仅在2024中， AI 编写了超过 256 亿行代码。让我们慢慢消化。根据 Statista, 41% 的软件代码现在是 AI 生成的代码。这个数字只会上升——风险也会上升。
AI代码速度很快，有时快得过头了。 我们现在看到 暴露量激增 10 倍 API 端点 缺乏基本的授权和输入验证。关键在于：糟糕的AI代码不仅仅是一次性的bug。如果它进入开源仓库，它就会变成 未来人工智能模型的训练数据进一步扩大了这些漏洞。
那么，我们能做什么呢？我们要确保每一行——人类或机器— 经过扫描和保护。
这就是人工智能 SAST 进来：专为 LLM、Copilot 和自动驾驶编码时代的开发人员构建的静态应用程序安全测试。
AI 生成的代码有什么问题？
AI 生成的代码看起来不错，可以编译，可以运行，甚至还带有注释。但在底层，它经常会跳过以下几个步骤：
- 认证 和访问控制
- 输入验证和清理
- 机密处理 （例如，硬编码令牌）
- 错误处理和边缘情况逻辑
- 安全使用库和 API
这并不是因为人工智能是恶意的——它只是不理解你的威胁模型。而且它的使用比以往任何时候都更加频繁，而且通常根本不需要任何审查。
人工智能代码漏洞的真实示例
假设 Copilot 在 Express.js 应用程序中生成以下内容：
app.post('/submit', (req, res) => {
db.insert(req.body)
res.send('OK')
})
看起来不错——直到你意识到 有 没有输入验证或清理。在生产环境中， 这是一条通往 XSS or 注入漏洞.
什么是人工智能 SAST?
AI SAST 不是关于保护人工智能本身，而是关于保护 人工智能代码 —生成、复制、粘贴的内容，以及 commit添加到您的应用中。
它的工作方式与传统的 SAST：在运行前扫描源代码，标记漏洞并提出修复建议。但它的构建充分考虑了现代人工智能辅助工作流程。
一些平台甚至正在尝试利用人工智能和机器学习来改进模式识别并减少误报。但在这里，我们的重点很简单： 使用静态分析来保护由 AI 工具编写的代码。
把它当作你的现实检验。因为“编译通过”并不等同于“安全”。
人工智能如何 SAST 保护工作流程中的AI代码
Xygeni Code Security 专为现代开发环境而构建——快速、自动化且跨工具链连接。
你得到：
- 一个土生土长的 SAST 扫描器 对代码库进行实时静态分析
- 经验 恶意代码检测 在源代码中
- 无缝 第三方扫描仪集成—这样你就不会被锁定或被迫切换
已经在使用 SonarQube、Snyk、Checkmarx 或 Veracode 了吗？没问题——Xygeni 可以导入他们的发现并将所有内容集中在一个干净的 dashboard. 这意味着更好的可见性、更智能的优先级，以及避免重复工作——特别是当你处理不可预测的风险时 人工智能代码.
Xygeni 控制台内部
前往 Code Security → 风险（SAST) 你会看到：
- 所有代码漏洞——Xygeni 和第三方
- 线路级问题详情和补救建议
- 按严重性、工具和工作流步骤进行筛选
- 恶意代码证据
- 支持自定义规则，因此您可以根据自己的代码库进行调整
底线： 它不只是告诉你“出了问题”，它还会告诉你出了什么问题、在哪里出了问题、为什么出了问题以及如何解决。
使用技巧 SAST 在人工智能密集型项目中
如何充分利用人工智能 SAST 不会影响您的流程：
- 将其设置为构建失败 如果发现严重/严重问题。
对 PR 运行扫描，而不仅仅是每晚或每周构建。 - 结合 SAST 通过秘密扫描和 IaC 发现 实现全栈覆盖。
- 查看默认 AI 代码片段—尤其是涉及授权、文件 I/O 或 DB 访问的任何内容。
- 别无所求—根据应用程序的发展情况，即使是低严重程度的问题也可能迅速升级。
包起来： SAST 虽然不性感，但确实有效
瞧——我们都想快速发货。但快速而不安全，才是漏洞发生的原因。 AI SAST 是你的方式 加速而不搞砸.
这并不是偏执，而是务实。
使用工具。自动执行扫描。 将 AI 代码视为第三方代码：在证明安全之前不可信。
准备好查看你的 AI 生成的代码隐藏了什么吗？
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