Dall-e voor codeerders? Dat is de belofte achter sfeercodering, een term het beschrijven van het gebruik van natuurlijke taal om software te maken. Hoewel dit in een nieuw tijdperk van AI-gegenereerde code luidt, introduceert het “Silent Killer” kwetsbaarheden: exploiteerbare fouten die traditionele beveiligingstools ontwijken ondanks perfecte testprestaties.
Een gedetailleerde analyse van veilige sfeercoderingspraktijken is hier beschikbaar.
Tl; dr: Secure Vibe Coding
Vibe codering, het gebruik van natuurlijke taal om software met AI te genereren, is een revolutie teweeg in de ontwikkeling in 2025. Maar hoewel het prototyping versnelt en codering democratiseert, introduceert het ook “stille moordenaar” kwetsbaarheden: exploiteerbare gebreken die tests doorstaan maar traditionele beveiligingshulpmiddelen ontwijken.
Dit artikel onderzoekt:
- Real-world voorbeelden van door AI gegenereerde code in productie
- Schokkende statistieken: 40% hogere geheime blootstelling in AI-ondersteunde repo’s
- Waarom LLMS beveiliging weglaten tenzij expliciet wordt gevraagd
- Beveilig prompt technieken en gereedschapsvergelijkingen (GPT-4, Claude, Cursor, enz.)
- Regelgevende druk van de EU AI -wet
- Een praktische workflow voor veilige AI-geassisteerde ontwikkeling
Bottom line: AI kan code schrijven, maar het zal het niet beveiligen tenzij u het vraagt, en zelfs dan moet u nog steeds verifiëren. Snelheid zonder beveiliging is gewoon een snelle mislukking.
Invoering
Vibe -codering is geëxplodeerd in 2025. Gekeineerd door Andrej Karpathy, het is het idee dat iedereen kan beschrijven wat ze willen en functionele code terug krijgen van grote taalmodellen. In de woorden van Karpathy gaat het codeer van de sfeer over “toegeven aan de vibes, het omarmen van exponentialen en vergeten dat de code zelfs bestaat.”
Van prompt tot prototype: een nieuw ontwikkelingsmodel
Dit model is niet meer theoretisch. Pieter -niveaus (@levelsio) lanceerde beroemd een multiplayer -vluchtsim, fly.pieter.com, met behulp van AI -tools zoals Cursor, Claude en Grok 3. Hij creëerde het eerste prototype in minder dan 3 uur met slechts één prompt:
“Maak een 3D -vliegspel in de browser.”
Na 10 dagen had hij $ 38.000 genomen van de wedstrijd en verdiende hij ongeveer $ 5.000 maandelijks van advertenties, omdat het project in maart 2025 schaalde naar 89.000 spelers.
Maar het zijn niet alleen games. Vibe codering wordt gebruikt om MVP’s, interne tools, chatbots en zelfs vroege versies van full-stack-apps te bouwen. Volgens recente analyse, bijna 25% van Y Combinator -startups gebruiken nu AI om kerncodebases te bouwen.
Voordat u dit als chatgpt -hype verwerpt, overweeg de schaal: we hebben het niet over speelgoedprojecten of weekendprototypes. Dit zijn gefinancierde startups die productie -systemen bouwen die omgaan met echte gebruikersgegevens, procesbetalingen en integreren met kritieke infrastructuur.
De belofte? Snellere iteratie. Meer experimenten. Minder poortwachting.
Maar er zijn verborgen kosten voor deze snelheid. AI-gegenereerde code creëert wat beveiligingsonderzoekers “Silent Killer” kwetsbaarheden noemen, code die perfect functioneert bij het testen, maar exploiteerbare fouten bevat die traditionele beveiligingshulpmiddelen omzeilen en CI/CD-pijpleidingen overleven om de productie te bereiken.
Het probleem: beveiliging wordt niet automatisch gegenereerd
De vangst is eenvoudig: AI genereert wat u vraagt, niet wat u vergeet te vragen. In veel gevallen betekent dit dat kritieke beveiligingsfuncties worden weggelaten.
Het probleem is niet alleen naïef, het is systemisch:
- Llms zijn getraind compleetniet beschermen. Tenzij de beveiliging expliciet in de prompt staat, wordt het meestal genegeerd.
- Tools zoals GPT-4 kunnen suggereren verouderde bibliotheken of uitgebreide patronen die subtiele kwetsbaarheden maskeren.
- Gevoelige gegevens zijn vaak hard gecodeerd omdat het model het op die manier “zag” in trainingsvoorbeelden.
- Prompts zoals “Een inlogformulier bouwen” leveren vaak onzekere patronen op: wachtwoordopslag op platte tekst, geen MFA en gebroken auth -stromen.
Volgens deze nieuwe Secure Vibe Coding Guide leidt dit tot wat ze noemen “Beveiliging door weglating”functionerende software die stilletjes wordt geleverd met exploiteerbare gebreken. In één aangehaalde geval gebruikte een ontwikkelaar AI om aandelenkoersen van een API te halen en heeft per ongeluk zijn hardcode sleutel tot GitHub begaan. Een enkele prompt resulteerde in een echte kwetsbaarheid.
Hier is nog een echt voorbeeld: Een ontwikkelaar heeft AI ertoe aangezet om “een wachtwoordresetfunctie te maken die een reset -link e -mailt”. De AI genereerde werkcode die met succes e -mails en gevalideerde tokens heeft verzonden. Maar het gebruikte een niet-constante vergelijking van de tijdsreeks voor tokenvalidatie, waardoor een op timing gebaseerde zijkanaalaanval werd gecreëerd waarbij aanvallers brute-force tokens konden resetten door responstijden te meten. De functie heeft alle functionele tests doorstaan, perfect gewerkt voor legitieme gebruikers en zou onmogelijk te detecteren zijn geweest zonder specifieke beveiligingstests.
Technische realiteit: AI heeft vangrails nodig
De gids presenteert een diepe duik in hoe verschillende tools omgaan met beveiligde code en hoe ze deze goed kunnen vragen. Bijvoorbeeld:
- Klauteren is meestal conservatiever en markeert vaak risicovolle code met opmerkingen.
- Cursor AI Uitblussen tijdens realtime lusting en kunnen kwetsbaarheden benadrukken tijdens refactors.
- GPT-4 heeft specifieke beperkingen nodig, zoals:
- “Genereren (functie) met OWASP top 10 -beschermingen. Neem tariefbeperking, CSRF -bescherming en invoervalidatie op.”
Het bevat zelfs beveiligde snelle sjablonen, zoals:
# Insecure
"Build a file upload server"
# Secure
"Build a file upload server that only accepts JPEG/PNG, limits files to 5MB, sanitizes filenames, and stores them outside the web root."
De les: als je het niet zegt, zal het model het niet doen. En zelfs als je het zegt, moet je nog steeds controleren.
De wettelijke druk is monteren. De EU AI Act classificeert nu sommige sfeercodering-implementaties als “risicovolle AI-systemen” die conformiteitsbeoordelingen vereisen, met name in kritieke infrastructuur, gezondheidszorg en financiële diensten. Organisaties moeten AI -betrokkenheid bij het genereren van codes documenteren en auditpaden onderhouden.
Veilige sfeercodering in de praktijk
Voor degenen die sfeercodering in de productie implementeren, stelt de gids een duidelijke workflow voor:
- Prompt met beveiligingscontext – Schrijf aanwijzingen alsof je dreigingsmodellering bent.
- Multi-steping promotent – Genereer eerst en vraag het model vervolgens om zijn eigen code te bekijken.
- Geautomatiseerd testen – Integreer tools zoals Snyk, Sonarquis of Gitguardian.
- Menselijke beoordeling -Neem aan dat elke door AI gegenereerde uitvoer standaard onzeker is.
# Insecure AI output:
if token == expected_token:
# Secure version:
if hmac.compare_digest(token, expected_token):
De paradox van de toegankelijkheid-beveiliging
Vibe codering democratiseert softwareontwikkeling, maar democratisering zonder vangrails creëert systemisch risico. Dezelfde natuurlijke taalinterface die niet-technische gebruikers in staat stelt om applicaties te bouwen, verwijdert ze ook ervan de beveiligingsimplicaties van hun verzoeken te begrijpen.
Organisaties behandelen dit via gelaagde toegangsmodellen: begeleide omgevingen voor domein-experts, begeleide ontwikkeling voor burgerontwikkelaars en volledige toegang alleen voor ingenieurs van beveiliging.
Vibe codering ≠ codevervanging
De slimste organisaties behandelen AI als een augmentatielaag, geen vervanger. Ze gebruiken sfeercodering om:
- Versnellen saaie, boilerplate taken
- Leer nieuwe frameworks met geleide steigers
- Prototype experimentele kenmerken voor vroege testen
Maar ze vertrouwen nog steeds op ervaren ingenieurs voor architectuur, integratie en laatste Pools.
Dit is de nieuwe realiteit van softwareontwikkeling: Engels wordt een programmeertaal, maar alleen als u de onderliggende systemen nog steeds begrijpt. De organisaties die slagen met sfeercodering vervangen niet de traditionele ontwikkeling, ze verhogen het met beveiligings-eerste praktijken, goed toezicht en erkenning dat snelheid zonder beveiliging gewoon snel falen is. De keuze is niet of AI-Assisted Development moet worden aangenomen, het is om het veilig te doen.
Voor degenen die dieper willen duiken in veilige sfeercoderingspraktijken, biedt de volledige gids uitgebreide richtlijnen.
Beveiligingsgerichte analyse van toonaangevende AI-coderingssystemen
| AI -systeem | Belangrijke sterke punten | Beveiligingsfuncties | Beperkingen | Optimale use cases | Beveiligingsoverwegingen |
| OpenAI Codex / GPT-4 | Veelzijdig, sterk begrip | Code kwetsbaarheidsdetectie (Copilot) | Kan verouderde bibliotheken suggereren | Full-stack web dev, complexe algoritmen | Uitgebreide code kan beveiligingsproblemen verdoezelen; Zwakkere beveiliging op systeemniveau |
| Klauteren | Sterke verklaringen, natuurlijke taal | Risico-bewust prompt | Minder gespecialiseerd voor codering | Doc-zware, beveiligingskritische apps | Blinkt uit in het uitleggen van beveiligingsimplicaties |
| Diepe codeer | Gespecialiseerd voor codering, repo -kennis | Repository-bewust, ingebouwde pluisjes | Beperkte algemene kennis | Prestatiekritisch programmering op systeemniveau | Sterke statische analyse; Zwakkere logische beveiligingsfoutdetectie |
| GitHub copilot | IDE -integratie, repo -context | Real-time beveiligingsscanning, OWASP-detectie | Overredheid van context | Snelle prototyping, ontwikkelaarsworkflow | Beter in het detecteren van bekende onzekere patronen |
| Amazon Codewhisperer | AWS-integratie, beleid-conform | Beveiligingsscan, nalevingsdetectie | AWS-centric | Cloud -infrastructuur, conforme envs | Sterk in het genereren van conforme code |
| Cursor AI | Natuurlijke taalbewerking, refactoring | Geïntegreerde beveiligingsconditie | Minder geschikt voor nieuwe, grote codebases | Iteratieve verfijning, beveiligingsauditing | Identificeert kwetsbaarheden in bestaande code |
| Basis44 | No-code bouwer, conversatie AI | Ingebouwde auth, beveiligde infrastructuur | Geen directe codetoegang, platform beperkt | Snelle MVP, niet-technische gebruikers, bedrijfsautomatisering | Platformbeheerde beveiliging creëert leveranciersafhankelijkheid |
De complete gids bevat beveiligde snelle sjablonen voor 15 applicatiepatronen, toolspecifieke beveiligingsconfiguraties en enterprise implementatie frameworks, essentieel lezen voor elk team dat AI-ondersteunde ontwikkeling implementeert.
