AIコード生成におけるセキュリティリスクの増加

OX Securityによると、業界はコードがセキュリティよりも速く展開される段階に入っています。『AIコードセキュリティ危機』レポートによれば、AIが生成したコードはしばしばクリーンで機能的に見えますが、システムセキュリティリスクに発展する可能性のある構造的欠陥を隠しています。

OXはGitHub Copilot、Cursor、ClaudeなどのAIコーディングツールを使用する50を含む300以上のソフトウェアリポジトリを分析しました。研究者は、AI生成コードが人間が書いたコードよりも行ごとに脆弱ではないことを発見しました。問題は速度です。

コードレビュー、デバッグ、チームベースの監視といったボトルネックが取り除かれました。かつて数ヶ月かかったソフトウェアが、今では数日で完成し、展開されることができます。この速度は、脆弱なコードが適切な検査や強化なしに生産に到達することを意味します。

AI導入前でも、セキュリティチームは過負荷状態でした。レポートは、組織が平均して50万以上のセキュリティアラートを処理していると述べています。今やAI支援コーディングのペースが残りの制御を破壊しています。

研究は、AI生成コードで繰り返し現れる10の「アンチパターン」を特定しています。これらは長年のセキュアエンジニアリングの慣行に反する行動です。いくつかはほとんどすべてのプロジェクトで発生し、他のいくつかは頻度は少ないが依然として深刻な結果をもたらします。

研究者は、AIコードがSQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングのような脆弱性を必ずしも導入するわけではないと述べています。危険はそれを使用する人にあります。AIツールは、セキュリティリスクを理解せずにソフトウェアを作成する非技術的ユーザーを可能にします。

レポートは、セキュリティ知識をAIワークフローに直接組み込むことを推奨しています。これは、組織の「セキュリティ指示セット」をプロンプトに追加し、アーキテクチャの制約を強制し、開発環境に自動化されたガードレールを統合することを意味します。コードが数分で書き直され、再展開される状況では、反応的スキャンと展開後の検出は十分ではありません。