概要
https://qiita.com/hokutoh/items/5119872f45845dee78bf
詳細内容
## AIが生成したコードのリスク(CSETレポートまとめ)
https://qiita.com/hokutoh/items/5119872f45845dee78bf
AIモデルが生成するコードには、脆弱性が含まれるリスクが高いことを報告する。
[[AIコード生成, サイバーセキュリティ, コード脆弱性, LLM, ソフトウェア開発]]
この記事は、AIが生成するコードのサイバーセキュリティリスクに関するCSETのレポートをまとめたものです。レポートによると、AIモデルはしばしば脆弱性のあるコードを生成し、テストでは平均48%の失敗率を示しています。リスクは、安全でないコード生成、モデル自体の脆弱性、そしてそれらが下流に与える影響に分類されます。安全でないコードが生成される理由としては、脆弱なデータから学習することや、機能性とセキュリティの間でのトレードオフが考えられます。開発者は、AI生成コードが人間が書いたコードよりも本質的���安全であると仮定すべきではなく、厳格なレビュープロセスを適用する必要があることが強調されています。
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**編集者ノート**: AIによるコード生成は開発効率を劇的に向上させる可能性を秘めていますが、この記事が指摘するように、セキュリティリスクは無視できません。特に、AIが学習データに含まれる脆弱性をそのままコードに反映させてしまう点は、開発ワークフローに新たな課題を投げかけます。今後は、AI生成コードの静的解析や動的解析をCI/CDパイプラインに組み込むことが標準化され、AIによるコードレビュー支援ツールも進化していくでしょう。開発者はAIを「魔法の杖」ではなく、「強力だが注意が必要なアシスタント」として捉え、常に批判的な視点を持つことが求められます。この傾向は、特にセキュリティが最重要視される金融システムやインフラ関連の開発において、より顕著になるはずです。