作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队
团队介绍：专注AI编程场景下的安全研究与解决方案，让AI输出的每一行代码，都经得起安全考验。
一、AI时代带来编程新变革
因为AI编程工具的诞生，代码的诞生方式正在经历一场看不见的变革。
Anthropic 公司（产品：Claude ）的 CEO —— Dario Amodei 近日发表看法：一年内，所有代码都将由AI生成。
无独有偶，OpenAI 的CPO —— Kevin Weil 也在近期的视频采访中表示：今年是人工智能在编程方面永远优于人类的一年，不再会拖到 2027 年。
截图来自：《OpenAI CPO Reveals Coding Will Be Automated THIS YEAR，Future Jobs, 2025 AI Predictions & More》
毕竟用AI编程工具，新手开发者对着屏幕输入prompt，只需要三分钟就能获得代码解决方案；架构师把需求文档喂给大模型，AI直接连带原型设计全部输出完毕，各个技术板块的知识壁垒在AI算法逐渐消失。
GitHub 2024开发者报告显示，全球76%的程序员日常使用AI编程工具，每月生成的代码总量达950亿行，相当于人类过去十年的编码量，代码仓库的生态正在经历结构性变化。
AI编程工具的普及，解放了生产力，也将网络安全推向更新、更隐蔽的战场——代码安全战场，一场看不见的硝烟开始了。
二、代码安全防线，正在被AI技术撕开更大的缺口
AI编程工具提高了代码生产和迭代的频率，但其中的漏洞隐蔽性、出现速度呈指数级增长————毕竟AI生成代码的速度是人类的173倍，外加我们对AI生成能力“可信”的观点，代码安全不可避免将出现更多挑战。更可怕的是，攻击者正在通过AI构建"漏洞自动化军工厂"
- 漏洞量产：一个AI生成的用户登录模块，可能同时携带越权、注入、硬编码密钥三重漏洞
- 精准打击：黑客用自然语言描述攻击目标（如"盗取电商用户支付信息"），AI自动生成适配目标系统架构的混合型攻击代码
以我们曾拦截到的一例真实攻击为例：
某金融平台AI生成的支付接口代码中，攻击者利用模型对"高性能"的偏好，诱导生成未加密的缓存日志，导致上万条银行卡信息裸奔在服务器上。这场"AI代码信任危机"正把每个程序员变成潜在的漏洞投放者——你以为在让AI写代码，实则可能在亲手给企业埋下隐患。
以下是腾讯AI编程安全-啄木鸟团队，探测到真实存在于各热门项目中，常见的AI编程漏洞，如果你也开始习惯使用AI编程工具，那请注意以下几类风险：
1. XML外部实体漏洞（XXE）
AI生成的XML处理代码暗藏"致命安检漏洞"——就像快递站不拆箱检查直接签收包裹。攻击者只需上传伪装成普通数据文件的"特洛伊木马"（如<!ENTITY xxe SYSTEM "file:///etc/passwd">），就能让服务器主动交出数据库密码、系统配置等核心资产，甚至被植入远程木马文件。
（代码来源：GitHub 某AI生成的代码开源项目）
2. 账密硬编码信息泄露
我们在某热门编程教学视频中发现，作者使用某AI编程工具生成小程序代码时，AI“很听话”的把API密钥直接写在代码里。由于小程序代码会直接暴露在用户手机中，相当于把"保险柜密码"贴在公共走廊——任何人使用该小程序，都能轻易获取密钥，导致云服务资源被盗用或数据泄露。
（图片来源：某视频平台热门AI编程教程截图）
当开发者用 AI 接入第三方服务时，生成的代码竟把某头部音乐平台的API密钥直接写在代码里（类似把银行卡密码贴在外套后面），更危险的是，这些包含密钥的代码被新手开发者传到GitHub开源社区，甚至做成教程发到YouTube，相当于把"大门钥匙"挂在公共场所，攻击者可以随意窃取数据或盗用其计算资源。
（代码来源：GitHub 某AI生成的代码开源项目）
3. 水平越权漏洞
AI生成的下载功能代码暗藏"自动泄密"风险——就像快递员不核对身份，仅凭文件名就送货。攻击者只需输入他人文件名（如"小A的生活照片.jpg"），就能绕过权限验证，直接窃取存储在服务器的隐私数据。这种由AI编码漏洞引发的"自助式数据盗取"，正在成为黑产分子新的攻击温床。
（代码来源：GitHub 某 AI 生成的代码开源项目）
4. 目录穿越漏洞
在下载文件功能中，AI生成的代码在获取服务端文件资源时，并未对用户传入的文件路径信息进行严格的输入清洗，导致攻击者可以通过精心构造包含路径穿越符的文件名，实现目录穿越，下载文件存储目录之外的后台系统敏感文件，窃取系统敏感数据（例如后台账户密码）。
（代码来源：GitHub 某AI生成的代码开源项目）
5. XSS漏洞
AI生成的商品评论区代码一不小心成了"脚本病毒传播器"——就像允许任何人在公告栏上随意涂改内容。攻击者只需在评论里插入恶意代码（比如伪装成普通文字的<script>窃取用户密码</script>），当其他用户浏览该页面时，这些代码就会像自动播放的广告病毒般在受害者电脑上运行，轻则弹窗骚扰，重则盗取账号、劫持支付页面。这种由AI代码"偷懒"引发的安全隐患，正让每个用户都暴露在数据泄露的枪口下。
（代码来源：GitHub 某 AI 生成的代码开源项目）
三、如何应对AI编程的安全风险？安全守护者的新使命
1. 零信任机制：给 AI 编码加上“三把锁”
当AI每分钟生成数百行代码，我们选择用机器对抗机器——用智能监控守住每行代码的底线。
(1) 敏感信息自动拦截
- AI生成代码时自动扫描密钥、密码等敏感数据，强制替换为安全调用接口。
- 开发环境实时弹窗告警，推送加密存储方案（如小程序场景自动关联云密钥管理）。
(2) 危险指令动态过滤
- 在AI交互过程中拦截高风险指令（如"跳过权限校验"）。
- 对文件操作、数据查询等关键功能，自动添加安全检查代码。
(3) 智能触发「越权熔断」机制
- 首次检测到越权代码，自动插入用户身份校验模板。
- 二次发现直接冻结AI编码功能，触发人工复核。
2. 用AI技术解决AI编程的风险问题
腾讯AI编程安全-啄木鸟团队，正在搭建AI编程场景下的安全防护新方案。基于大模型技术，研发场景更垂直、效率更高效、体验更自动化的漏洞审计能力，为新时代提供更安全、更智能的AI代码质量保障。
（图：AI编程场景的安全解决方案）
技术方案相比于传统代码漏洞检测工具，有更鲜明的特征：
- 不再依赖定制规则的泛化能力：基于大语言模型的强大代码理解能力和海量安全知识，不再依赖人工预设的漏洞规则库，而是通过模型对代码语义、上下文逻辑的深度理解，自动适配多种编程语言和复杂业务场景。
- 准确率更高，能够理解业务逻辑：传统工具因缺乏对业务逻辑的理解，常常因为一些业务特定的逻辑，例如特殊的查询操作或者命令执行操作导致误报。通过大模型的推理能力，模拟开发者思维解析代码执行链路，深入业务的代码逻辑，精准区分“漏洞代码”与“安全编码模式”，将业务的一些特殊写法和特殊逻辑进行识别，显著减少误报干扰。
四、、写在最后
当AI逐渐接管代码编写工作，就像百年前织布机的出现取代了手工纺锤那样，但织布机转速提升百倍时，线头的脆弱性也将百倍放大——AI生成代码的时候，最脆弱的地方将会是哪？
在AI改变程序员的时代，网络安全也随之迎来新挑战。我们选择做AI编程永恒的守卫者，技术为镐，以敬畏为盾，深耕AI编程安全的战场。
