AI高速開發下的安全失衡危機
人工智慧將繼續加速發展，人類團隊必須將重點轉向架構、編排和威脅建模。開發人員需要製定關於何時以及如何使用AI工具、哪些審核步驟是強制性的以及安全檢查如何融入自動化工作流程的政策，培訓應強調及時設計、情境感知和架構思維，而不僅僅是語法或調試。
據 OX Security 稱，人工智慧行業正進入一個程式碼部署速度快於其安全保障速度的階段。青年軍：人工智慧程式碼安全危機》報告的調查結果顯示，人工智慧產生的程式碼通常看似乾淨且功能齊全，但隱藏著可能演變成系統性安全風險的結構性缺陷。
「初級開發者軍隊」的系統性風險
OX Security在分析超過300個軟體儲存庫後指出，AI程式碼的單行漏洞數量並不比人類編寫的程式碼更多，但問題在於前所未有的開發速度。程式碼審查、調試和團隊監督等瓶頸已被消除。曾經需要數月才能建置的軟體，現在只需幾天即可完成並部署。如此高的速度意味著，易受攻擊的程式碼可以在任何人進行適當檢查或加固之前就投入生產。這種開發速度正以機器級的效率，將原本超載的安全團隊逼向崩潰，迫使組織必須將其環境視為一個由大量功能性程式碼組成的「初級開發者軍隊」，極度依賴資深人員的架構指導以確保系統的穩固與安全。
AI生成程式碼的十大安全「反模式」深度剖析
研究發現了十種在AI生成程式碼中反覆出現的「反模式(註)」。這些行為與長期以來的安全工程實踐相違背。有些行為幾乎在每個項目中都會出現，而有些則不太常見，但仍然會帶來嚴重後果。其中最常見的有：
- 註釋無所不在（90-100%），AI模型在程式碼中填充冗餘註釋，這些註釋充當內部標記，用於導航上下文限制。這些註釋看似有用，但主要只用於支援 AI 本身，導致程式碼庫混亂，並暴露出模型對短期記憶的依賴，而非真正的理解。
- 避免重構（80-90%），與經驗豐富的開發人員改進程式碼不同，人工智慧止步於「夠好」。它不會進行重組或優化，從而導致技術債不斷增加。
- 過度規範（80-90%），AI工具創建的解決方案過於狹隘，無法重複使用。每次迭代都需要新的程式碼，而不是進行細微的調整，導致系統碎片化，難以維護。
- 墨守成規（80-90%），人工智慧遵循慣例，卻不去質疑它們。它能產生安全、可預測的程式碼，但很少找到更有效率或更具創新性的解決方案。
除了上述四種高度重複的反模式外，AI還表現出將程式碼設計帶回單體式架構、採用「原生風格」編碼（即重新建構常見功能而非利用成熟函式庫）、無意義測試覆蓋率虛高，以及為假想邊緣案例添加邏輯的「幽靈錯誤」等行為。這些結構性缺陷共同侵蝕了軟體工程的長期穩健性。
註：
「因無知而產生不安全」的潛在威脅
報告特別警示了「因無知而產生不安全」（insecure by ignorance）的風險。AI程式碼本身不一定引入更多的傳統漏洞，例如SQL注入，但其將軟體創建的能力擴展到缺乏安全知識的非技術使用者。這些使用者在沒有了解身份驗證、資料保護或網路暴露風險的情況下，便將功能性應用程式投入部署。即使是經驗豐富的開發人員，也容易在追求速度的衝動下，跳過對資料儲存或存取控制的嚴格審查，盲目假設AI生成的應用程式已滿足生產環境的安全要求。
安全防線的策略性轉向與未來重點
鑑於人類程式碼審查已無法規模化以匹敵機器速度的輸出，傳統的事後反應式安全控制措施已然失效。安全團隊的策略必須從事後檢測轉向前置預防。這要求將組織的「安全指令集」內建於AI提示詞中，強制執行架構約束，並將自動化防護欄直接整合到開發環境。唯有將安全知識深度嵌入AI驅動的工作流程中，才能有效抵禦以前所未有的速度擴大的攻擊面，確保高速產出的功能性系統同時具備應有的安全性與韌性。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2025/10/27/ai-code-security-risks-report/