AI 代码的安全检查 | 验证与迭代 | 做产品

AI 代码的安全检查

AI 写代码又快又勤，但不会自动替你写安全的代码。它生成的代码里，翻来覆去就三类坑：密钥硬编码、越权访问、注入。上线前过一遍，三分钟就能避免一次事故。

你会遇到的现象

先知道坑长什么样，才知道要查什么：

**密钥硬编码。**把 API 密钥、数据库密码、签名密钥直接写进代码或提交到仓库。一旦代码入库上云，密钥等于公开——攻击者拿它做合法调用，账单记在你头上。
**越权访问。**接口校验了「是否登录」，但没校验「能不能看这条数据」。用户 A 登录后能看用户 B 的订单、改用户 B 的资料。AI 生成的 CRUD 接口尤其容易漏这一层。
注入。把用户输入直接拼进 SQL、命令、HTML。本质是把「数据」当「指令」——AI 生成代码时常用字符串拼接，恰好是最危险的那种写法。参见提示注入。

不管代码是 AI 写的还是人写的，上线前用这份清单过一遍：

一、扫密钥。用扫描工具把全仓库搜一遍：密钥、密码、Token。发现已提交的，立刻吊销重发——只是删掉远远不够，删掉的那份已经泄了。
**二、查每个接口的权限。**逐接口问：有没有校验登录？有没有校验「当前用户对这条数据的访问权」？测试方法很简单——用 A 的会话访问 B 的资源，看拦不拦得住。
**三、查所有「拼」的地方。**凡是用户输入（或任何外部输入）进入查询、命令、HTML 的地方，都要是参数化写法，而不是字符串拼接。
**四、让 AI 自己先自查。**生成代码时在提示词里加一句：「写出符合安全规范的版本：密钥不硬编码、每个接口校验权限、用户输入全部参数化。」效果立竿见影，成本为零。
**五、当流程走。**AI 代码要走和人写代码一样的评审、扫描、测试。恰恰因为代码量上来了，审查更不能省。参见走查清单。

三条里最值得亲手试一次的，是越权

用户 A 的会话

GET /orders/B-1024

403 拦住了

200 返回了这才叫查了权限只查了「登录没」

① 扫密钥　全仓库搜密钥、密码、Token。发现已提交的，立刻吊销重发——只是删掉远远不够。

② 查权限　逐接口问两遍：查登录了吗？查「当前用户对这条数据的访问权」了吗？

③ 查所有「拼」的地方　用户输入进入查询、命令、HTML 时，必须参数化，不能字符串拼接。

这三条三分钟就能过完，但它们挡住的是AI 生成代码里最高频的三类坑。还有一条成本为零的：在提示词里直接要求「密钥不硬编码、每个接口校验权限、用户输入全部参数化」——效果立竿见影。

三个原因，都跟 AI 的工作方式有关：

**它学的是「常见写法」。**AI 从海量代码里学「一般怎么写」。而公开代码里，密钥硬编码、不校验权限的示例比比皆是——它学到的「正常」恰好就是不安全的。
**它只看到局部。**生成一段代码时，它看不到你的权限系统、密钥管理、安全规范。为了先让功能跑通，它默认把密钥写进代码里。
**它追求「能跑」，不追求「安全」。**安全是隐性质量要求，除非你在提示词里明确要求，它不会主动加。

原理讲得更细的版本在AI 代码的常见漏洞。这里只补一条认知：**别问「AI 为什么老写不安全代码」，问你自己为什么不审查。**工具提速不等于质量提高，安全这条线本来就要人来守。交给 AI 之前，先判断这单活配不配——参见什么能交给 AI。

AI 代码的常见漏洞三类坑为什么特别容易出现在 AI 生成的代码里，原理讲透。

走查清单安全检查是上线前那一整套走查里的一个环节。

什么能交给 AI 代码可以交，安全审查不能交——先判断这单活配不配。