本文来自微信公众号“GoUpSec”。
一份来自OX Security的最新报告《初级开发者大军：AI代码安全危机》为我们敲响了警钟。
报告指出，AI编写代码的方式酷似一名初级开发人员，代码表面上看起来干净且功能齐全，但其内部却隐藏着结构性缺陷，这些缺陷正演变为系统性的安全风险。
IT行业正进入一个“代码部署速度远超安全保障速度”的危险阶段。AI并没有在每行代码中创造比人类更多的漏洞（如SQL注入或XSS），真正的问题在于速度。
AI编码工具（如GitHub Copilot、Cursor或Claude）正在消除传统的开发瓶颈，例如代码审查、调试和团队监督。过去需要数月构建的软件，现在几天内就能完成并部署。这种惊人的开发“速度”意味着，脆弱的代码在任何人有机会对其进行适当审查或加固之前，就已抵达生产环境。
安全团队本已不堪重负。报告显示，企业平均需要同时处理超过50万个安全警报。现在，AI辅助编码的浪潮正在彻底冲垮剩余的控制防线。
OX Security通过分析300多个软件仓库（其中50个使用AI编码工具）发现，AI生成的代码中反复出现十大“反模式”（anti-patterns），这些行为与久经考验的安全工程实践背道而驰。其中，以下四个问题最为普遍，构成了AI代码的核心安全隐患。
一、泛滥的注释：AI“短期记忆”的副作用(90-100%的项目)
AI生成的代码中充斥着大量冗余的注释。这种现象在90%到100%的AI辅助项目中都存在。
这些注释并非为了帮助人类开发者理解逻辑，而是AI模型为了克服上下文限制而设置的“内部标记”。这暴露了AI对短期记忆的依赖，而非对代码库的真正理解。
安全隐患：这些看似无害的注释极大地污染了代码库，增加了安全审计的“噪音”。它们掩盖了真正的代码逻辑，使得人工审查者难以快速定位关键问题，同时也可能无意中泄露系统设计的内部思路。
二、拒绝重构：只求“能用”的技术债务(80-90%的项目)
经验丰富的开发人员会不断重构、优化和改进代码，以确保其长期健康。但AI的行为模式截然不同：它在达到“足够好”或“功能可用”的节点时就会停止。
在80%到90%的案例中，AI不会主动进行代码重构或结构优化。
安全隐患：这种“能用就行”的短视行为导致技术债务迅速累积。未经优化的代码结构变得越来越复杂和脆弱，难以维护。当需要修复安全漏洞或更新组件时，这种混乱的代码库将使修复工作变得异常困难和耗时，甚至引入新的漏洞。
三、过度拟合：难以复用与维护的“孤岛”代码(80-90%的项目)
AI工具倾向于创建极其狭隘、无法复用的解决方案，研究人员称之为“过度拟合”（Over-specification）。
当开发者需要一个稍有变化的功能时，AI不会在原有代码基础上进行微调，而是选择生成一段全新的、独立的代码。
安全隐患：这种模式导致系统迅速“碎片化”。企业最终得到的是大量功能相似但实现各异的“孤岛”代码。这种碎片化的系统极难统一管理和维护。当一个公共组件（如日志库）爆出漏洞时，安全团队将无法定位所有受影响的“变体”，导致安全补丁覆盖不全，留下巨大风险敞口。
四、墨守成规：缺乏创新的“安全”表象(80-90%的项目)
AI严格遵循它所学到的编码惯例，但缺乏批判性思维。它会产出“按部就班”的、可预测的代码，但很少能找到更高效、更健壮或更具创新性的解决方案。
报告还提到，这种“香草风格”（vanilla style）的编码模式，导致AI倾向于重新发明轮子（例如自己编写加密或日志功能），而不是使用经过安全验证的成熟第三方库。
安全隐患：这种“表面的安全”极具欺骗性。AI自创的通用功能（如身份验证或数据处理）几乎不可能像那些经过社区和专家千锤百炼的成熟库那样安全。它绕过了业界积累的安全最佳实践，为攻击者提供了可预测的、可能存在缺陷的攻击目标。
AI的真正危险：“因无知而导致的不安全”
报告强调，AI代码最大的危险甚至不是上述反模式，而是使用它的人。
AI工具极大地降低了软件开发的门槛，使许多缺乏安全知识的非技术用户也能创建应用程序。这些人（甚至包括匆忙的开发者）在部署应用时，根本不知道需要考虑身份验证、数据保护或访问控制。
报告将此称为“因无知而导致的不安全”（Insecure by dumbness），代码在功能上可以运行，但完全缺失了必要的安全防护措施。一旦AI生成的应用开始运行，团队就默认它已“生产就绪”，在发布功能的紧迫感中，关于数据存储、访问权限或网络暴露的关键安全问题被完全跳过。
战略转移：安全团队如何应对“初级开发者大军”
传统的人工代码审查是最后一道防线，但它无法扩展以匹配AI的机器速度。正如OX Security研究副总裁Eyal Paz所说：“功能性应用的构建速度已经超过了人类的评估速度。”
GoUpSec CAISP认证讲师TUNNY指出，面对AI这支庞大、高效但缺乏经验的“初级开发者大军”，安全团队必须从被动的“守门人”转变为主动的“架构师”。
- 将安全嵌入AI工作流：必须将安全知识直接注入AI。这意味着在提示词中添加“安全指令集”，强制执行架构约束，并将自动化安全护栏集成到开发环境中。
- 安全领导者的角色转变：安全领袖的重点必须转向架构、编排和威胁建模。他们必须为“初级开发者（AI）”提供高级指导，确保其产出在“可用”的同时也是“安全”的。
- AI安全开发培训：必须为开发者制定清晰的AI安全开发策略。AI安全开发培训重点应从语法调试转向提示词设计、上下文感知和架构思维。
如果缺乏这种战略转变和高级指导，企业将很快发现自己的生产环境中充满了大量脆弱、易受攻击的系统，攻击面将以前所未有的速度急剧扩大。
报告链接：
https://www.ox.security/army-of-juniors/
