人工智能编码助手正在改变现代团队构建软件的方式，而这种转变也正在改变DevSecOps的安全策略。如今，挑战不再是检测。大多数团队已经在使用扫描器来检测代码、依赖项、密钥、基础设施等。 CI/CD pipeline然而，仅靠检测并不能降低风险。
最难的是做出决定：
- 首先要解决什么问题？
- 如何安全地修复它
- 哪些问题可以等待
- 如何避免减慢交付速度
安全团队并不缺乏警报，而是缺乏时间、背景信息以及可靠的方法来应对真正重要的问题。因此，漏洞暴露的时间往往比预期更长。
正是那里 人工智能补救措施 创造价值。
要更全面地了解人工智能如何改变威胁形势，请参阅我们的指南。 人工智能网络安全.
什么是人工智能编码助手（以及为什么安全现在成为一个问题）
An AI编码助手 是一种利用大型语言模型生成代码建议的工具。它会分析代码仓库中的上下文，并预测接下来应该编写哪些代码。流行的示例包括 GitHub Copilot、Cursor 和其他人工智能驱动的 IDE 扩展。
然而，这些系统追求的是速度和正确性，而非安全性。例如：
- 它们复制了训练数据中发现的模式
- 它们表明存在过时或易受攻击的依赖项。
- 他们会忽略您环境中的特定安全限制。
因此，人工智能生成的代码可能会在没有任何预警的情况下引入风险。此外，开发人员往往会轻信这些建议，因为它们乍一看似乎是正确的。
AI编码助手是一种利用大型语言模型生成代码建议的工具。它可以帮助开发者更快地编写代码，但并不能保证输出代码的安全性、上下文感知能力或生产环境适用性。
AI编码助手在AI生成代码中常见的安全风险
人工智能生成的代码会带来一些可预见的风险。以下是在实际开发工作流程中最常见的几种风险。
不安全的代码模式
人工智能编码助手可能会生成不安全的代码实现。例如：
- SQL注入漏洞
- 弱身份验证逻辑
- 缺少输入验证
这些问题表面上看起来似乎能解决，但在实际攻击场景中却会失效。
AI编码助手是一种利用大型语言模型生成代码建议的工具。它可以帮助开发者更快地编写代码，但并不能保证输出代码的安全性、上下文感知能力或生产环境适用性。
| 风险 | 怎么了 | 潜在影响 | 推荐控制 |
|---|---|---|---|
| 不安全的代码模式 | AI编码助手会建议不安全的逻辑，例如验证不足或不安全的查询。 | 应用程序漏洞、可利用的缺陷、失效的安全控制。 | 实时流量可 SAST 在 IDE 中和 pipeline. |
| 易受攻击的依赖项 | 助手会推荐过期或有风险的包裹。 | 供应链风险、已知 CVE、不稳定版本。 | SCA 验证和依赖关系策略执行。 |
| 硬编码的秘密 | 密钥、令牌或凭证会出现在生成的代码中。 | 凭证泄露、账户被盗用、横向转移。 | 秘密检测前 commit 以及在 CI 中。 |
| 混淆或可疑代码 | 助手输出的代码难以审查或行为异常。 | 恶意逻辑、隐藏载荷、绕过审核。 | 代码审查加上自动化策略检查。 |
| 缺乏情境意识 | AI代码助手会忽略现有的安全架构或业务逻辑。 | 控制失效、回归错误、不安全的集成。 | 上下文感知扫描和受保护的修复工作流程。 |
易受攻击的依赖项
人工智能工具经常会建议使用外部库。然而：
- 建议的软件包可能包含已知漏洞
- 版本可能已过时或不安全。
- 依赖关系可能未经验证
因此，供应链风险显著增加。
硬编码的密钥和令牌
在某些情况下，人工智能生成的代码包括：
- API密钥
- 资历
- 直接嵌入代码中的令牌
这是因为训练数据中通常包含不安全的示例。因此，敏感数据可能会泄露到存储库中。
恶意或混淆的代码建议
虽然这种情况很少见，但以下建议可能包括：
- 可疑的逻辑
- 混淆代码模式
- 隐藏的行为
这会造成潜在的供应链风险，尤其是在开发商未经审查就接受建议的情况下。
缺乏情境意识
AI编码助手无法完全理解您的应用程序架构。因此：
- 安全控制措施可能被绕过
- 现有逻辑可能已失效
- 政策可能无法强制执行
换句话说，人工智能生成的代码可能与您的安全模型相冲突。
为什么传统安全工具不足以应对当前形势
传统安全工具在开发过程中发挥作用的时间太晚。例如，大多数扫描发生在代码编写完成后。 commit已部署或已部署。
然而，AI生成的代码是在集成开发环境（IDE）内部更早引入的。因此：
- 问题发现得太晚了。
- 开发人员必须重写代码
- 安保团队面临警觉疲劳
此外，传统工具缺乏执行上下文信息，无法始终判断漏洞是否可被利用。
人工智能辅助开发需要实时、情境感知的安全保障。
AI编码助手是一种利用大型语言模型生成代码建议的工具。它可以帮助开发者更快地编写代码，但并不能保证输出代码的安全性、上下文感知能力或生产环境适用性。
| 区域 | AI 编码助手独自 | 具有安全层的AI编码助手 |
|---|---|---|
| 代码建议 | 速度快，但安全性未经验证。 | 快速且实时检查不安全模式。 |
| 依赖 | 可能推荐有风险的软件包或过时的版本。 | 系统会对软件包进行验证，不安全的软件包将被阻止。 |
| 秘密 | 可以将令牌或凭证插入代码中。 | 秘密信息在到达 Git 之前就会被检测到。 |
| 修复 | 无法保证修复方案安全或完整。 | 修复方案会根据具体情况进行验证、优先级排序和审查。 |
| 开发人员工作流程 | 速度更快，但潜在风险也更大。 | 速度更快，且 IDE 内置安全功能 pipelines. |
如何在实践中保障人工智能编码助手输出的安全
为了降低风险，团队必须将安全措施直接融入到开发工作流程中。
1. 实时扫描二维码（左移）
安全必须从集成开发环境（IDE）开始。例如：
- 运行 SAST 扫描编码
- 提供即时反馈
- 及早阻止不安全模式。
因此，开发人员会在问题蔓延之前将其修复。 pipeline.
2. 自动验证依赖关系
必须持续控制依赖风险。因此：
- 绝大部分储备使用 SCA 分析图书馆
- 阻止恶意或易受攻击的软件包
- 自动监控更新
这可以降低供应链风险。
3. 在密钥到达 Git 之前将其检测出来
密钥绝不应该纳入版本控制系统。实践中：
- 扫描二维码 commit
- 检测令牌和凭证
- 阻止 commit必要时
这样可以及早防止泄漏。
4. 仅优先考虑可利用的风险
并非所有漏洞都同等重要。因此：
- 使用可达性分析
- 应用 EPSS 评分
- 关注实际的攻击路径
因此，团队可以减少噪音，更快地采取行动。
5. 在不破坏代码的情况下自动执行安全修复
手动修复漏洞无法大规模应用。因此：
- 使用自动化修复
- 产生 pull requests 已修复
- 合并前请验证更改。
这样既能提高速度，又能保持稳定性。
此外，团队还可以通过以下方式加强此工作流程： application security posture management 将不同集成开发环境 (IDE)、存储库和平台之间的发现联系起来 pipelines.
为了确保 AI 生成代码的安全，团队需要实时扫描、自动依赖项验证、密钥检测、上下文优先级排序以及安全的修复工作流程。安全措施必须在 IDE 内部以及跨平台运行。 CI/CD.
| 阶段 | 安全目标 | 球队应该做什么 |
|---|---|---|
| IDE | 尽早发现不安全的AI生成代码 | 运行 SAST实时进行秘密检测和依赖关系检查。 |
| Pre-Commit | 在 Git 之前停止有风险的更改 | 在代码编写之前，验证密钥、软件包和策略违规情况。 commit特德。 |
| Pull Request | 审核并验证生成的更改 | 利用自动化扫描、上下文优先级排序和策略 guardrails. |
| CI/CD | 阻止不安全代码执行。 | 执行 SAST, SCA以及供应链检查 pipelines. |
| 整治 | 大规模修复问题而不出现回归问题 | 使用自动化修复、基于 PR 的修复和重大变更验证。 |
AI编码助手 CI/CD：隐藏的风险 Pipelines
AI生成的代码并不会止步于集成开发环境（IDE）。它会延伸到…… CI/CD pipeline风险增加的地方。
例如：
- 通过不安全脚本进行构建中毒
- 依赖注入攻击
- 构建过程中引入的恶意软件包
此外，如果未经适当验证，人工智能生成的更改可能会绕过传统的控制措施。
因此， CI/CD 安全和软件供应链保护变得至关重要。
人工智能生成的代码可能会带来潜在的风险 CI/CD pipeline尤其是当供应链引入不安全脚本、恶意软件包或易受攻击的依赖项时，供应链安全就显得至关重要。
面向 DevSecOps 团队的 AI 编码助手安全最佳实践
为了安全地使用人工智能编码助手，团队应遵循以下规范：
- 确定 guardrails 用于人工智能生成的代码
- 执行政策 CI/CD pipelines
- 连续扫描二维码 SDLC
- 监控依赖关系和更新
- 将安全性集成到 IDE 中 pipelines
这些措施共同作用，既能降低风险，又能保持开发速度。
AI编码助手可以生成代码，但不会对其进行验证。因此，需要一个安全层来扫描、确定优先级并修复问题，防止其进入生产环境。
AI编码助手安全性：关键要点
- AI编码助手加速开发
- 然而，它们也带来了新的安全风险。
- 人工智能生成的代码必须持续进行验证。
- 安全必须是实时且具有上下文感知能力的。
- 自动化是安全扩展的必要条件。
常见问题
什么是人工智能编码助手？
AI编码助手是一种利用机器学习模型生成代码建议的工具。
人工智能生成的代码安全吗？
不，人工智能生成的代码默认情况下并不安全，必须进行验证。
人工智能代码助手存在哪些风险？
风险包括不安全的代码、易受攻击的依赖项、泄露的机密信息以及供应链威胁。
如何确保人工智能生成代码的安全？
利用实时扫描、依赖关系验证、密钥检测和自动修复功能。
人工智能能否自动修复漏洞？
是的，人工智能可以生成修复方案，但必须在部署前进行验证。
关于作者
法蒂玛 Said 专注于面向开发者的应用安全、DevSecOps 和 software supply chain security她将复杂的安全信号转化为清晰、可操作的指导，帮助团队更快地确定优先级、减少干扰并交付更安全的代码。
