理解AI生成代码的安全风险

作者：Andrew Stiefel, Endor Labs

AI编码助手正在改变开发者的游戏规则。它们为繁忙的工程团队提供速度、便利性以及填补知识空白的方式。仅需几行自然语言，开发者就能生成完整的功能、脚本或配置——通常比从头编写更快。

但对开发者方便的工具可能悄悄为安全团队制造混乱。

最近一项研究发现，即使开发者使用最新的基础AI模型，62%的AI生成代码解决方案仍包含设计缺陷或已知安全漏洞。根本问题在于AI编码助手本质上不理解应用程序的风险模型、内部标准或威胁态势。这种脱节引入了系统性风险——不仅是不安全的代码行，还包括逻辑缺陷、缺失的控制措施以及不一致的模式，这些都会随着时间的推移侵蚀信任和安全性。

理解AI编码助手如何引入风险是治理其安全使用的第一步。

风险一：训练数据中不安全模式的重复

当今的基础大语言模型（LLM）在庞大的开源代码生态系统中进行训练，通过模式匹配进行学习。如果训练集中频繁出现不安全模式（例如字符串拼接的SQL查询），助手就会轻易产生这种模式。（确实如此——SQL注入是漏洞的主要原因之一）。

因此，如果开发者要求助手“按ID查询用户表”，模型可能会返回一个教科书式的SQL注入缺陷，因为该模式在GitHub仓库中出现了数千次：

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sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + user_input

风险二：忽略安全上下文的优化捷径

当提示模糊时，LLM会优化为通过结果的最短路径，即使这意味着使用过于强大或危险的函数。模型没有被激励进行安全推理——它因解决任务而受到奖励。这通常会导致有效的捷径，但会打开关键的安全问题。

以评估用户提供的数学表达式为例。模型可能会快速响应eval(expression)，因为这一行代码解决了问题。但它也为远程代码执行打开了大门。

风险三：必要安全控制的遗漏

类似地，许多漏洞不是开发者（或AI助手）编写“坏代码”的结果。它们来自缺失的保护措施，如验证步骤、访问检查或输出编码，这些有助于防止常见弱点。AI可能会无意中遗漏防护措施，因为它不了解代码背后的风险模型。

API端点尤其棘手，因为它们接受用户输入。AI编码助手会提供一个接受输入而不验证、清理或授权负载的端点，仅仅因为提示从未说过需要这样做。

风险四：引入微妙的逻辑错误

当然，一些最危险的AI生成缺陷根本不像缺陷。它们出现在逻辑、边缘案例和业务上下文之间的裂缝中。它们也更难发现，因为代码看起来正确，甚至可能通过一些基本检查。

根据调优方式，AI编码助手可能或多或少偏向新颖响应。这可以改进输出，但也意味着它们在提供建议时更可能重写代码。例如，AI助手可能会交换一个检查用户角色的函数，使用if user.role == "admin"而不是if "admin" in user.roles。代码对单角色用户有效，但当用户有多个角色时会失败，导致某些工作流中的过度许可访问。

如何保持领先

AI编码助手功能强大，但它们不是安全工具。安全使用它们的最佳方法是通过正确的制衡来增强开发流程：

培训开发者安全提示。提示现在是代码设计规范。教导开发者不仅如何使用AI编码助手，还包括如何具体指导它们。
更早集成安全反馈。等到拉取请求或CI流水线就太晚了，因此与开发者合作，使用MCP服务器为AI编码助手提供安全洞察。
支持安全代码审查。人工审查仍然是最重要的检查，但随着审查增加，疲劳也会增加。考虑增强安全代码审查的方法。

AI编码助手通过将不受信任的代码引入环境，改变了漏洞进入代码库的方式。安全和工程团队必须合作，更早地捕获风险。

AI生成代码的安全风险深度解析：四大隐患与应对策略

本文深入探讨AI代码生成工具带来的安全风险，包括训练数据中的不安全模式重复、忽略安全上下文的优化捷径、必要安全控制的缺失以及微妙逻辑错误，并提供开发流程中的安全增强策略。