「Vibe Coding」正改變軟體開發定義！這種以「感覺驅動」的開發模式，讓工程師化身為「導演」，利用 GitHub Copilot 或 Cursor 等 AI 工具，透過直覺對話快速產出程式雛形。本文深入探討 Vibe Coding 與傳統開發的差異，分析其「快速試錯」與「即興創作」的優勢。

　　關鍵風險與安全挑戰：

　　　　• 安全漏洞：AI 生成碼可能內含 SQL 注入或 XSS 弱點

　　　　• 邏輯缺失：缺乏上下文理解，易產生未經驗證的 API 路由

　　　　• 技術負債：快速成型可能導致代碼難以維護（Code Smell）

　　　　• 資安防護：強化審查流程與定期安全測試是確保系統穩健的關鍵


　　「vibe coding」是近期在 AI 輔助程式設計話題中逐漸出現的一種工作方式或理念。vibe coding 指的是一種以「感覺驅動 (vibe-driven)」的程式設計過程，工程師不再從零開始寫完整代碼，而是以對最終效果的想像、片段化的需求、甚至模糊的描述，讓 AI 輔助工具（如 GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor IDE 等）生成大部分程式碼。

　　工程師更像是「導演」或「DJ」，負責引導與調整氣氛（vibe），而不是從頭到尾手工實作。寫程式的體驗因此更像是「即興演奏」或「腦力激盪」，而不是嚴謹的規格驅動。這種開發體驗，重點在「互動流暢、快速成型」，而非一開始就定義清楚架構。


與傳統程式設計的差異



優點與挑戰

　優點

　　● 快速原型，能激發創意。

　　● 門檻降低，非專業工程師也能靠 vibe coding 做產品。

　　● 更符合腦中「想像 → 實驗 →修正」的自然流程。


　挑戰

　　● 容易犧牲結構化與可維護性（code smell 風險高）。

　　● 缺乏嚴謹需求時，AI 可能生成不合規範或安全性不足的程式。

　　● 適合「原型」或「創意探索」，但不適合長期維護的核心系統。


　　簡單來說，vibe coding 就是用 AI 把程式設計變成一種「對話式、直覺化、隨興的創作過程」，重點是「氛圍、感覺、流暢」，而不是「規格、流程、正確性」。


關於程式碼的安全性

　　在「vibe coding」的開發模式中，開發者以自然語言指令與 AI 編程助手互動，快速生成程式碼。這種方式雖然提升了開發效率，但也帶來了多項安全風險。以下是對這些風險的深入分析：


1. AI 生成程式碼的安全漏洞

AI 編程助手通常從大量公開資料中學習，這些資料可能包含過時或不安全的程式碼範例。因此，AI 生成的程式碼可能引入 SQL 注入、跨站腳本（XSS）等常見漏洞。例如，GitHub Copilot 生成的程式碼中，約有 29.5% 的 Python 程式碼和 24.2% 的 JavaScript 程式碼存在安全弱點。 arXiv

2. 缺乏上下文理解與邏輯一致性

AI 編程助手雖能生成功能性程式碼，但對應用程式的業務邏輯和上下文理解有限。這可能導致生成的程式碼在功能上可行，但在安全性和邏輯一致性上存在問題。例如，AI 可能生成未經驗證的 API 路由，或使用不當的加密方法，從而引發安全風險。

3. 敏感資料洩露風險

許多 AI 編程助手需要訪問開發者的專案上下文，這可能包括敏感資料。如果這些資料未經適當保護，可能會被洩露給第三方。例如，開發者可能在未充分了解的情況下，將包含敏感資料的程式碼片段發送給 AI 編程助手，增加了資料洩露的風險。

4. 技術負債與維護困難

vibe coding 可能導致大量未經審查的程式碼進入專案中，這些程式碼可能缺乏適當的註解和文檔。隨著時間推移，這些程式碼可能成為技術負債，增加未來維護的難度。開發者在快速開發過程中，可能忽視了程式碼的可讀性和可維護性，從而影響專案的長期健康。

5. AI 模型的資料污染與攻擊風險

AI 編程助手的訓練資料可能受到資料污染的影響，攻擊者可能故意將包含漏洞的程式碼樣本注入訓練資料中。這些惡意樣本可能導致 AI 生成具有安全漏洞的程式碼。例如，研究表明，即使少量的資料污染也能顯著影響 AI 生成程式碼的安全性。

建議的安全措施

　為了減少 vibe coding 帶來的安全風險，建議採取以下措施：

　　　● 強化審查流程：對 AI 生成的程式碼進行嚴格的安全審查，確保其符合安全標準。

　　　● 使用安全模板與規範：建立安全的程式碼模板和規範，指導 AI 生成符合安全要求的程式碼。

　　　● 定期進行安全測試：對 AI 生成的程式碼進行定期的安全測試，及早發現潛在的安全問題。

　　　● 加強開發者培訓：提高開發者對 AI 生成程式碼安全性的認識，確保他們能夠識別和應對潛在的安全風險。

　　總結來說，雖然 vibe coding 提升了開發效率，但也帶來了多方面的安全風險。開發者和企業應該採取積極的措施，確保 AI 生成的程式碼在安全性方面達到高標準，從而保護應用程式和用戶的安全。


　　想了解更多產品資訊，請連至官網https://www.neithnet.com/zh/，或直接與NEITHNET資安專家聯繫：info@neithnet.com