В 4 раза быстрее, в 10 раз больше уязвимостей: Apiiro оценила эффекты помощников для написания кода. Apiiro.. Apiiro. copilot.. Apiiro. copilot. Git.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода. коммиты.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода. коммиты. Машинное обучение.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода. коммиты. Машинное обучение. Программирование.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода. коммиты. Машинное обучение. Программирование. Проектирование и рефакторинг.. Apiiro. copilot. Git. автодополнение кода. ИИ. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. качество кода. коммиты. Машинное обучение. Программирование. Проектирование и рефакторинг. разработка.
Десятикратный прирост числа обнаруженных уязвимостей. Apiiro

Десятикратный прирост числа обнаруженных уязвимостей. Apiiro

Израильская Apiiro представила отчёт о трендах кода от ИИ. На основе богатого набора данных о том, как разработчики пишут код, компания утверждает: из-за ИИ производительность выросла, но безопасность страдает.


Apiiro — вендор безопасности приложений. Основной продукт компании покрывает сферу application security posture management, управления состоянием безопасности приложений. Платформа объединяет сигналы безопасности от кода до облака, приоритизирует риски и помогает устранять их. Если упрощать, Apiiro предоставляет агент для AppSec на основе искусственного интеллекта. Компанию основали в 2019 году Идан Плотник и Йонатан Эльдар, выпускники киберподразделения армии обороны Израиля.

Как игрок в сфере безопасности приложений и ASPM компания Apiiro иногда публикует исследования безопасности. Публикации компании хорошо расходятся по СМИ. Отчёты Apiiro подсчитывают заражённые репозитории GitHub и оценивают риски кода от ИИ.

На самом деле искусственный интеллект небезопасен не просто из-за качества ответов. Lasso Security продемонстрировала, что через Copilot возможно вытягивать куски кода из когда-то публичных, а позднее приватных репозиториев. Про практический эксплоит ассистентов для написания кода писал Кевин Хиггс. Бэкдор файла правил, атака на Microsoft Copilot, общие опасения утечки данных — про это на Хабре говорилось немало.

Также часто критике подвергается сам код от генеративного искусственного интеллекта. Ещё в 2021 году исследователи Нью-Йоркского университета указали, что Copilot генерирует код с ошибками и уязвимостями в 40 % случев. К схожему выоду приходят в Стэнфорде. В 2024 году компания GitClear проанализировала 153 млн строк кода из GitHub и заявила об обнаружении негативных тенденций. Как показали в компании Snyk в демке на SQL, ИИ подхватывает небезопасные паттерны из кода проекта и продолжает плодить уязвимости.

Очередную оценку предоставила компания Apiiro. В блоге компания заявляет: ассистенты не только дают кратный прирост скорости разработки, но и пропорционально множат риски для безопасности.

Анализ проводился на компаниях из списка Fortune 50, у которых собирали анонимизированные изменения кода. В выборку попали миллионы строк из десятков тысяч репозиториев кода от тысяч разработчиков, которым помогали разнообразные ИИ-ассистенты. Авторы отчёта не уточняют, что это были за языковые модели и программы. Исследование вели на стороне Apiiro с помощью собственного инструмента Deep Code Analysis.

В первую очередь отмечена резко усилившаяся продуктивность. Вооружённый ИИ разработчик в среднем генерирует в 3–4 раза больше коммитов, чем такой же сотрудник без доступа к ИИ. Об этом говорилось и до этого, к примеру в том же исследовании GitClear.

Сравнение числа коммитов от разработчиков, которые не пользуются ИИ (слева) и прибегают к нему. Apiiro

Сравнение числа коммитов от разработчиков, которые не пользуются ИИ (слева) и прибегают к нему. Apiiro

Однако Apiiro выделяет как проблему концентрацию изменений. Коммитов в пулл-реквесте в среднем стало больше. PR стали больше по размеру и теперь затрагивают куда более крупные области приложений.

Последнее Apiiro критикует. Чем больше пулл-реквест, тем тяжелее и дольше его ревьюить; также повышается риск того, что так получится внести баг или уязвимость. Компания приводит конкретный пример: пулл-реквест поменял заголовок Authorization сразу в нескольких разных сервисах, но про один из них в нижестоящих сервисах забыли, что привело к нарушению работы и возможному открытию доступа к внутренним эндпоинтам.

Команды с ИИ также вводят больше уязвимостей. Как утверждает Apiiro, число дыр безопасности в коде возросло сразу на порядок.

К июню 2025 года сгененированный ИИ код приводил к обнаружению более 10 тыс. проблем безопасности в месяц. Это в десять раз больше, чем было в декабре прошлого года. Что пугает, рост срабатываний детекторов не останавливается, а лишь ускоряется.

Темпы обнаружения рисков не снижаются. Apiiro
Темпы обнаружения рисков не снижаются. Apiiro

Проблемы касаются всех категорий: от зависимостей от проектов с открытым исходным кодом до небезопасных паттернов программирования, случайно слитых ключей и ошибок в конфигурации облака. ИИ приумножает ошибки не в какой-то одной категории, а всех сразу.

Названы конкретные примеры: типичный полагающийся на ИИ разработчик в два раза чаще допускает утечки ключей облака Azure, чем его коллеги без ИИ. Особенно опасно то, что ассистенты по написанию кода могут вводить огромные изменения и допускать утечку секретов сразу в нескольких местах, а не только в одном сервисе или конфиге.

Apiiro

Отчёт Apiiro замечает, что ИИ всё же полезен: он хорошо отлавливает мелкие ошибки. Как показал анализ компании, число синтаксических ошибок упало на 76 %, а багов в логике стало меньше на более 60 %.

Минус в том, что любые положительные моменты сводятся на нет введением глубоких проблем в архитектуре. На 322 % чаще находятся пути повышения привилегий, категория дефектов архитектуры подскочила на 153 %. Речь про сломанную авторизацию, небезопасный дизайн приложения и систематическую опасность.

ИИ исправляет опечатки, но вводит системные проблемы. Apiiro

ИИ исправляет опечатки, но вводит системные проблемы. Apiiro

Важно отметить, что в терминах отчёта Apiiro упоминаются именно «findings», срабатывания детекторов компании. Отчёт подсчитывал не только и столько крупные дыры, сколько автоматически обнаруженные ошибки дизайна, секреты и конфиги.

Ассистентов на основе ИИ делают обязательными. В компаниях всё чаще требуют ими пользоваться. Иногда доходит до эксцессов: глава Coinbase попросту уволил всех староверов. Если же начальник не самодур, то агентный ИИ просто начинают постепенно раскатывать на всю компанию в десятки тысяч разработчиков, как это делают в Citi.

Отчёт фирмы безопасности Apiiro кончается на ноте рекламной вставки. Документ рекомендует анализировать все изменения в инструменте AI AppSec Agent, который использует патентованный алгоритм Deep Code Analysis компании Apiiro.

Автор: atomlib

Источник

Rambler's Top100