Wraz z nadej\u015bciem roku 2025 spos\u00f3b, w jaki tworzymy oprogramowanie, szybko ewoluuje. Kodowanie to ju\u017c nie tylko nieko\u0144cz\u0105ce si\u0119 linie i idealne \u015bredniki. Programi\u015bci pracuj\u0105 teraz rami\u0119 w rami\u0119 z asystentami opartymi na sztucznej inteligencji - GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT - aby tworzy\u0107 aplikacje szybciej ni\u017c kiedykolwiek. Ta zmiana w przep\u0142ywie pracy, czasami nazywana \u201ckodowaniem wibracyjnym\u201d, zwi\u0119kszy\u0142a produktywno\u015b\u0107 deweloper\u00f3w, ale tak\u017ce otworzy\u0142a nowe drzwi dla b\u00f3lu g\u0142owy zwi\u0105zanego z bezpiecze\u0144stwem.<\/p>\n
We\u017amy na przyk\u0142ad Sanketa Saurava, za\u0142o\u017cyciela DeepSource. Martwi si\u0119 on, \u017ce programi\u015bci opieraj\u0105 si\u0119 na kodzie generowanym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, nie sprawdzaj\u0105c tak naprawd\u0119, co kryje si\u0119 pod mask\u0105. Jego obawy? Wady mog\u0105 pozosta\u0107 niewykryte, podobnie jak w przypadku powa\u017cnego naruszenia SolarWinds w 2020 roku. Jego zdaniem dok\u0142adny przegl\u0105d kodu i analiza statyczna s\u0105 teraz wa\u017cniejsze ni\u017c kiedykolwiek, aby wychwyci\u0107 ryzykowne wzorce kodowania, zanim stan\u0105 si\u0119 du\u017cymi problemami.<\/p>\n
Generatory kodu AI mog\u0105 przeoczy\u0107 kluczowe szczeg\u00f3\u0142y. Mog\u0105 niew\u0142a\u015bciwie wykorzystywa\u0107 biblioteki kodu, a nawet mie\u0107 halucynacje - wymy\u015bla\u0107 biblioteki, kt\u00f3re nie istniej\u0105 lub sugerowa\u0107 stare, niebezpieczne. Istnieje r\u00f3wnie\u017c \u201cslopsquatting\u201d, w kt\u00f3rym atakuj\u0105cy wstawiaj\u0105 z\u0142o\u015bliwe pakiety o nazwach podobnych do popularnych bibliotek. Je\u015bli sztuczna inteligencja pobierze niew\u0142a\u015bciw\u0105 zale\u017cno\u015b\u0107, mo\u017ce otworzy\u0107 wrota dla haker\u00f3w.<\/p>\n
Profesor Rafael Khoury z Universit\u00e9 du Qu\u00e9bec en Outaouais zag\u0142\u0119bi\u0142 si\u0119 w te kwestie. Jego badania pokazuj\u0105, \u017ce je\u015bli nie nadasz sztucznej inteligencji wystarczaj\u0105cego kontekstu, szybko wygeneruje ona niezabezpieczony kod. Widzi on jednak nadziej\u0119 w po\u0142\u0105czeniu metod takich jak FLAG (Finding Line Anomalies with Generative AI) z kontrol\u0105 bezpiecze\u0144stwa. Zasadniczo FLAG wykrywa podejrzane linie w kodzie generowanym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, kt\u00f3re zespo\u0142y mog\u0105 nast\u0119pnie dwukrotnie sprawdzi\u0107 lub poprosi\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 o udoskonalenie. Nie jest to srebrna kula, ale w pewnym stopniu rozwi\u0105zuje problem luk w zabezpieczeniach.<\/p>\n
Mimo to ludzie nie mog\u0105 po prostu siedzie\u0107 z za\u0142o\u017conymi r\u0119kami. Kevin Hou, kt\u00f3ry kieruje in\u017cynieri\u0105 produktu w Windsurf, uwa\u017ca, \u017ce projekty powinny by\u0107 podzielone na mniejsze, strawne cz\u0119\u015bci. U\u0142atwia to przegl\u0105danie tego, co produkuje sztuczna inteligencja, lepsze testowanie i wychwytywanie wszystkiego, co dziwne, zanim si\u0119 rozprzestrzeni.<\/p>\n
Zesp\u00f3\u0142 Windsurf widzia\u0142 ponad 5 miliard\u00f3w linii wygenerowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i wie, \u017ce \u0142atwo jest obni\u017cy\u0107 jako\u015b\u0107. Aby informowa\u0107 i anga\u017cowa\u0107 swoich programist\u00f3w, koncentruj\u0105 si\u0119 na przejrzysto\u015bci narz\u0119dzi, wy\u015bwietlaniu kontekstu we w\u0142a\u015bciwym czasie i upewnianiu si\u0119, \u017ce ka\u017cda zmiana kodu jest \u0142atwa do zrozumienia i przejrzenia.<\/p>\n
W dobie \u201ckodowania wibracyjnego\u201d szybko\u015b\u0107 i wygoda s\u0105 kusz\u0105ce. Wa\u017cne jest jednak, by nie rezygnowa\u0107 z bezpiecze\u0144stwa. Halucynowane biblioteki, slopsquatting i staromodne b\u0142\u0119dy to realne zagro\u017cenia, ale s\u0105 te\u017c \u015brodki obrony: inteligentne narz\u0119dzia, czujna weryfikacja i zdrowy sceptycyzm wobec tego, co sugeruje sztuczna inteligencja.<\/p>\n
Najwa\u017cniejsze wnioski? Traktuj sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 jako cz\u0142onka zespo\u0142u, a nie jego zast\u0119pc\u0119. Sprawdzaj, co pisze. Testuj j\u0105. Ufaj, ale zawsze weryfikuj. To najlepsza droga naprz\u00f3d, poniewa\u017c kodowanie staje si\u0119 coraz bardziej inteligentne - i ryzykowne - z ka\u017cdym rokiem.<\/p>\n
Przeczytaj ca\u0142\u0105 histori\u0119 na stronie: https:\/\/www.techtarget.com\/searchsecurity\/tip\/Security-risks-of-AI-generated-code-and-how-to-manage-them<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
As 2025 rolls out, the way we create software is evolving fast. Coding is no longer just endless lines and perfect semicolons. Developers now work side by side with AI-powered assistants\u2014think GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT\u2014to build apps quicker than ever. This shift in workflow, sometimes called \u201cvibe coding,\u201d has raised developer productivity, but it\u2019s also opened fresh doors for security headaches. Take Sanket Saurav, founder of DeepSource. He\u2019s worried that developers are leaning on AI-generated code without really checking what\u2019s under the hood. His concern? Flaws might slip in undetected, much like the major SolarWinds breach of 2020. Thorough […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":5996,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[43,47],"tags":[],"class_list":["post-5995","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-agents","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5995","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5995"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5995\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6579,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5995\/revisions\/6579"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5996"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5995"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5995"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5995"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}