可以通过执行静态应用程序安全测试、动态安全测试、软件组合分析、使用安全代码实践、实施安全控制以及培训开发人员安全最佳实践来保护 AI 生成的代码。

随着人工智能 (AI) 在软件开发中发挥着越来越重要的作用，优先考虑 AI 生成的代码的安全性至关重要。

与人类编写的代码一样，人工智能生成的代码也可能带来新的安全风险，需要识别和缓解。

为了解决这个问题，开发人员可以利用一系列应用程序安全 (AppSec) 测试方法。

这些方法有助于全面评估 AI 生成的代码，发现错误、漏洞和隐藏的问题。

通过实施这些方法，开发人员可以增强 AI 生成的代码的稳健性和安全性。

斯坦福大学研究人员最近的一项 研究 表明，使用人工智能系统进行代码生成的软件工程师更容易在他们开发的应用程序中引入安全漏洞。

这项研究涉及 47 名来自不同背景的开发人员，使用 OpenAI 的 AI 代码生成系统 Codex，强调了代码生成系统的潜在风险。

令人不安的是，研究发现，与对照组相比，使用 Codex 的参与者不仅更有可能为编程问题编写不正确和不安全的解决方案，而且他们也更有可能将不安全的解决方案误判为安全。

这些发现强调了严格审查和测试人工智能生成的代码以识别和解决潜在漏洞的迫切必要性。

人工智能可以编写安全代码吗？

虽然人工智能不断发展的复杂程度使其能够生成代码，但这些代码的安全性取决于几个因素。

人工智能的训练数据至关重要——如果经过安全编码实践的训练，它就有可能生成安全的代码，但如果接触到不安全的代码示例，它可能会无意中引入漏洞。

人工智能生成的代码的复杂性也会影响其安全性，更简单、更干净的代码更容易确保其安全性。

人工智能的学习和适应能力至关重要，随着时间的推移，系统可以不断改进，从而能够更好地编写安全代码。

然而，无论人工智能的能力如何，人类的监督仍然不可或缺，开发人员需要审查人工智能生成的代码，进行安全测试，并运用他们的专业知识，尤其是在面对快速发展的网络安全威胁时。

人工智能编码的安全隐患是什么？

人工智能在编码中的集成还带来了一些开发人员和组织需要注意的安全隐患。

其中一个主要担忧是引入新的漏洞。人工智能系统和人类一样，也会犯错，如果接受不安全的编码实践训练，它们可能会无意中引入安全漏洞。

根据康奈尔大学的一项研究，人工智能助手正在帮助开发人员编写出更多有缺陷的代码。

人工智能生成的代码的复杂性有时难以理解和审查，这进一步加剧了这个问题。

另一个重要隐患是可能缺乏人为监督。 

开发人员可能过度依赖人工智能进行代码生成，导致代码审查不够彻底，并可能忽视安全漏洞。

考虑到人工智能生成代码的速度如此之快，这尤其令人担忧。

以下是人工智能编码的一些其他安全隐患：

安全测试不足：传统的安全测试方法可能不足以应对人工智能生成的代码，因为它们可能无法解决人工智能可能引入的独特漏洞。人工智能生成的代码可能需要专门的安全测试工具和方法，而这些工具和方法可能并不容易获得或被广泛采用。

攻击面增加：随着人工智能在软件开发中的应用越来越广泛，它增加了潜在网络威胁的整体攻击面。由于人工智能生成的代码越来越普遍且存在潜在漏洞，因此可能成为攻击者的诱人目标。

对第三方库和组件的依赖：AI 系统可能会在其生成的代码中使用第三方库和组件，如果这些库不安全，则可能会引入安全漏洞。跟踪 AI 生成的代码中的依赖关系可能很困难，这使得识别和解决潜在的安全风险变得更加困难。

人工智能代码助手能否在考虑安全性的情况下进行训练？

AI 代码助手可以接受以安全性为重点的训练。

这涉及将安全编码实践纳入 AI 的训练数据中，确保 AI 学会生成遵循这些实践的代码。

例如，可以训练人工智能避免常见的安全陷阱，并识别和标记其生成或审查的代码中的潜在安全漏洞。

这可能包括：

1. 识别通常与安全漏洞相关的代码模式。

2. 认识到使用已知存在安全风险的过时库。

3. 避免使用不安全的功能或不当处理用户输入。

然而，在训练人工智能代码助手时考虑到安全性只是解决方案的一部分。

建立一个强大的审查流程至关重要，在这个流程中，人类开发人员可以验证人工智能生成的代码的安全性，并在代码部署之前捕获人工智能可能错过的任何潜在漏洞。

此外，组织应考虑为其 AI 代码助手实施持续学习模型，让 AI 在接触更多示例并随着时间的推移收到反馈时提高其生成安全代码的能力。

六步保护 AI 生成的代码

1.静态应用安全测试（SAST）

SAST 工具在无需执行代码的情况下检查代码中是否存在潜在安全漏洞方面发挥了重要作用。 

这种测试形式在审查 AI 生成的代码时特别有效，因为它可以发现传统测试方法中可能不会发现的问题。 

通过分析代码的结构、逻辑和语法，SAST 工具有助于识别 AI 生成的代码中的漏洞和弱点。

2.动态应用安全测试（DAST）

DAST 工具模拟对应用程序的真实攻击以评估其漏洞。 

当谈到 AI 生成的代码时，DAST 测试通过发现在静态分析期间可能隐藏的漏洞来补充 SAST。 

通过模拟实际的攻击场景，DAST 工具提供了额外的审查层，增强了 AI 生成的代码的安全评估。

3.软件组成分析（SCA）

SCA 工具有助于扫描应用程序以检测第三方库和组件。 

它们在评估人工智能生成的代码方面发挥着至关重要的作用，特别是在识别因使用不安全的第三方库而产生的漏洞方面。

 通过全面检查依赖关系和相关风险，SCA 工具使开发人员能够减轻由 AI 生成的代码引起的安全问题。

结合这些 AppSec 测试方法，在开发 AI 生成的代码期间实施其他安全实践至关重要。以下是一些需要考虑的关键做法：

4. 使用安全编码实践

开发人员在编写 AI 生成的代码时必须采用安全的编码实践。 

这包括各种措施，例如：

使用强密码

避免使用硬编码密码

实施强大的输入数据清理技术。

为了实现良好的安全编码实践，审查所有代码（无论是人工生成的还是人工智能生成的）非常重要。 

确保您的团队中有一位应用程序安全专家。

5. 实施安全控制

将安全控制集成到应用程序开发过程中至关重要。 

这些控制可能包括严格的代码审查、全面的单元测试和彻底的集成测试。

这些措施可确保在开发的不同阶段识别和解决人工智能生成的代码中的漏洞，从而增强整体安全态势。

6. 对开发人员进行安全培训

如今，公司必须对开发人员进行安全最佳实践培训，使他们掌握有效识别和报告安全漏洞的知识和技能。 

通过在开发人员中培养安全意识，组织可以灌输主动的方法来保护 AI 生成的代码。 

这些努力将带来回报，因为它将降低攻击面，减少保护产品的管理开销，并降低您的组织和客户通过代码受到攻击的风险。

除了这些 AppSec 测试方法和安全实践之外，在评估 AI 生成的代码的安全性时还必须考虑其他因素。

代码的复杂性：AI 生成代码的复杂性会直接影响其安全性。复杂的代码库更有可能包含安全漏洞，因此需要进行彻底的测试和评估才能发现潜在风险。复杂的代码还需要更多时间和专业知识来审查。

应用程序类型：不同类型的应用程序可能表现出不同程度的安全攻击漏洞。例如，由于 Web 应用程序的公共可访问性，它们通常会吸引攻击者的更多关注。因此，对于 Web 应用程序而言，仔细检查 AI 生成的代码是否存在安全漏洞变得更加重要。

代码的使用环境：代码的预期使用环境会显著影响其安全要求。与仅用于开发或测试目的的代码相比，用于生产环境的 AI 生成代码需要更严格的测试和审查。

如果我无法控制代码怎么办？

当面对缺乏强大 AppSec 开发的软件时，实施额外的安全措施来保护您的业务并降低潜在风险至关重要。

请考虑采取以下步骤来确保您的业务安全：

进行安全评估：对您的软件应用程序进行全面的安全评估，包括漏洞扫描、渗透测试和代码审查。

补丁和更新：及时了解软件的最新安全补丁和更新，以解决已知漏洞。

实施 Web 应用程序防火墙 (WAF)：部署 Web 应用程序防火墙以提供针对常见基于 Web 的漏洞的额外保护层。

强化您的基础设施：遵循服务器强化、网络分段、访问控制和加密的最佳实践，安全地配置您的基础设施。

持续监控和事件响应：实施持续监控解决方案、入侵检测/预防系统和主动事件响应计划。

员工培训和意识：向员工传授最佳安全实践知识，并在组织内弘扬安全意识文化。

聘请安全专家：寻求外部安全专家（如渗透测试人员和网络安全顾问）的帮助，进行定期安全审计和提出建议。

人工智能编码是否存在安全问题？

通过考虑所有这些因素并采用全面的方法进行 AppSec 测试和安全实践，开发人员和客户可以增强 AI 生成的代码的安全性。

此外，人工智能在软件开发中的出现彻底改变了编码实践，使开发人员能够以前所未有的速度完成任务。

由于人工智能有望在未来几年内处理高达 80% 的编码，因此解决与人工智能生成的代码相关的安全问题至关重要。

通过利用 AppSec 测试方法、安全最佳实践和代码分析技术的持续创新，开发人员可以努力保护 AI 生成的代码并最大限度地降低这项变革性技术带来的风险。

随着该领域的发展，开发人员和安全专业人员必须保持警惕，适应不断演变的威胁，并实施强有力的安全措施，以确保人工智能生成的代码的完整性和安全性。