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！