AI 写代码=安全危机？第一声“警哨”已吹响

作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队

团队介绍 ：专注AI编程场景下的警哨安全研究与解决方案
，让AI输出的写代每一行代码，都经得起安全考验。码安

一、全危AI时代带来编程新变革

因为AI编程工具的机第诞生，代码的声已诞生方式正在经历一场看不见的变革
。

Anthropic 公司（产品：Claude ）的吹响 CEO —— Dario Amodei 近日发表看法 ：一年内 ，所有代码都将由AI生成。警哨

无独有偶，写代OpenAI 的码安CPO —— Kevin Weil 也在近期的建站模板视频采访中表示
 ：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。全危

截图来自：《OpenAI CPO Reveals Coding Will Be Automated THIS YEAR，机第Future Jobs,声已 2025 AI Predictions & More》

毕竟用AI编程工具
，新手开发者对着屏幕输入prompt ，吹响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，警哨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 ，免费模板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云计算频率 ，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
 、源码下载注入、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 ，高防服务器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 。亿华云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
 。