为什么 AI 代码助手需要安全现实检查
快速阅读: 据《帮助网络安全》最新报道，Sonar安全专家讨论AI代码助手对开发和安全的影响，指出其既提升效率又带来风险，如虚假自信和同质化漏洞。建议结合人工审查、技术工具和组织治理保障安全，并强调训练数据质量和人类监督的重要性。开源与专有模型在安全上差异不大，AI正重塑DevSecOps，需尽早集成安全检查。
在《帮助网络安全》的采访中，Sonar的安全专家西尔维乌·阿桑德讨论了人工智能代码助手如何改变开发工作流程并影响安全性。他解释说，这些工具可以提高生产力，但如果未经过适当审查，也可能传播漏洞。开发人员和组织可能忽略哪些由人工智能代码助手带来的安全风险？尽管人工智能代码助手提升了开发人员的工作效率，但它在多个领域引入了重大且常常被忽视的安全风险。在人类层面，过度依赖可能导致“虚假自信”，从而导致未经审查的不安全代码和开发人员技能的下降。这可能导致“生成性同质化”现象，即一个流行的AI建议中的单一缺陷会被广泛复制。从技术角度看，这些工具可能会生成包含SQL注入漏洞的代码、嵌入硬编码的秘密，并建议过时的依赖项。使用基于云的助手会引发数据隐私问题，因为专有代码可能会被泄露或用于训练，导致知识产权和许可侵权。AI模型本身容易受到诸如提示注入和数据中毒等攻击，正如OWASP针对LLM的十大威胁所强调的那样。此外，AI助手可能成为软件供应链攻击的新途径，通过大规模引入漏洞来扩大潜在的攻击面。这些多维度的风险远不止于简单的代码错误，需要一种全面的安全方法，涵盖人为因素、数据治理、模型完整性和整个软件开发生命周期。
对于审查或保护AI助手生成的代码有哪些最佳实践？保护AI助手生成的代码需要结合人类尽职调查、强大的技术和明确的组织治理的多层次策略。这种方法的核心是保持关键的人类监督。开发人员必须采用“信任但验证”的心态，将AI建议视为来自缺乏经验的助手的代码，需要彻底审查。不仅要验证代码的功能，还要充分理解其底层逻辑及其潜在的安全影响。这种警惕性应通过加强代码审查文化来正式化，其中对AI生成的代码片段进行额外审查。
从技术上讲，所有代码都应使用一套公正的安全工具进行扫描。这包括静态（SAST）、动态（DAST）和软件组成分析（SCA），分别检测漏洞、运行时问题和不安全的依赖项。开发人员还应该通过提供详细上下文并明确要求AI纳入安全措施来进行安全提示工程，例如，请求代码防止特定攻击如SQL注入。这些单独的做法必须得到强大组织护栏的支持。企业需要制定明确的AI使用政策，说明哪些工具是批准的，可以共享哪些数据。全面的开发人员培训关于AI风险、安全提示和对AI输出的关键评估至关重要。此外，实施最小权限原则并对所有AI生成的代码进行沙箱处理可以防止潜在危害。通过营造一个开发人员与AI合作并承诺持续学习的合作环境，组织可以安全地利用这些强大的工具。这种整体方法确保了从AI获得的生产率提升不会以牺牲安全性为代价。
训练数据和模型架构在多大程度上影响代码助手的安全态势？它们是否容易复制不安全的编码模式？AI代码助手的安全从根本上取决于其训练数据和模型架构，两者都可能导致生成不安全的代码。训练数据通常来源于庞大的公共存储库，这是一个主要问题。如果这些数据包含不安全的编码实践、硬编码的秘密（如API密钥）或存在已知漏洞的过时库，AI就会学习并复制这些缺陷。这可能导致包含SQL注入漏洞或使用过时加密函数的建议。模型的知识仅限于其训练数据，因此它可能会推荐较旧、易受攻击的组件。此外，恶意行为者可以故意污染训练数据，导致AI生成有害代码。
模型架构也导致了安全风险。当前的模型通常缺乏对特定应用程序安全需求的深入上下文理解，生成语法正确但功能不安全的代码。它们难以区分可信的开发人员指令和不可信的用户输入，使其容易受到提示注入攻击。还可能出现所谓的“生成性同质化”现象，即AI反复建议类似的代码结构。如果这种通用代码存在缺陷，就会造成广泛的漏洞。最终，这些模型优先考虑复制学习到的模式而不是遵循安全原则，其复杂的“黑盒”性质使得审计其推理和识别潜在弱点变得困难。
在代码生成方面，专有AI助手（如GitHub Copilot）和开源模型之间是否存在可衡量的安全差异？最显著的可衡量安全差异在于数据隐私，其中自托管的开源模型具有明显优势。至于生成代码本身的安全性，两种类型的模型都容易受到源自其训练数据的类似缺陷的影响。输出的最终安全性更多取决于训练数据质量、提示工程和严格的人类监督等因素，而不仅仅是模型是专有还是开源。任何AI代码助手（无论是专有还是开源）的输出安全性主要取决于：其训练数据和微调的质量和安全重点；其架构在理解上下文和安全要求方面的复杂程度；开发人员使用的提示的具体性和安全意识；应用于生成代码的人类审查、测试和验证过程的严谨性。
你是否发现AI代码助手在影响安全开发生命周期或DevSecOps实践中有任何模式？AI代码助手通过带来挑战和机遇，正在显著重塑安全开发（DevSecOps）。一个主要模式是加速开发，这会产生大量代码，超出传统安全审查能力的范围。这扩大了攻击面并引入了新的漏洞，因为AI可能会建议不安全的代码、硬编码的秘密或过时的库。这种新动态使“向左移”一步进一步，即“从左开始”——在开发生命周期的开始阶段集成安全检查变得至关重要。还需要开发“AI感知”的安全工具，能够扫描AI生成代码的独特潜在缺陷。人类监督仍然至关重要，开发人员需要采取“信任但验证”的方法并调整代码审查流程。采用“从左开始”的心态对于开发团队自信地接受AI生成的代码至关重要。这确保从第一行代码起，所有代码——无论是手动编写还是AI辅助生成的——都达到最高的质量和安全标准。通过及早识别潜在问题，团队可以避免昂贵的返工，提高开发速度，并在代码中建立更强的信任基础。
虽然AI可能因“影子AI”的使用而对合规性和数据泄露带来风险，但AI也为增强DevSecOps提供了机会。AI驱动的工具能够实现威胁检测、漏洞评估和补丁的自动化，形成一种新范式，即使用AI防御由AI驱动的威胁并保护AI生成的代码。
(以上内容均由Ai生成)
