人工智能编码助手：随着生产力的最大化，风险也随之放大
你的人工智能编码助手可能是你速度最快、效率最高的队友，但它也可能是你最大的安全隐患。
在我们的最新白皮书中，我们的联合创始人彼得-丹希厄（Pieter Danhieux）和马蒂亚斯-马杜（Matias Madou）博士探讨了人工智能编码助手这把双刃剑，以及它们如何既能成为受欢迎的新成员，又能成为重大的安全隐患。
人工智能编码助手--新常态？
LLM 编程助手的兴起是不可避免的。从 GitHub、Copilot 到新近出现的 Deepseek，他们几乎无处不在，几乎每周都有新的助理出现。它们成为了额外的团队成员，能在创纪录的时间内生成代码，甚至为"振动编码"铺平了道路，没有合格编程技能的人只需给出正确的提示，就能在几秒钟内创建整个应用程序。人工智能编码助手变得如此无价，以至于到 2023 年中期，接受 GitHub 调查的 92% 的开发人员表示，他们在工作中甚至工作之外都在使用人工智能工具。
但有一个问题，人工智能生成的代码不能盲目信任，也不能完全听之任之。
尽管这些工具被迅速采用，但企业必须对风险保持警惕。虽然这些工具加快了交付速度，但如果不加以控制，也会带来重大缺陷。它们提供的便利往往伴随着隐藏的风险，因此我们在最新的白皮书中对这些助手的性能进行了深入探讨。
当速度与风险并存 时
人工智能编码助手工具是在数十亿行的开放源代码中训练出来的，这些代码通常包含不安全的模式。一旦被复制，这些弱点不仅会出现在你的代码库中，还会扩散开来，在更广泛的 SDLC 中产生漏洞涟漪效应。
令人震惊的是，Snyk最近的一项调查发现，80% 的开发人员承认他们没有应用人工智能代码安全策略，而 76% 的受访者认为人工智能生成的代码比人类编写的代码更安全。这些都是我们不能忽视的数字。
制定人工智能准则是一个良好的开端，但如果没有经过衡量和验证的安全技能，这些准则就无法阻止不安全的代码进入生产环节。传统的防护栏跟不上人工智能可能产生的大量代码。
为未来武装开发人员
唯一可扩展的解决方案是什么？让开发人员具备在代码上线前发现并修复漏洞的能力，始终领先人工智能一步。
一个强大的人工智能时代开发人员风险管理计划应具备以下条件：
- 安全技能基准：建立基线，跟踪进展，找出技能差距。
- 验证人工智能的可信度：审核后台 LLM 和工具本身。
- 验证每次提交：在工作流程中嵌入安全检查
- 保持持续可观察性：监控所有资源库的不安全模式，并自动执行策略。
- 提供针对特定角色和语言的学习：将培训重点放在团队使用的具体框架、平台和工具上。
- 保持灵活性：随着新技术和业务需求的发展而更新培训内容。
安全与人工智能，勇往直前
人工智能编码助手将继续存在，其生产力优势不容忽视。但是，如果不从一开始就将安全性纳入流程，企业就有可能以短期的速度和便利性换取长期的（更复杂的）漏洞和安全问题。
软件安全的未来不仅仅是在人工智能和人类开发人员之间做出选择。而是要将两者的优势结合起来，以安全第一的思维作为粘合剂。这意味着每个开发人员，无论是编写代码还是提示人工智能，都需要掌握一定的技能，知道应该注意什么，并确保代码安全。
人工智能驱动的生产力提高了生产率，但不要忘记，安全的代码是未来的保障。
立即下载完整的白皮书！
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Secure Code Warrior ，使安全编码成为开发人员提高技能的积极和参与的经验。我们引导每个编码者沿着他们自己喜欢的学习途径前进，从而使具有安全技能的开发人员成为我们互联世界的日常超级英雄。
Secure Code Warrior 我们在这里为您的组织提供服务，帮助您在整个软件开发生命周期中确保代码安全，并创造一种将网络安全放在首位的文化。无论您是应用安全经理、开发人员、CISO或任何涉及安全的人，我们都可以帮助您的组织减少与不安全代码有关的风险。
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Secure Code Warrior ，使安全编码成为开发人员提高技能的积极和参与的经验。我们引导每个编码者沿着他们自己喜欢的学习途径前进，从而使具有安全技能的开发人员成为我们互联世界的日常超级英雄。
本文由Secure Code Warrior的行业专家团队致力于让开发人员从一开始就具备构建安全软件的知识和技能。凭借在安全编码实践、行业趋势和现实世界见解方面的深厚专业知识。
你的人工智能编码助手可能是你速度最快、效率最高的队友，但它也可能是你最大的安全隐患。
在我们的最新白皮书中，我们的联合创始人彼得-丹希厄（Pieter Danhieux）和马蒂亚斯-马杜（Matias Madou）博士探讨了人工智能编码助手这把双刃剑，以及它们如何既能成为受欢迎的新成员，又能成为重大的安全隐患。
人工智能编码助手--新常态？
LLM 编程助手的兴起是不可避免的。从 GitHub、Copilot 到新近出现的 Deepseek，他们几乎无处不在，几乎每周都有新的助理出现。它们成为了额外的团队成员，能在创纪录的时间内生成代码，甚至为"振动编码"铺平了道路，没有合格编程技能的人只需给出正确的提示，就能在几秒钟内创建整个应用程序。人工智能编码助手变得如此无价，以至于到 2023 年中期，接受 GitHub 调查的 92% 的开发人员表示，他们在工作中甚至工作之外都在使用人工智能工具。
但有一个问题，人工智能生成的代码不能盲目信任，也不能完全听之任之。
尽管这些工具被迅速采用，但企业必须对风险保持警惕。虽然这些工具加快了交付速度，但如果不加以控制，也会带来重大缺陷。它们提供的便利往往伴随着隐藏的风险，因此我们在最新的白皮书中对这些助手的性能进行了深入探讨。
当速度与风险并存 时
人工智能编码助手工具是在数十亿行的开放源代码中训练出来的，这些代码通常包含不安全的模式。一旦被复制，这些弱点不仅会出现在你的代码库中，还会扩散开来，在更广泛的 SDLC 中产生漏洞涟漪效应。
令人震惊的是，Snyk最近的一项调查发现，80% 的开发人员承认他们没有应用人工智能代码安全策略，而 76% 的受访者认为人工智能生成的代码比人类编写的代码更安全。这些都是我们不能忽视的数字。
制定人工智能准则是一个良好的开端，但如果没有经过衡量和验证的安全技能，这些准则就无法阻止不安全的代码进入生产环节。传统的防护栏跟不上人工智能可能产生的大量代码。
为未来武装开发人员
唯一可扩展的解决方案是什么？让开发人员具备在代码上线前发现并修复漏洞的能力，始终领先人工智能一步。
一个强大的人工智能时代开发人员风险管理计划应具备以下条件：
- 安全技能基准：建立基线，跟踪进展，找出技能差距。
- 验证人工智能的可信度：审核后台 LLM 和工具本身。
- 验证每次提交：在工作流程中嵌入安全检查
- 保持持续可观察性：监控所有资源库的不安全模式，并自动执行策略。
- 提供针对特定角色和语言的学习：将培训重点放在团队使用的具体框架、平台和工具上。
- 保持灵活性：随着新技术和业务需求的发展而更新培训内容。
安全与人工智能，勇往直前
人工智能编码助手将继续存在，其生产力优势不容忽视。但是，如果不从一开始就将安全性纳入流程，企业就有可能以短期的速度和便利性换取长期的（更复杂的）漏洞和安全问题。
软件安全的未来不仅仅是在人工智能和人类开发人员之间做出选择。而是要将两者的优势结合起来，以安全第一的思维作为粘合剂。这意味着每个开发人员，无论是编写代码还是提示人工智能，都需要掌握一定的技能，知道应该注意什么，并确保代码安全。
人工智能驱动的生产力提高了生产率，但不要忘记，安全的代码是未来的保障。
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人工智能编码助手--新常态？
LLM 编程助手的兴起是不可避免的。从 GitHub、Copilot 到新近出现的 Deepseek，他们几乎无处不在，几乎每周都有新的助理出现。它们成为了额外的团队成员，能在创纪录的时间内生成代码，甚至为"振动编码"铺平了道路，没有合格编程技能的人只需给出正确的提示，就能在几秒钟内创建整个应用程序。人工智能编码助手变得如此无价，以至于到 2023 年中期，接受 GitHub 调查的 92% 的开发人员表示，他们在工作中甚至工作之外都在使用人工智能工具。
但有一个问题，人工智能生成的代码不能盲目信任，也不能完全听之任之。
尽管这些工具被迅速采用，但企业必须对风险保持警惕。虽然这些工具加快了交付速度，但如果不加以控制，也会带来重大缺陷。它们提供的便利往往伴随着隐藏的风险，因此我们在最新的白皮书中对这些助手的性能进行了深入探讨。
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人工智能编码助手工具是在数十亿行的开放源代码中训练出来的，这些代码通常包含不安全的模式。一旦被复制，这些弱点不仅会出现在你的代码库中，还会扩散开来，在更广泛的 SDLC 中产生漏洞涟漪效应。
令人震惊的是，Snyk最近的一项调查发现，80% 的开发人员承认他们没有应用人工智能代码安全策略，而 76% 的受访者认为人工智能生成的代码比人类编写的代码更安全。这些都是我们不能忽视的数字。
制定人工智能准则是一个良好的开端，但如果没有经过衡量和验证的安全技能，这些准则就无法阻止不安全的代码进入生产环节。传统的防护栏跟不上人工智能可能产生的大量代码。
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安全与人工智能，勇往直前
人工智能编码助手将继续存在，其生产力优势不容忽视。但是，如果不从一开始就将安全性纳入流程，企业就有可能以短期的速度和便利性换取长期的（更复杂的）漏洞和安全问题。
软件安全的未来不仅仅是在人工智能和人类开发人员之间做出选择。而是要将两者的优势结合起来，以安全第一的思维作为粘合剂。这意味着每个开发人员，无论是编写代码还是提示人工智能，都需要掌握一定的技能，知道应该注意什么，并确保代码安全。
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人工智能编码助手将继续存在，其生产力优势不容忽视。但是，如果不从一开始就将安全性纳入流程，企业就有可能以短期的速度和便利性换取长期的（更复杂的）漏洞和安全问题。
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资源
Trust Agent:AI - Secure and scale AI-Drive development
AI is writing code. Who’s governing it? With up to 50% of AI-generated code containing security weaknesses, managing AI risk is critical. Discover how SCW's Trust Agent: AI provides the real-time visibility, proactive governance, and targeted upskilling needed to scale AI-driven development securely.
OpenText 应用程序安全性的强大功能 + Secure Code Warrior
OpenText Application Security and Secure Code Warrior combine vulnerability detection with AI Software Governance and developer capability. Together, they help organizations reduce risk, strengthen secure coding practices, and confidently adopt AI-driven development.
Secure Code Warrior corporate overview
Secure Code Warrior is an AI Software Governance platform designed to enable organizations to safely adopt AI-driven development by bridging the gap between development velocity and enterprise security. The platform addresses the "Visibility Gap," where security teams often lack insights into shadow AI coding tools and the origins of production code.
安全代码培训主题和内容
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资源
Observe and Secure the ADLC: A Four-Point Framework for CISOs and Development Teams Using AI
While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.
