цю прогалину неправильно, коли у виробництві з'являється CVE, яку мав би виявити їхній сканер, або коли секрет... commitза допомогою робочого процесу за допомогою штучного інтелекту, опиняється в руках зловмисника.
| Без специфічного для штучного інтелекту контролю | З Ксігені | |
|---|---|---|
| Вразливості коду | Вища щільність, систематичні схеми відмов | Виявлено під час запису в IDE раніше commit |
| Розкриття секретів | Удвічі вища швидкість за допомогою штучного інтелекту commits | Безперервне сканування + автоматичне скасування на всіх рівнях |
| Зловмисні залежності | Штучний інтелект пропонує пакети без перевірок безпеки | Виявлення шкідливого програмного забезпечення під час публікації, а не під час встановлення |
| Pipeline ризик | Немає видимості поведінки агентського інструменту | Поведінкові базові показники + виявлення аномалій |
| Результат | Борг за цінні папери накопичується зі швидкістю штучного інтелекту | Покриття, що масштабується зі швидкістю розробки |
Чому код, згенерований штучним інтелектом, дає збій у певних шаблонах
Перш ніж перейти до елементів керування, варто зрозуміти, чому код, згенерований штучним інтелектом, дає збої інакше, ніж код, написаний людиною, оскільки режими збоїв визначають, які елементи керування насправді важливі.
Автозавершення шаблону, а не міркування безпеки
LLM генерують код, прогнозуючи статистично ймовірне продовження шаблонів, які вони спостерігали в навчальних даних. Коли ці навчальні дані містять мільйони прикладів небезпечного коду, модель впевнено та плавно відтворює ці шаблони.
Модель не міркує про безпеку. Вона завершує шаблони. Запит на «додати автентифікацію до цієї кінцевої точки» створить код, який виглядає як автентифікація та часто функціонує як автентифікація, але може пропускати термін дії токена, не перевіряти авторизацію або використовувати застарілий криптографічний примітив, оскільки ці пропуски статистично поширені в навчальних даних.
Структурна правильність без семантичної безпеки
Аналіз, проведений компанією Tenzai, що спеціалізується на безпеці, проведений у грудні 2025 року, включав вивчення 15 робочих застосунків, створених за допомогою п'яти основних інструментів кодування штучного інтелекту, та виявлення 69 вразливостей у всій вибірці. У кожному застосунку бракувало захисту CSRF та не було налаштованих заголовків безпеки. Кожен інструмент впроваджував вразливості підробки запитів на стороні сервера (SSRF), що стало повним скасуванням базових збоїв безпеки у всіх 15 застосунках.
Це не крайні випадки. Це систематичні прогалини в тому, для чого оптимізують інструменти штучного інтелекту: робочий код, а не безпечні значення за замовчуванням.
Джорджтаунський центр підтримки експертів з розробки програмного забезпечення (CSET) окремо виявив уразливості XSS у 86% зразків коду, згенерованого штучним інтелектом, протестованих у п'яти основних LLM-методах.
Прискорене розкриття секретів
За допомогою AI commitрозкривають секрети більш ніж вдвічі швидше, ніж люди commitс. Дослідницька записка CSA щодо безпеки вібраційного кодування цей показник становить 3.2% для тих, хто використовує штучний інтелект commitпорівняно з 1.5% для користувачів, задіяних лише людьми, а публічний GitHub у 2025 році зафіксував зростання жорстко закодованих облікових даних на 34% у порівнянні з минулим роком.
Механізм простий: розробники, що працюють зі швидкістю штучного інтелекту, часто вставляють облікові дані в запити як контекст, а інструменти штучного інтелекту точно включають ці дані у згенерований вивід. Розробники, які швидко переглядають код штучного інтелекту, перевіряють його на функціональну коректність, а не на розкриття секретів.
Невидимі недоліки архітектури
Традиційні засоби безпеки чудово справляються з пошуком відомих шаблонів вразливостей у статичному коді: SQL-ін'єкції, XSS, незахищена десеріалізація. Вони мають проблеми з недоліками на рівні проектування, відсутністю автентифікації на всьому маршруті API, порушеною логікою контролю доступу, моделлю авторизації, яка передбачає послідовний потік, але її можна обійти не в порядку.
Код, згенерований штучним інтелектом, має більше недоліків у дизайні, оскільки інструменти штучного інтелекту генерують код на рівні функцій, а не на рівні системи. Штучний інтелект не має уявлення про модель безпеки навколишньої системи, якщо цей контекст йому явно не надається, і більшість розробників не думають про те, щоб його забезпечити.
Як захистити код, згенерований штучним інтелектом, у вашому CI/CD Pipeline
1. Розглядайте код, згенерований штучним інтелектом, як ненадійний вхідний код на SAST шар
Найважливіша операційна зміна: не зменшуйте SAST покриття, оскільки код походить від штучного інтелекту. Зробіть навпаки. Будь-яка команда зі значним впровадженням штучного інтелекту повинна очікувати суттєвого збільшення обсягу знахідок і відповідно налаштувати свої інструменти.
На практиці це означає надання можливості SAST на кожному commit, а не лише PR. Інструменти штучного інтелекту швидко генерують код, а розробники commit поступово. Очікування розгляду PR означає, що висновки накопичуються ще до того, як хтось їх перегляне. Це також означає налаштування SAST порогові значення серйозності спеціально для режимів збоїв коду штучного інтелекту: відсутність перевірок автентифікації та авторизації, SSRF, CSRF, незахищена десеріалізація та жорстко закодовані облікові дані – класи вразливостей, які не завжди оцінюються як критичні в CVSS, але постійно є доступними для експлуатації.
Головною проблемою є рівень хибнопозитивних результатів. Інструменти штучного інтелекту швидко створюють багато коду та мають високий FPR. SAST генерує так багато результатів, що розробники вчаться їх ігнорувати. Це та динаміка втоми від тривоги, яка повністю зводить нанівець мету сканування.
Ксігені SAST було порівняно з Бенчмарк OWASP і досягли 100% істинно позитивних результатів з 16.7% хибнопозитивних результатів. У середовищі, де код, згенерований штучним інтелектом, збільшує обсяг знахідок, що попередньоcisСаме це робить висновки практичними, а не ігнорованими. Дізнайтеся більше про Ксігені SAST →
2. Шукайте секрети безперервно, а не лише commit час
Pre-commit hooks необхідні, але недостатні. Розробники, які швидко використовують інструменти штучного інтелекту, часто обходять hooks, використовувати веб-редактори штучного інтелекту, які їх не підтримують, або генерувати секрети всередині скриптів неперевершеної інтеграції, а не в коді програми, де hooks ніколи не спрацьовувати.
Повний комплекс заходів безпеки секретів для потреб розробки за допомогою штучного інтелекту pre-commit hooks для розробників, які використовують локальні інструменти штучного інтелекту, безперервне сканування репозиторіїв у всіх гілках, включаючи повну історію commit покриття (дійсні секрети зі старих commitвсе ще можна експлуатувати), pipeline сканування журналів (скрипти неперервної інтеграції, згенеровані штучним інтелектом, часто містять облікові дані як інтерпольовані змінні, що друкуються для створення журналів) та автоматичне скасування після виявлення, оскільки проміжок часу між викриттям та виявленням зловмисника часто вимірюється годинами, а не днями.
Xygeni Secrets Security виявляє понад 800 секретних типів у репозиторіях, pipeline колоди, IaC файли та зображення контейнерів. --history Режим сканування виявляє секрети, які технічно є старими, але все ще дійсними, що є поширеною прогалиною в робочих процесах на основі штучного інтелекту. Секрети обфускуються перед тим, як їх реєструють або надсилають на платформу, тому сам процес виявлення не створює нових ризиків. Робочі процеси автоматичного скасування запускаються після виявлення. → Докладніше
3. Застосовувати SCA з виявленням шкідливого програмного забезпечення для залежностей, запропонованих штучним інтелектом
Інструменти кодування на базі штучного інтелекту не просто пишуть код, вони пропонують залежності. Розробник, який просить помічника «додати бібліотеку для JWT-парсингу», отримує рекомендацію щодо пакета, який може бути легітимним пакетом, пакетом з помилкою та схожою назвою або пакетом, який був легітимним під час навчання моделі, але з того часу був скомпрометований.
Команда Дослідження вразливостей коду, згенерованого штучним інтелектом, CSA 2025 також документує «недбале ведення справ» – зловмисників, які реєструють галюциновані назви пакетів, вигадані інструментами штучного інтелекту, перетворюючи галюцинацію моделі безпосередньо на вектор атаки ланцюга поставок. Standard на основі CVE SCA не вловлює жодного з них.
Що вам насправді потрібно: виявлення поведінкового шкідливого програмного забезпечення, яке позначає пакети з підозрілими скриптами встановлення, неочікуваними мережевими викликами або обфускованим кодом; виявлення помилок у використанні (typosquatting) та недбало виявляючих помилок (slopsquatting), яке аналізує повний граф залежностей на наявність пакетів з оманливими назвами; та сканування CVE з фільтром досяжності, яке відрізняє вразливі функції, які фактично викликаються, від тих, що імпортуються, але ніколи не виконуються.
Ксігені SCA поєднує виявлення шкідливого програмного забезпечення в режимі реального часу через Раннє попередження про шкідливе програмне забезпечення (MEW) двигун, сканування npm, PyPI, Maven, NuGet, RubyGems та інших реєстрів під час публікації, а не лише під час встановлення, за допомогою Сканер підозрілих залежностей який виявляє помилки, плутанину із залежностями та підозрілі скрипти встановлення, аналізуючи повний граф залежностей. Дивіться, як це працює →
4. Забезпечте безпеку guardrails , pipeline, не лише в перевірці коду
Перевірка коду є занадто повільною та занадто непослідовною, щоб бути основним контролем безпеки для коду, згенерованого штучним інтелектом. Розробники, які перевіряють результат ШІ під тиском швидкості, спочатку перевіряють функціональну правильність. Правильність безпеки, якщо взагалі перевіряється, йде на другу чергу.
PipelineРівня guardrails автоматично застосовувати вимоги: блокувати збірки, що вводять нові критичні SAST результати, що перевищують налаштовуваний поріг, блокують розгортання, якщо виявлено нові секрети в commit, застосовувати політику залежностей, блокуючи пакети, які не проходять перевірку на шкідливе програмне забезпечення або не закріплені за точним дайджестом, та вимагати SBOM генерація для релізів, що містять код за допомогою штучного інтелекту.
Ключовий принцип дизайну: guardrails має блокувати або попереджати, а не просто повідомляти. Виявлення, яке нічого не блокує, навчає розробників, що виявлені недоліки можна безпечно ігнорувати.
Xygeni DevAI є агентом-копілотом безпеки, доступним як Розширення коду VS та Плагін IntelliJ/JetBrains що працює поступово SAST сканування під час написання коду розробниками, пояснення шляхів використання виявлених вразливостей та надання пропозицій щодо виправлення, перевірених сервером Xygeni MCP на предмет ризиків, політик та впливу змін, що призводять до порушення. Виявлення секретів, SCA та IaC Усі сканування виконуються в одному сеансі IDE. → Докладніше
6. Відстежуйте аномальну поведінку інструментів кодування штучного інтелекту
Агентні інструменти штучного інтелекту, інструменти, які виконують автономні дії у вашому середовищі, а не просто генерують пропозиції, представляють нову поверхню загроз. Інструмент агентного кодування з доступом до репозиторію для запису, pipeline Доступ до тригерів або доступ до секретів є цінною ціллю у разі компрометації.
CVE-2025-54135 (CurXecute), вразливість віддаленого виконання коду в редакторі коду Cursor AI, що дозволяла виконання довільного коду на машинах розробників без взаємодії з користувачем, була розкрита на початку 2026 року. Радар безпеки Georgia Tech Vibe У дослідженні зазначається, що поверхні для атак швидко розширюються, оскільки інструменти штучного інтелекту стають більш автономними.
Поведінковий моніторинг активності інструментів штучного інтелекту у вашому pipeline слід стежити за неочікуваними змінами CI/CD файли конфігурації робочого процесу (один з найчіткіших сигналів про компрометований інструмент штучного інтелекту або атаку швидкого впровадження), процеси інструментів кодування штучного інтелекту, що здійснюють мережеві запити до неочікуваних місць призначення під час збірки, незвичайні шаблони доступу до сховищ секретів з робочих станцій розробників та нові залежності, введені інструментами штучного інтелекту, яких не було в попередніх збірках.
| шар | Контроль | Пріоритет |
|---|---|---|
| код | SAST на кожному commit, конфігурація з низьким FPR | Критичний |
| код | Зворотній зв'язок щодо безпеки IDE у VS Code / IntelliJ | Високий |
| Секрети | Pre-commit hooks + безперервне сканування репозиторіїв | Критичний |
| Секрети | Сканування історії Git на наявність дійсних застарілих секретів | Критичний |
| Секрети | Автоматичне скасування при виявленні | Критичний |
| Залежності | SCA зі шкідливим програмним забезпеченням + виявленням недбалості | Критичний |
| Залежності | Пріоритезація CVE з фільтром досяжності | Високий |
| Pipeline | Будуйте блоки на основі нових критичних висновків | Високий |
| Pipeline | Застосування політики залежностей під час збірки | Високий |
| Pipeline | SBOM генерація релізів за допомогою штучного інтелекту | Medium |
| Інструменти агентів | Поведінковий моніторинг активності інструментів штучного інтелекту | Високий |
| Інструменти агентів | Найменш привілейований доступ для інструментів кодування штучного інтелекту | Високий |
Як Xygeni захищає код, згенерований штучним інтелектом, від початку до кінця
Захист коду, згенерованого штучним інтелектом, вимагає повного охоплення SDLC, від моменту прийняття розробником пропозиції до моменту, коли артефакт потрапляє у виробництво. Точкові інструменти, що охоплюють лише один шар, залишають прогалини, які розробка зі швидкістю штучного інтелекту надійно знайде.
| Стажування | Можливості Xygeni | Що це ловить |
|---|---|---|
| У середовищі розробки | DevAI + MCP-сервер | Вразливості під час запису, до commit |
| At commit | SAST + Безпека секретів | Недоліки коду, жорстко закодовані облікові дані, розкриті ключі API |
| На етапі будівництва | SCA з виявленням шкідливих програм + доступністю | Зловмисні або вразливі залежності, запропоновані штучним інтелектом |
| In pipeline | CI/CD Безпека + Виявлення аномалій | Небезпечні збірки, компрометація агентних інструментів, впроваджені робочі процеси |
| Після розгортання | ДАСТ + ASPM | Перевірка придатності до експлуатації під час виконання, уніфікована стратегія ризиків |
Ключовою відмінністю є рівень інтелектуального аналізу, який поєднує всі ці елементи. Сервер MCP від Xygeni гарантує, що пропозиція виправлення, яку DevAI генерує в IDE, оцінюється на відповідність політикам, ризик порушень та організаційний контекст, перш ніж вона потрапить до розробника. Виправлення за допомогою штучного інтелекту за допомогою guardrails, не з вимкненим запобіжником.
Заключні думки
Інструменти кодування на основі штучного інтелекту генерують значну та зростаючу частку enterprise код. Вони також систематично впроваджують вразливості безпеки в найважливіших шаблонах: відсутня автентифікація, розкриті секрети, незахищені залежності та недоліки дизайну, які пропускають статичні сканери.
Відповідь не в тому, щоб обмежити використання інструментів штучного інтелекту. Вона полягає в тому, щоб build security інфраструктура, яка масштабується разом зі швидкістю розробки ШІ. Команди, які правильно це розуміють, впроваджують функції за допомогою ШІ швидше та безпечніше, ніж команди, які ставляться до коду ШІ як до людського коду з дещо вищим рівнем помилок.
Це не так. І ваш pipeline потрібно знати різницю.
👉 Почніть свою безкоштовну пробну версію та проскануйте свій перший репозиторій за допомогою штучного інтелекту за лічені хвилини, без необхідності використання кредитної картки.
👉 Забронювати демо і подивіться, як Xygeni відповідає вашому конкретному стеку розробки штучного інтелекту.
👉 Завантажте технічний документ, Забезпечте безпечне кодування Vibe, перш ніж воно стане найбільшим ризиком для вашої організації, пов'язаним зі штучним інтелектом.
Пов'язане читання:
- Безпека помічника ШІ-кодування: як запобігти вразливостям у коді, згенерованому ШІ
- Тіньова безпека штучного інтелекту: все, що вам потрібно знати
- Як впровадити виправлення на основі штучного інтелекту в DevSecOps
- Безпека MCP: Захист протоколу контексту моделі
- OWASP Топ-10 для заявок на ступінь магістра права (LLM) 2025 року
Про автора
Співзасновник і технічний директор
Фатіма Said спеціалізується на контенті, орієнтованому на розробників, для AppSec, DevSecOps та software supply chain securityВона перетворює складні сигнали безпеки на чіткі, практичні рекомендації, які допомагають командам швидше розставляти пріоритети, зменшувати шум та створювати безпечніший код.
