報導摘要

在軟體開發的黃金時代，人工智慧（AI）工具的廣泛應用，正在以前所未有的速度提升開發效率。從程式碼自動生成到錯誤修復，AI工具已成為現代軟體開發生命週期（SDLC）中不可或缺的一部分。然而，這股強大的生產力浪潮也伴隨著一個嚴重的隱患：一個難以察覺的資安「治理缺口」正在迅速形成。由於AI工具可能生成帶有漏洞的程式碼，且開發人員對其輸出的信任度參差不齊，這為網路犯罪分子提供了新的攻擊機會。

這份報告旨在探討這場技術變革帶來的資安新挑戰，並提供一套全面的應對策略。我們將深入分析AI如何放大軟體開發中的漏洞風險，並提出一套以「安全設計」為核心，涵蓋可觀察性、基準測試與開發者教育的方案，以幫助企業領導者彌補治理缺口，確保在追求效率的同時，不犧牲程式碼的品質與安全性。

AI在軟體開發中的普及與資安新威脅

軟體開發的本質，在於創造出高品質、高效能且安全的產品。然而，隨著技術的飛速發展，這一過程正遭遇來自AI的雙重影響。一方面，AI工具極大地加速了開發流程；另一方面，它們也為資安帶來了新的、難以預料的挑戰。

由於安全團隊在網路安全方面的技術水平飛速提升，網路犯罪分子越來越多地將目標鎖定在軟體漏洞上。此外，由於人工智慧 (AI) 工具在軟體開發生命週期 (SDLC) 中幾乎無所不在，這些犯罪分子比以往任何時候都更容易找到可利用的漏洞。

根據 Stack Overflow 開發者調查，四分之三的開發者正在使用或計劃使用 AI 程式設計工具，即使是最熟練的開發人員也會將不安全的程式碼從大型語言模型 (LLM) 直接複製並貼上到生產環境中，但只有 42% 的開發人員信任其工作流程中輸出的準確性。

這種矛盾的心態揭示了當前軟體開發面臨的核心問題：開發人員在追求效率的巨大壓力下，即便對AI生成的程式碼心存疑慮，仍不得不將其用於生產環境。這種行為模式為資安威脅開啟了新的大門。AI模型，尤其是大型語言模型（LLM），在訓練過程中可能學習到不安全的程式碼模式，並將其在生成新程式碼時重現。這不僅會引入常見的漏洞，如注入攻擊、跨站腳本（XSS）或不安全的資料處理，還可能生成更為隱蔽的邏輯缺陷或難以追蹤的惡意後門，使傳統的程式碼審查和安全掃描工具難以發現。

AI輔助程式碼的治理缺口

AI工具所帶來的挑戰不僅限於程式碼本身，更體現在軟體開發流程的治理層面。當AI被納入SDLC時，原有的資安審核和品質保證流程可能會被繞過或削弱。AI工具的黑箱特性使得我們難以追蹤程式碼的來源，也難以理解其生成背後的決策過程。

根據BaxBench的研究，即便最先進的AI模型也尚未能生成可直接部署的程式碼。數據顯示，高達62%的AI生成解決方案要麼不正確，要麼存在漏洞。在那些「正確」的解決方案中，大約有一半是不安全的。這表明，儘管AI程式設計助理能夠帶來可觀的生產力提升，但它們也代表了一個重大的新威脅向量。當開發人員在追求速度的壓力下，缺乏足夠的專業知識來審查和驗證AI輸出的程式碼時，組織的風險指數就會急劇上升。

這是一個嚴重的治理缺口。企業在擁抱AI帶來的效率紅利的同時，也必須面對如何管理這些風險的挑戰。這需要領導者重新審視和定義SDLC中的安全責任，並為開發團隊提供必要的工具和知識，以確保他們能夠安全地利用AI技術。

安全設計：彌補治理缺口的關鍵

面對AI帶來的資安挑戰，最有效的解決方案是採用「安全設計」（Secure by Design）的方法論。這意味著安全不再是開發流程的最後一環，而是從專案的最初階段就內建於整個SDLC中。這不僅僅是為了應對潛在的風險，更是為了從根本上提升程式碼的品質與韌性。

儘管生產壓力持續存在，開發團隊仍在努力打造高品質、安全的軟體產品。但領導者必須幫助他們更好地理解「安全設計」方法（包括可觀察性、基準測試和教育）對程式碼品質的貢獻。組織在獲得AI輔助生產力和效率的回報的同時，還能彌補任何治理方面的缺口，同時避免在軟體開發生命週期（SDLC）期間出現可能危及安全性的問題/返工。

三大核心支柱：可觀察性、基準測試與開發者教育

1. 可觀察性：實現資安可視化

在AI輔助的開發環境中，可觀察性（Observability）變得至關重要。它指的是能夠追蹤每一段程式碼的來源，從AI工具的原始輸出，到其如何被整合、修改，並最終部署到生產環境中。企業需要實施自動化的工具，來監控AI生成的程式碼片段，並標記任何潛在的風險或不一致性。這就像為每一行程式碼都建立了數位足跡，一旦發現漏洞，便能迅速回溯並修復，從而避免問題擴散。

2. 基準測試：量化AI程式碼的風險

基準測試（Benchmarking）為評估AI程式碼的安全性提供了一個客觀的框架。組織應該建立一套標準，用以測試和衡量AI生成程式碼的品質與安全性。這套基準可以包括靜態程式碼分析（SAST）、動態程式碼分析（DAST）以及第三方開源元件的漏洞掃描。透過基準測試，企業可以量化地評估不同AI工具的風險，並制定相應的政策，例如設定一個安全閾值，只有符合標準的AI程式碼才能被納入開發流程。

3. 開發者教育：從根本提升安全意識

最終，彌補治理缺口的核心在於人。開發者教育（Developer Education）不僅僅是教授安全的程式碼實踐，更重要的是提升他們對AI工具潛在風險的意識。教育計畫應涵蓋以下幾個方面：

• AI工具的限制與風險： 讓開發者了解AI工具的局限性，以及它們可能引入的漏洞類型。

• 安全程式碼審查： 培訓開發者如何更有效地審查AI生成的程式碼，特別是關注潛在的安全弱點。

• 威脅建模： 教導開發者在專案的早期階段就進行威脅建模，從而將安全考量內建於設計中，而非事後彌補。

這套全面的教育方案，將幫助開發人員在利用AI的同時，保持警覺與批判性思維，從根本上降低風險。

結論：領導者的角色與行動建議

AI在軟體開發中的應用已是大勢所趨，但如何在享受其帶來的效率紅利的同時，確保安全性，是所有企業領導者必須面對的課題。Chief Information Security Officers (CISOs)和開發領導者必須緊密合作，共同設計和實施一套全面的治理計畫。這不僅僅是技術層面的問題，更是一種文化和流程的變革。透過將可觀察性、基準測試與開發者教育作為核心支柱，企業可以有效地彌補AI治理缺口，確保其軟體產品的品質、安全與可靠性，從而在AI時代的競爭中立於不敗之地。

資料來源：https://www.securityweek.com/how-to-close-the-ai-governance-gap-in-software-development/