6 月 20 日消息,Cloudsmith 于 6 月 18 日發(fā)布報(bào)告,指出 AI 生成的代碼數(shù)量激增,但人工代碼審核無法同步跟上。
援引報(bào)告內(nèi)容,在使用 AI 的開發(fā)者中,42% 的代碼由 AI 生成,其中 16.6% 的開發(fā)者依賴 AI 貢獻(xiàn)“大部分”代碼,3.6% 的代碼完全由機(jī)器生成。
這一趨勢在 GitHub 2024 年的調(diào)查中得到印證:美國、巴西、德國、印度四國中,超 97% 的開發(fā)者曾使用 AI 編碼工具,且 88%-59% 的受訪者表示公司“至少部分支持”此類工具。
報(bào)告也指出 AI 快速生成代碼的背后存在隱憂。調(diào)查顯示開發(fā)者普遍擔(dān)憂,AI 可能加劇開源惡意軟件威脅:79.2% 的受訪者認(rèn)為 AI 將增加環(huán)境中惡意軟件數(shù)量,其中 30% 認(rèn)為威脅將“顯著上升”。
Cloudsmith 警告,三分之一的開發(fā)者未在每次部署前審查 AI 生成的代碼,導(dǎo)致“大量代碼未經(jīng)驗(yàn)證”直接投入生產(chǎn)環(huán)境,形成供應(yīng)鏈漏洞。
更關(guān)鍵的是,由于 AI“快速復(fù)用未知或不可信代碼”,代碼完整性、依賴管理、SBOMs(軟件物料清單)等傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)被放大。開發(fā)者坦言,AI 輸入在“代碼生成階段”風(fēng)險(xiǎn)最高,僅 40% 認(rèn)為該環(huán)節(jié)需嚴(yán)格管控。
Cloudsmith 建議,需通過“智能訪問控制”和“端到端可見性”強(qiáng)化制品管理,并采用動(dòng)態(tài)訪問策略與“政策即代碼”框架。針對 AI 生成的代碼,需強(qiáng)制執(zhí)行自動(dòng)政策,標(biāo)記未經(jīng)審查或不可信的 AI 制品,并通過“溯源追蹤”區(qū)分人機(jī)代碼。
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