为什么数据安全与隐私需要从代码开始
严重性：中等 类型：漏洞
AI辅助编码和应用程序生成平台的迅速普及正在加速软件开发，扩大攻击面，并给安全和隐私团队带来更大压力。应用程序数量和变更频率的激增，在软件生命周期的早期就引入了不安全的编码实践和隐私疏忽的风险。如果不将安全和隐私控制措施直接集成到代码开发中，组织将面临数据泄露、合规失败和漏洞被利用的风险。面对GDPR等监管要求，欧洲组织在管理这些风险时面临着挑战。从编码阶段就嵌入安全和隐私的主动措施，对于减轻潜在影响至关重要。该威胁凸显了对安全编码标准、集成到CI/CD管道中的自动化安全测试以及加强开发者培训的需求。技术行业发达且数据保护法律严格的国家尤其脆弱。由于风险的间接性、缺乏已知漏洞利用以及对组织实践的依赖性，该威胁的严重性被评估为中等。建议立即关注安全开发生命周期的改进，以减少暴露。
技术摘要
该威胁的核心在于AI辅助编码和AI驱动的应用程序生成平台的快速扩张所带来的安全和隐私风险。这些技术极大地提高了软件开发的速度和数量，导致应用程序环境快速增长和不断演变。这种增长扩大了攻击面，并使安全和隐私团队难以维持有效的监督。核心问题是，安全和隐私考量往往没有足够早地整合到软件开发生命周期中，尤其是在漏洞和数据隐私风险产生的代码层面。如果不直接将安全控制和隐私保障措施嵌入代码，组织将面临引入可利用的漏洞、数据泄露以及不符合数据保护法规的风险。文章强调，传统的安全方法难以跟上AI辅助开发驱动的变革速度。它主张“左移”安全——通过安全编码标准、集成到CI/CD管道中的自动化静态和动态分析工具，以及针对安全最佳实践的持续开发者教育，将安全和隐私嵌入编码过程本身。虽然没有发现具体的漏洞或利用方式，但该威胁是系统性和战略性的，反映了在AI驱动的开发环境中管理软件供应链风险和数据保护日益增长的挑战。中等严重性评级反映了不安全的代码和隐私疏忽所带来的间接但显著的风险，如果得不到解决，可能会导致数据泄露或运营中断。
潜在影响
对于欧洲组织而言，该威胁的影响是多方面的。AI辅助软件开发的快速增长可能导致不安全的应用程序暴露敏感的个人数据，从而面临违反GDPR及其他严格的欧洲数据保护法的风险。由不安全代码导致的数据泄露可能引发巨额罚款、声誉损害和客户信任的丧失。应用程序变更的复杂性和速度挑战了传统的安全监控和事件响应能力，可能增加暴露给攻击者的时间窗口。此外，如果AI生成代码中的漏洞被利用，严重依赖数字化的关键基础设施和行业——如金融、医疗保健和电信——可能面临运营中断。该威胁的间接性意味着，随着不安全代码的累积和攻击者找到利用被忽视的弱点的方法，其影响可能会随着时间的推移而显现。因此，欧洲组织必须主动应对这些风险，以保持合规性、保护客户数据，并在不断变化的威胁环境中确保运营弹性。
缓解建议
为缓解此威胁，欧洲组织应采用全面的安全软件开发生命周期（SSDLC），从最早的编码阶段就整合安全和隐私。具体建议包括：
- 实施专门针对AI辅助开发环境的安全编码标准，以指导开发人员嵌入安全和隐私控制措施。
- 将自动化静态应用程序安全测试（SAST）和动态应用程序安全测试（DAST）工具集成到CI/CD管道中，以便在代码生成和更新时检测漏洞和隐私问题。
- 为开发人员提供持续的安全和隐私培训，重点关注与AI辅助编码相关的风险以及数据保护要求。
- 采用包含安全和隐私专家的代码审查流程，以便及早发现潜在问题。
- 利用能够分析AI生成代码是否存在异常和风险模式的AI驱动的安全工具。
- 建立强大的数据治理策略，以确保在处理个人数据的代码中强制执行隐私考量。
- 与AI平台提供商合作，以理解和减轻AI生成代码中固有的风险。
- 使用运行时应用程序自保护（RASP）和安全信息与事件管理（SIEM）系统，在应用程序部署后监控新出现的漏洞和隐私风险。 这些措施超出了通用建议的范畴，重点关注AI辅助开发带来的独特挑战以及对集成、自动化和持续安全控制的需求。
受影响国家
德国、法国、英国、荷兰、瑞典、芬兰、爱尔兰、比利时