您的開發人員以前所未有的速度發布新功能。但同時，他們引入安全漏洞的速度也超過了您現有工具的處理能力。
人工智慧編碼工具不僅加速了開發進程，也加速了不安全程式碼的引入。 喬治亞理工學院Vibe安全雷達項目 光是2026年3月，就記錄了35個直接歸因於人工智慧編碼工具的新CVE漏洞，而1月僅有6個。研究人員估計，在整個開源生態系統中，實際漏洞數量可能高出五到十倍。 CSA 研究 研究發現，即使開發人員使用最新的基礎模型，62% 的 AI 產生程式碼也包含設計缺陷或已知漏洞。
這個問題不是讓開發人員放慢速度就能解決的。答案在於建立能夠跟上人工智慧快速開發步伐的安全基礎設施，而大多數團隊目前還沒有做到這一點。
大多數球隊直到為時已晚才發現的差距
AI 編碼工具帶來了一個傳統的應用安全基礎設施無法應對的特殊安全問題：高速、高容量的程式碼，其故障模式與人類編寫的程式碼截然不同。
大多數團隊都是以錯誤的方式發現這個漏洞的，例如，當一個本應被掃描器捕獲的 CVE 出現在生產環境中，或者當一個秘密漏洞被洩露時。 commit由人工智慧輔助工作流程開發的程式落入了攻擊者手中。
| 沒有人工智慧專用控制 | 與 Xygeni | |
|---|---|---|
| 程式碼漏洞 | 高密度、系統性失效模式 | 在 IDE 中寫入時捕獲到錯誤 commit |
| 秘密曝光 | 人工智慧輔助下的比率高出2倍 commits | 跨所有層級的持續掃描 + 自動撤銷 |
| 惡意依賴 | 人工智慧會推薦未經安全檢查的包裹。 | 發佈時而非安裝時偵測到惡意軟體 |
| Pipeline 風險 | 無法了解代理工具的行為 | 行為基線 + 異常檢測 |
| 結果 | 證券債務以人工智慧的速度累積 | 覆蓋範圍可隨開發速度擴展 |
為什麼人工智慧產生的程式碼會在特定模式下失效
在了解控制方法之前，有必要了解為什麼 AI 產生的程式碼與人類編寫的程式碼的故障方式不同，因為故障模式決定了哪些控制方法真正重要。
基於安全推理的模式補全
低階邏輯模型（LLM）透過預測訓練資料中已出現模式的統計可能延續來產生程式碼。當訓練資料包含數百萬個不安全程式碼範例時，該模型能夠自信且流暢地重現這些模式。
此模型並非在進行安全推理，而是在補全模式。例如，請求「為此端點添加身份驗證」會產生看起來像是身份驗證的程式碼，並且通常也能實現身份驗證的功能，但可能會忽略令牌過期、錯過授權檢查或使用已棄用的加密原語，因為這些疏漏在訓練資料中具有統計上的普遍性。
結構正確性而語意安全缺失
2025年12月，安全公司Tenzai對使用五種主流AI編碼工具建構的15個生產應用程式進行了分析，發現樣本中存在69個漏洞。每個應用程式都缺乏跨站請求偽造（CSRF）保護，也沒有配置任何安全標頭。每種工具都引入了伺服器端請求偽造（SSRF）漏洞，所有15個應用程式都存在嚴重的安全漏洞。
這些並非特殊情況，而是人工智慧工具優化目標（即可運行的程式碼，而非安全的預設設定）方面存在的系統性缺陷。
喬治城大學 CSET 單獨測試了五大 LLM 中 86% 的 AI 產生的程式碼樣本，發現有 XSS 漏洞。
加速洩漏秘密
人工智能輔助 commits 洩漏秘密的速度是人類的兩倍以上 commit第“ CSA關於Vibe編碼安全性的研究報告 這使得人工智慧輔助的比例達到3.2%。 commit相較之下，僅供人類使用的 GitHub 的硬編碼憑證比例為 1.5%，而 GitHub 在 2025 年的硬編碼憑證比例同比增長了 34%。
其機制很簡單：開發人員以人工智慧的速度工作時，通常會將憑證貼到提示訊息中作為上下文，而人工智慧工具會忠實地將這些憑證包含在產生的輸出中。開發人員在快速審查人工智慧程式碼時，檢查的是功能正確性，而不是機密資訊的洩漏。
隱形架構缺陷
傳統安全工具擅長發現靜態程式碼中已知的漏洞模式，例如 SQL 注入、跨站腳本攻擊 (XSS) 和不安全的反序列化。但它們難以應對設計層面的缺陷，例如整個 API 路由缺少身份驗證、存取控制邏輯存在缺陷，以及授權模型假定流程是順序的但實際上可以被繞過。
人工智慧產生的程式碼會引入更多設計缺陷，因為人工智慧工具是在功能層面而非系統層面進行產生的。除非明確提供上下文訊息，否則人工智慧無法感知周圍系統的安全模型，而大多數開發者並不會想到要提供這些資訊。
如何保護您系統中的 AI 產生程式碼 CI/CD Pipeline
1. 將人工智慧產生的程式碼視為不可信的輸入 SAST 層
最重要的營運變化：不要減少 SAST 因為程式碼來自人工智慧，所以覆蓋率會降低。反之亦然。任何大量採用人工智慧的團隊都應該預料到發現的問題數量會顯著增加，並應相應地配置工具。
在實踐中，這意味著啟用 SAST 在每一個 commit不僅僅是 PR。 AI 工具可以快速產生程式碼，而且開發人員 commit 逐步進行。等待公關審核意味著研究結果會在有人查看之前不斷累積。這也意味著需要進行調整。 SAST 針對 AI 代碼故障模式的嚴重性閾值：缺少身份驗證和授權檢查、SSRF、CSRF、不安全的反序列化和硬編碼憑證，這些漏洞類別在 CVSS 中並不總是被評為嚴重，但卻始終可以被利用。
核心挑戰在於誤報率。人工智慧工具能夠快速產生大量程式碼，但誤報率也往往很高。 SAST 產生的警報數量如此之多，以至於開發人員學會了忽略它們。這就是所謂的警報疲勞，它完全違背了掃描的初衷。
Xygeni SAST 以…為基準 OWASP 基準測試 並實現了 100% 的真陽性率和 16.7% 的假陽性率。在 AI 產生的程式碼能夠增加查找數量的環境下，這種預置性尤其重要。cis離子效應使得研究結果能夠付諸行動，而不是被忽視。 了解更多關於Xygeni的信息 SAST →
2. 持續掃描秘密訊息，而非僅在特定時刻。 commit 時間
Pre-commit hooks 必要但不充分。快速使用人工智慧工具的開發人員經常繞過 hooks或使用不支援這些功能的基於 Web 的 AI 編輯器，或在 CI 腳本而非應用程式程式碼中產生金鑰， hooks 切勿觸發。
為人工智慧輔助開發需求建構完整的機密安全態勢 pre-commit hooks 對於使用本機 AI 工具的開發者，需要對所有分支進行持續的程式碼庫掃描，包括完整的歷史記錄。 commit 覆蓋範圍（來自舊版的有效秘密） commit（s 仍可被利用）， pipeline 日誌掃描（AI 產生的 CI 腳本經常將憑證作為插值變數列印到建置日誌中），並在偵測到時自動撤銷，因為暴露和攻擊者被發現之間的視窗通常以小時而不是天來衡量。
Xygeni Secrets Security 偵測到儲存庫中超過 800 種金鑰類型， pipeline 日誌， IaC 文件和容器鏡像。 --history 掃描模式會發現技術上已過時但仍有效的金鑰，這是人工智慧輔助工作流程中常見的漏洞。密鑰在被記錄或發送到平台之前會進行混淆處理，因此檢測過程本身不會造成新的洩漏。偵測到金鑰後，會自動觸發撤銷工作流程。 了解更多→
3。 申請 SCA 具備惡意軟體檢測和人工智慧建議的依賴項
AI 編碼工具不僅會編寫程式碼，還會建議依賴項。例如，開發者如果讓助手“添加一個用於 JWT 解析的庫”，得到的推薦軟體包可能是一個合法的軟體包，也可能是一個名稱相似的拼寫錯誤軟體包，或者是一個在模型訓練時合法但之後已被篡改的軟體包。
这 CSA 2025 AI產生程式碼漏洞研究 還記錄了“域名搶注”，攻擊者註冊人工智慧工具虛構的軟體包名稱，將模型幻覺直接轉化為供應鏈攻擊途徑。 Standard 基於 CVE 的 SCA 沒能捕捉到這些症狀。
您真正需要的是：行為惡意軟體偵測，它可以標記具有可疑安裝腳本、意外網路呼叫或混淆程式碼的軟體包；拼字錯誤搶注和拼字錯誤搶注偵測，它可以分析完整的依賴關係圖，尋找具有欺騙性名稱的軟體包；以及可達性篩選的 CVE 掃描，它可以區分實際呼叫的易受攻擊函數和匯入但從未執行的易受攻擊函數。
Xygeni SCA 結合了即時惡意軟體檢測 惡意軟體預警（MEW） 引擎會在發佈時（而不僅僅是安裝時）掃描 npm、PyPI、Maven、NuGet、RubyGems 和其他註冊表，並且 可疑依賴關係掃描器 它透過分析完整的依賴關係圖來偵測網域搶注、依賴關係混亂和可疑的安裝腳本。 看看它是如何運作的 →
4. 加強安全措施 guardrails ，詳見 pipeline不僅僅是在程式碼審查中
程式碼審查速度太慢且缺乏一致性，無法作為人工智慧產生程式碼的主要安全控制措施。開發人員在快速審查人工智慧輸出時，首先檢查的是功能正確性。安全正確性，即便檢查，也是其次。
Pipeline電平 guardrails 自動強制執行要求：阻止引入新關鍵要求的建置。 SAST 如果偵測到的新金鑰超過可設定閾值，則阻止部署。 commit強制執行依賴策略，阻止未通過惡意軟體檢查或未鎖定到精確摘要的軟體包，並要求 SBOM 產生包含人工智慧輔助程式碼的版本。
關鍵設計原則： guardrails 應該發出阻止或警告，而不僅僅是報告。如果發現的問題沒有造成任何阻止，就會讓開發者誤以為這些問題可以忽略。
Xygeni DevAI 是一款可作為代理安全副駕駛使用的設備 VS Code 擴充 以及 IntelliJ/JetBrains 插件 增量運行 SAST 在開發人員編寫程式碼時進行掃描，解釋檢測到的漏洞的利用路徑，並提供經 Xygeni MCP 伺服器驗證的修復建議，以評估風險、策略和重大變更影響。秘密檢測， SCA以及 IaC 所有掃描均在同一個IDE會話中執行。 了解更多→
6. 監控人工智慧編碼工具的異常行為
AI智能體工具，也就是那些不僅產生建議，還能在您的環境中自主採取行動的工具，會引入新的威脅面。具有儲存庫寫入權限的智能體編碼工具， pipeline 觸發存取權限或秘密存取權限一旦被攻破，將成為高價值目標。
CVE-2025-54135 (CurXecute) 是 Cursor AI 程式碼編輯器中的一個遠端程式碼執行漏洞，允許攻擊者在開發者的機器上執行任意程式碼，而無需使用者互動。該漏洞於 2026 年初被披露。 佐治亞理工學院 Vibe 安全雷達 研究指出，隨著人工智慧工具變得越來越自主，攻擊面也正在迅速擴大。
在您的系統中對人工智慧工具活動進行行為監控 pipeline 應注意意外變化 CI/CD 工作流程設定檔（人工智慧工具被入侵或受到提示注入攻擊的最明顯訊號之一）、人工智慧編碼工具進程在建置期間向意外目標發出網路請求、開發人員工作站對金鑰儲存的異常存取模式，以及人工智慧工具引入的先前版本中不存在的新依賴項。
| 層 | 控制 | 優先 |
|---|---|---|
| 推薦碼 | SAST 在每一個 commit低 FPR 配置 | 危急 |
| 推薦碼 | VS Code/IntelliJ IDEA 中的 IDE 安全回饋 | 高 |
| 秘密 | Pre-commit hooks +持續儲存庫掃描 | 危急 |
| 秘密 | Git歷史記錄掃描，尋找有效的遺留金鑰。 | 危急 |
| 秘密 | 偵測到自動撤銷 | 危急 |
| 依賴 | SCA 惡意軟體 + 網域搶注偵測 | 危急 |
| 依賴 | 基於可達性過濾的 CVE 優先排序 | 高 |
| Pipeline | 基於新的關鍵發現建構基礎 | 高 |
| Pipeline | 在建置時強制執行依賴策略 | 高 |
| Pipeline | SBOM 人工智慧輔助發布生成 | 媒材 |
| 代理工具 | 人工智慧工具活動的行為監測 | 高 |
| 代理工具 | 人工智慧編碼工具的最小權限訪問 | 高 |
Xygeni 如何實現 AI 生成程式碼的端對端安全
保護人工智慧產生的程式碼需要全面覆蓋。 SDLC從開發者接受建議到最終產品上線，整個過程都需要藉助人工智慧加速開發。那些只覆蓋某一層面的工具難免會留下漏洞，而人工智慧加速開發能夠可靠地發現這些漏洞。
| 階段 | Xygeni 能力 | 它捕獲了什麼 |
|---|---|---|
| 在整合開發環境（IDE）中 | DevAI + MCP 伺服器 | 寫入時（之前）的漏洞 commit |
| At commit | SAST + 秘密安全 | 程式碼缺陷、硬編碼憑證、暴露的 API 金鑰 |
| 建構 | SCA 具備惡意軟體檢測和可及性 | 惡意或易受攻擊的人工智慧建議的依賴關係 |
| In pipeline | CI/CD 安全性 + 異常檢測 | 不安全的建置、惡意工具入侵、注入的工作流程 |
| 部署後 | DAST+ ASPM | 運行時可利用性驗證，統一的風險態勢 |
關鍵區別在於連接所有這些組件的智慧層。 Xygeni 的 MCP 伺服器確保 DevAI 在 IDE 中產生的修復建議在提交給開發人員之前，會經過策略合規性、重大變更風險和組織環境方面的評估。人工智慧輔助修復 guardrails，但保險沒關。
最後的思考
人工智慧編碼工具正在創造顯著且不斷增長的市場份額 enterprise 代碼。他們還在最重要的模式中系統性地引入安全漏洞：缺少身份驗證、金鑰洩漏、不安全的依賴項以及靜態掃描器無法發現的設計缺陷。
答案不是限制人工智慧工具的使用，而是… build security 能夠隨著人工智慧開發速度而擴展的基礎設施。那些能夠正確建構基礎設施的團隊，比那些將人工智慧程式碼視為人類程式碼、錯誤率略高的團隊，能夠更快、更安全地交付人工智慧輔助功能。
不是的。還有你的 pipeline 需要了解其中的差異。
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???? 下載白皮書在 Vibe 編碼成為您組織最大的 AI 風險之前，請確保其安全性。
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關於作者
聯合創始人兼首席技術官
法蒂瑪 Said 專注於面向開發者的應用安全、DevSecOps 和 software supply chain security她將複雜的安全訊號轉化為清晰、可操作的指導，幫助團隊更快地確定優先順序、減少干擾並交付更安全的程式碼。
