AI 浪潮正席卷软件行业，程序员们在 FOMO 情绪和效率诉求的双重驱动下，越来越多地把 AI 编程工具融入日常工作，“Vibe Coding”逐渐成为一种新的开发常态。

然而，近期 Replit AI 编程平台发生误删生产数据库的事件，为热烈的 AI Coding 氛围蒙上阴影。事件一出，迅速引发业内关于 AI 编程安全性的广泛讨论：AI 生成的代码究竟有多安全？在享受效率红利的同时，如何真正保障 AI Coding 的安全性？

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01

真实开发场景下，AI生成代码的安全性研究

为此，我们邀请国内领先的AI安全企业----安恒信息做了一次双层次实验，并且搭建了一套完整的“多智能体（MCPs）协同驱动的自动化安全审计体系”，系统性评估AI代码生成工具在不同条件下的安全表现。

实验框架图 (点击放大)

实验目标主要聚焦两个方向：评估AI生成代码的基础安全性、探索安全设计对代码安全的影响机制。

实验选取国内外主流的10款 AI 代码生成工具，设计涵盖代码片段任务与完整项目的提示词集合，生成真实的代码样本。随后，依托数字员工平台，构建“多引擎审计 → AI 研判降噪 → AI 深度审计 → AI 修复建议 → 报告生成”的全自动化流程，实现对AI生成代码的系统化漏洞评估。

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02

你的代码正在“裸奔”：AI默认生成的

代码是不安全的

测评结果显示，AI在默认状态下生成的代码存在严重的安全隐患。如果不加任何限制，代码上线几乎等同于“裸奔”。因此，至少要引入安全提示词和静态安全测试作为最低安全门槛。

1、AI默认生成代码=裸奔！AI写的Bug比你想象的多

在无安全设计的情况下，AI生成代码的平均缺陷密度约为 11.28 个/千行代码，部分模型甚至超过 20 个/千行。高频出现的问题包括：SQL注入、路径遍历、弱加密、硬编码密钥等等。

不同AI编程模型生成代码的漏洞数量（每千行代码） (点击放大)

AI生成代码的漏洞类型分布 (点击放大)

更令人担忧的是，高危漏洞比例占比惊人，这意味着一旦投入生产环境，后果可能极其严重。

AI生成代码的漏洞风险等级分布 (点击放大)

2、增加安全提示词后，缺陷密度下降一半

通过引入安全提示词，缺陷密度从 11.28 个/千行降至约 7.41，再进一步使用增强型提示词，降至 5.67 个/千行。换句话说，安全提示词能让缺陷数量几乎减半，效果非常显著。

加入安全提示后各模型生成代码的漏洞数量变化（每千行代码） (点击放大)

平均缺陷密度变化（每千行代码） (点击放大)

3、真刀真枪测评：10大AI编程工具安全性

先看合规性：漏洞榜单对照

CWE Top 25 和 OWASP Top 10 是国际公认的核心 Web 应用安全风险清单。我们将 AI 生成代码中的漏洞类型与这两大基准对照，如果触发了对应弱点，就视为“不合规”；反之，则合规度越高。

通过统计命中率并转换为排名，可以直观量化不同模型在规避行业标准漏洞方面的表现。表 1、表 2 展示了不同提示词条件下的 CWE / OWASP 合规排名。

表1-不同提示词加入后各模型的CWE合规排名

表2-不同提示词加入后各模型的OWASP合规排名

再看综合评分：谁更稳健

综合评分按“安全30% + 合规20% + 代码质量15% + 安全成熟度15% + OWASP10% + CWE10%”计算。

表3-不同提示词加入后各模型的综合排名

结果很有意思：在 无提示词 或仅用 全局提示词 时，各模型差异不大，几乎都踩了不少坑，导致排名大量并列。

但一旦加入 增强提示词，分化就出现了——并列情况明显减少，有的模型安全性迅速拉开差距。

换句话说：安全提示词，确实能让模型“收敛乱跑”，规避更多风险。从源头降低了高危缺陷发生的概率。

结论

总的来说，在无安全提示词的情况下，各模型的表现差异并不大，都存在较多不合规项；加入全局安全提示词后，达到合规基线的模型占比明显提升且方差收敛。

AI 写代码默认不安全，必须叠加外部安全体系加固，才有可能达到上线标准。

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03

AI Coding时代，如何做安全审计？

如何应对以上问题，安恒提出了一套自己的实践思路，经过充分研究以及在多家公司成功实践的基础上，依托数字员工平台，提出“多智能体（MCPs）驱动的自动化安全审计体系”。覆盖了从威胁建模、代码生成、审计研判的全流程。由多个MCP协同完成，从设计到报告输出形成闭环，框架包括六个部分：

1）AI威胁建模MCP。根据需求自动生成安全约束，确保后续开发带有安全上下文。该智能体能够自动推演攻击路径与威胁场景，如：支付绕过、越权访问、敏感数据泄露等，并且生成与业务风险高度耦合的安全控制建议。

2）多引擎融合审计MCP。融合多种源代码审计引擎，实现引擎间优势互补，消除检测盲区，同时支持灵活扩展，输出更全面的审计结果。

3）开源组件风险分析MCP。通过漏洞可达性分析、代码指纹比对、深度递归依赖解析等技术，精准判定组件风险，全面覆盖直接与传递依赖，分钟级采集并验证全球开源情报，输出完整的成分风险清单。

4）AI智能研判MCP。依托实战沉淀的高危漏洞规则，结合上下文语义分析，对多引擎扫描结果进行精准研判，覆盖 SQL 注入、反序列化、路径遍历、弱加密等关键风险，输出高可信度的漏洞判定。

5）AI代码深度审计MCP。定向聚焦安全敏感区，过滤无价值代码噪声，基于 Java 高危函数清单与内部安全规范构建规则矩阵，覆盖配置漏洞、高危缺陷及中间件风险，弥补传统审计在规则盲区与上下文分析的不足，输出高精度的漏洞检测结果。

6）AI自动修复与综合报告MCP。依托上下文感知与规范驱动，综合技能一至四的分析与审计结果，实现高效可信的漏洞整改，输出一键可落地的修复方案及完整综合报告。

该框架已在实验中验证，能同时提升审计效率与覆盖率，支持与企业DevSecOps流程深度融合。是AI Coding安全“左移”的最佳实践。

更重要的是，安恒信息还将这一框架集成到统一的交付形态中，打造出了“安全开发一体机”。

可以把它理解为：多智能体框架是底层“发动机”，而安全开发一体机则是把发动机、底盘和驾驶舱都装配齐全的“整车”，企业只需开箱即可使用。

“安全开发一体机”将国产代码仓库、威胁建模、SAST、SCA、CI/CD、制品库等核心安全模块形成“一机打包”的完整安全开发基础设施。它既继承了多智能体框架的智能化优势，又通过产品化集成降低了落地门槛，使企业能够快速实现从研发到上线的全流程安全闭环。在版本设计上，提供基础版与旗舰版两个形态：

基础版：集成国产代码仓库、SAST、SCA 、CI/CD等核心能力，帮助用户快速落地 DevSecOps，实现安全检测与流程管理的一体化。

旗舰版（AI）：在基础能力之上，进一步叠加AI威胁建模、 AI 漏洞研判、AI源代码审计、AI修复建议与智能报告生成等模块，利用大模型驱动的自动化能力，实现“生成即安全”的目标，大幅提升漏洞识别精度、修复效率和整体安全成熟度。

通过这种分层架构，用户既可以根据自身安全建设阶段灵活选择合适版本，又能在未来平滑升级到旗舰版，实现安全能力的可持续演进。

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04

企业级代码“生成即安全”的可行路径

AI Coding的安全问题并不是一个简单的技术问题，它需要模型厂商、安全团队以及开发者的持续协同。多智能体审计框架为我们指出了一条切实可行的实践路径，企业级代码的“生成即安全”将在越来越多的场景进行落地。

AI编程只有真正成为可靠的生产力，而非极客工具箱里的玩具，才能够给企业带来生产效率的提升、价值的增量。这场变革才刚刚开始，但每一步探索，都在为更安全的AI Coding未来铺路。

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05

AI驱动安全防御范式全面升级

除 AI 编程外，其他网络安全领域也正遭遇AI驱动的攻击升维挑战，倒逼防御范式迎来革命性突破。面对 “以 AI 对抗 AI” 的需求，行业亟需更高效的AI安全服务创新范式。

作为国内唯一以数字贸易为主题的国家级展会，第四届全球数字贸易博览会（以下简称“数贸会”）即将于9月25日 - 29日在杭州大会展中心盛大启幕。安恒信息正式成为本届数贸会“数字安全技术服务合作伙伴”，将以自主研发的AI+安全产品，为这场聚焦“数字贸易 商通全球”的国际盛会保驾护航。

安恒信息届时将全球首发集成18年实战沉淀、千名专家经验炼成的“AI安服数字员工”，致力于构建高效智能的新时代数字安全服务体系。这不仅是对谷歌认定的十大AI+应用领域（安全 Agent）的率先落地，更是中国安全治理理念与经验向全球的重要输出。