Безопасность AI Coding: 3 правила цифровой гигиены, чтобы не выстрелить себе в ногу
В прошлом посте мы посмотрели на удручающую статистику: AI-агенты строчат уязвимый код, и им всё равно на размер модели или дату релиза. Но это не значит, что от AI нужно отказываться. Это значит, что пора менять подход.
Забудьте про "вайб-кодинг". Пришло время для осознанного AI Assisted Coding. Вот три простых правила, которые помогут сохранить ваш проект (и нервы) в безопасности.
🛡 Правило 1: Человек в кресле пилота, а не пассажира
Главная ошибка — слепо доверять AI. Относитесь к сгенерированному коду так, будто его написал джун-стажер: быстро, с энтузиазмом, но без оглядки на последствия.
- Никогда не отправляйте код в продакшен без ревью.
- Вы должны понимать, что делает код и почему он написан именно так. Если что-то непонятно — попросите AI объяснить. Часто в этот момент он сам находит свои ошибки.
🤖 Правило 2: Доверяй, но автоматизированно проверяй
Ручное ревью — это хорошо, но человеческий глаз может что-то упустить. Особенно когда кода много. Поэтому автоматизация — ваш лучший друг.
- SAST (Static Application Security Testing): Инструменты типа Snyk Code, Semgrep или встроенный в GitHub CodeQL. Они сканируют исходники и находят классические уязвимости (те же XSS и SQL-инъекции) еще до того, как код попадет в основную ветку.
- SCA (Software Composition Analysis): Проверяет все ваши зависимости на известные уязвимости. AI обожает предлагать старые или сомнительные пакеты, так что это маст-хэв.
Эти сканеры можно интегрировать как в CI/CD пайплайн, так и в feedback-loop. Это должно быть таким же обязательным шагом, как запуск тестов.
✍️ Правило 3: Безопасность начинается с понимания, как это работает
Как я писал ранее, AI можно использовать для изучения нового, поэтому, разберитесь, какие уязвимости существуют и как они работают.
После этого, опишите свой процесс проверки безопасности кода и перед тем как закоммитить написанный код, просите агента пройтись по этому процессу и провести анализ.
Итог: AI generated code — это не проблема. Проблема — в слепом доверии к нему. Используйте его как мощный инструмент, но держите контроль в своих руках, автоматизируйте проверки и не ленитесь описывать детальные промпты и процессы.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
В прошлом посте мы посмотрели на удручающую статистику: AI-агенты строчат уязвимый код, и им всё равно на размер модели или дату релиза. Но это не значит, что от AI нужно отказываться. Это значит, что пора менять подход.
Забудьте про "вайб-кодинг". Пришло время для осознанного AI Assisted Coding. Вот три простых правила, которые помогут сохранить ваш проект (и нервы) в безопасности.
🛡 Правило 1: Человек в кресле пилота, а не пассажира
Главная ошибка — слепо доверять AI. Относитесь к сгенерированному коду так, будто его написал джун-стажер: быстро, с энтузиазмом, но без оглядки на последствия.
- Никогда не отправляйте код в продакшен без ревью.
- Вы должны понимать, что делает код и почему он написан именно так. Если что-то непонятно — попросите AI объяснить. Часто в этот момент он сам находит свои ошибки.
🤖 Правило 2: Доверяй, но автоматизированно проверяй
Ручное ревью — это хорошо, но человеческий глаз может что-то упустить. Особенно когда кода много. Поэтому автоматизация — ваш лучший друг.
- SAST (Static Application Security Testing): Инструменты типа Snyk Code, Semgrep или встроенный в GitHub CodeQL. Они сканируют исходники и находят классические уязвимости (те же XSS и SQL-инъекции) еще до того, как код попадет в основную ветку.
- SCA (Software Composition Analysis): Проверяет все ваши зависимости на известные уязвимости. AI обожает предлагать старые или сомнительные пакеты, так что это маст-хэв.
Эти сканеры можно интегрировать как в CI/CD пайплайн, так и в feedback-loop. Это должно быть таким же обязательным шагом, как запуск тестов.
✍️ Правило 3: Безопасность начинается с понимания, как это работает
Как я писал ранее, AI можно использовать для изучения нового, поэтому, разберитесь, какие уязвимости существуют и как они работают.
После этого, опишите свой процесс проверки безопасности кода и перед тем как закоммитить написанный код, просите агента пройтись по этому процессу и провести анализ.
Итог: AI generated code — это не проблема. Проблема — в слепом доверии к нему. Используйте его как мощный инструмент, но держите контроль в своих руках, автоматизируйте проверки и не ленитесь описывать детальные промпты и процессы.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
