在使用大语言模型（LLM）编写安全代码时，开发者必须具备安全技能，将AI视为协作助手，而非完全自主的工具。否则，AI带来的便利可能掩盖潜在的安全隐患。

01-AI生成代码的风险：效率的背后是漏洞的扩散

自从OpenAI在2022年11月发布ChatGPT以来，生成式AI彻底改变了开发者的工作方式。各类AI模型迅速涌现，极大提升了开发效率，尤其是对人手紧张的开发团队而言，AI可谓“及时雨”。

但这种生产力的跃升，也带来了不容忽视的安全风险。许多AI模型训练数据中混入了有缺陷的代码，无论这些代码来自内部项目还是公共仓库，都会在生成过程中“继承”漏洞，进而蔓延至整个软件生态系统。

为了解决这一问题，不少企业尝试利用LLM来持续优化开发过程中的代码安全，设想AI能自动识别并修复自身的错误。然而，多项研究与实战数据表明，LLM在生成过程中反而可能引入新的漏洞。

事实证明：开发者必须牢牢掌握开发主导权。AI只能作为辅助工具，而非独立的编码主体。与此同时，工具设计者需要在系统中嵌入安全检测与告警机制；而CISO及安全管理层则应通过五个关键“安全检查点”，为AI辅助开发建立可靠的安全监督体系。

检查点1：安全能力开发者的代码审查不可替代

人类专业审查仍是防线的第一道关卡。无论AI生成的代码多高效，都必须经过具备安全能力的开发者复核。

企业应将“安全技能提升”纳入核心培训战略，包括：自适应学习计划、安全技能认证、大语言模型使用可追溯机制以及基于数据的风险指标。

只有当开发者具备持续学习与验证的安全能力，AI生成代码才能在受控的环境中被安全采用。

检查点2：为AI设定安全规则集

AI助手的能力取决于规则的边界。通过定义“上下文安全规则文件（contextual rule file）”，企业可引导AI生成合规、安全的输出，减少配置不当或不安全编码模式的风险。这一步相当于给AI“立规矩”，让其在安全框架内发挥效能。

检查点3：每一次迭代都要安全审查

无论是自动化检测工具，还是安全专家的人工复核，代码的每次迭代都应进行安全检查。  虽然带有“安全导向提示词”的AI输出通常更安全，但仍存在潜在漏洞。持续的人工验证与多层次检测，是确保每一版代码可控的关键。

检查点4：落实AI治理与合规机制

在AI辅助开发中，应通过自动化策略执行机制，确保每位开发者在提交代码前都符合安全编码标准，尤其是在核心代码仓库中。AI治理不仅是政策约束，更是一种流程自动化的质量保障。

检查点5：警惕代码复杂度上升

代码越复杂，漏洞风险越高。AI生成的代码往往结构庞杂、逻辑层级深，容易隐藏安全隐患。

安全审查团队必须在复杂度提升时保持警觉，确保系统结构仍可被人类理解与监控。

当前软件工程师普遍缺乏系统的安全训练，他们往往专注于快速开发功能，把安全修复留给后端团队。  然而，随着AI加速了DevOps周期，企业必须让开发者具备全生命周期安全意识与能力，从源头保障代码质量。

这意味着组织要实施持续的、灵活的安全技能提升计划——例如结合开发者日常使用的编程语言和场景进行定制化培训，并安排在不影响开发进度的时间段进行。

此外，企业还应建立AI与人类开发者的安全能力基线，通过数据对比分析开发者与AI生成代码的安全准确率。例如，追踪哪些模型在特定任务或漏洞类型上表现不佳，从而优化审查与模型选型。

一套有效的技能培养与监督机制，不仅让开发者能写出安全代码，也能识别AI生成的潜在漏洞。  在AI大规模参与编码的新时代，人类专业能力依旧是安全的基石。  CISO与企业安全领导层应将安全开发能力建设列为战略优先级，确保在AI助力的高速开发中，安全标准不会被效率所取代。