AIコーディングアシスタント：最大の生産性がもたらすリスクの増大

AIコーディング・アシスタントは、最も速く生産的なチームメイトかもしれないが、最大のセキュリティ・リスクにもなり得る。 

最新のホワイトペーパーでは、当社の共同設立者であるピーテル・ダンヒューとマティアス・マドゥ博士が、AIコーディング・アシスタントという諸刃の剣について、また、AIコーディング・アシスタントが歓迎されるものであると同時に、セキュリティ上の重大な責任となり得ることについて探求している。 

AIコーディングアシスタント - 新常識？ 

LLMコーディング・アシスタントの台頭から逃れることはできない。GitHub、Copilot、そして新たに登場したDeepseekに至るまで、LLMコーディング・アシスタントは至るところに存在し、ほぼ毎週新しいものが登場している。彼らは、記録的な速さでコードを作成し、適切なプロンプトを与えるだけで、資格のあるプログラミング・スキルのない人でも数秒でアプリケーション全体を作成できる「バイブ・コーディング」への道を切り開く、特別なチーム・メンバーとなった。AIコーディングアシスタントは非常に貴重な存在となり、2023年半ばまでに、GitHubが調査した開発者の92％が、仕事中や仕事外でもAIツールを使用していると報告した。 

しかし、AIが生成したコードを盲目的に信頼し、完全に任せることはできないという問題がある。

急速な普及にもかかわらず、企業はリスクへの警戒を怠らない必要がある。これらのツールはデリバリーを加速させる一方で、放置すれば重大な欠陥をもたらす可能性もある。そこで私たちは、最新のホワイトペーパーでこれらのアシスタントがどのように機能するかを詳しく調査した。

スピードとリスクが両立する とき

AI コーディングアシスタントツールは、何十億行ものオープンソースコードでトレーニングされており、しばしば安全でないパターンを含んでいます。コピーされたとき、それらの弱点はあなたのコードベースに着地するだけでなく、広がり、より広いSDLCに脆弱性の波及効果を生み出す。 

憂慮すべきことに、最近のSnykの調査によると、開発者の80％がAIコードのセキュリティ・ポリシーを適用していないことを認めている一方で、回答者の76％がAIが生成したコードは人間が書いたコードよりも安全だと考えていることがわかった。これは無視できない数字だ。 

AIのガイドラインを設定することは良いスタートだが、測定・検証されたセキュリティ・スキルがなければ、安全でないコードが本番環境に紛れ込むのを防ぐことはできない。従来のガードレールでは、AIが生み出す膨大な量のコードに追いつくことはできない。 

未来のために開発者を武装させる

唯一のスケーラブルなソリューションとは？コードが公開される前に脆弱性を発見し修正する能力を開発者に与え、常にAIの一歩先を行く。 

AI時代の強力な開発者リスク管理プログラムには、以下のようなものが必要である：

• セキュリティスキルのベンチマークベースラインを確立し、進捗を追跡してスキルギャップを特定する。 
• AIの信頼性を検証する：バックエンドのLLMとツール自体を検証する。 
• すべてのコミットを検証する：ワークフローにセキュリティチェックを組み込む。
• 継続的な観測可能性の維持：すべてのリポジトリに安全でないパターンがないか監視し、自動的にポリシーを適用します。 
• 役割や言語に特化した学習を提供する：チームが使用しているフレームワーク、プラットフォーム、ツールに特化したトレーニングを提供します。 
• 俊敏性を保つ：新しい技術やビジネスニーズの進化に合わせてトレーニングを更新する。 

セキュリティとAI、前進する 

AIコーディング・アシスタントは今後も登場し、その生産性向上へのメリットは無視できない。しかし、もしセキュリティが初日からプロセスに組み込まれていなければ、組織は短期的なスピードと利便性を、長期的な（そしてより複雑な）脆弱性とセキュリティの問題と引き換えにするリスクを負うことになる。

ソフトウェア・セキュリティの未来は、AIと人間の開発者のどちらを選ぶかということだけではありません。セキュリティ第一の思考を接着剤として、両者の長所を組み合わせることなのだ。つまり、コードを書くにしてもAIに促すにしても、すべての開発者は何を見るべきかを知り、コードの安全性を確保するスキルが必要なのだ。 

AIは生産性を向上させるが、安全なコードは未来を守ることを忘れてはならない。

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