AI 寫的程式碼，62% 有資安漏洞——您的半成品專案，真的安全嗎？

速度飆升，風險也跟著上來了

<cite index="71-1">最新研究發現，即使使用最新的基礎 AI 模型，62% 的 AI 生成程式碼解決方案仍包含設計缺陷或已知的資安漏洞</cite>（來源：Cloud Security Alliance）。這個數字對於許多台灣中小企業老闆來說，可能是第一次聽到——但實際上，您手上那個「做了 80%」的專案，很可能正面臨同樣的問題。

過去半年，Cursor、Claude Code、Lovable、v0 這些 AI 開發工具在台灣開發圈掀起熱潮。創辦人用自然語言描述需求，AI 幾小時內生出一個看起來能動的原型，省下大筆外包費用——聽起來很美好。但當您準備把這個半成品交給正規團隊完成最後 20%、準備正式上線時，卻發現：<cite index="75-28,75-29">AI 生成的程式碼經常包含 SQL 注入漏洞、硬編碼的密碼、不安全的身分驗證模式，以及過時的安全函數。研究分析更指出，AI 編碼助手建議有漏洞的程式碼模式的頻率，比安全替代方案高出 40%</cite>。

實務上我們常看到的情境：創辦人用 Lovable 或 Cursor 快速做出一個訂餐系統或會員平台，看起來功能都正常，但當專業團隊接手進行程式碼健診時，發現資料庫連線沒有參數化查詢、API 端點缺少驗證、敏感資料沒有加密——這些都是上線後可能被攻擊的破口。

AI 不是資安專家，它只是「照抄」訓練資料

為什麼 AI 工具會產生這麼多漏洞？<cite index="71-11,71-12,71-13">當提示詞模糊不清時，大型語言模型（LLM）會優化最短路徑以得到可執行的結果，即使這意味著使用過於強大或危險的函數。模型並不被激勵去進行安全推理——它被獎勵的是解決任務。這往往導致能運作、但會開啟重大資安問題的捷徑</cite>。

舉例來說，當您要求 AI「從資料庫查詢使用者資料」，它可能直接回傳一段字串拼接的 SQL 指令——這正是 SQL 注入攻擊的經典入口。<cite index="80-21,80-23">除非明確提示包含安全措施，否則 AI 生成的程式碼經常預設省略輸入驗證，導致預設就是不安全的輸出。最新學術研究證實，缺少輸入清理是 LLM 生成程式碼中最常見的資安缺陷，跨越不同語言與模型</cite>。

對於台灣中小企業來說，這個問題更為嚴重。許多老闆是第一次做軟體專案，不清楚什麼是「參數化查詢」或「輸入驗證」，只知道「畫面能動就好」。當創辦人或自由工程師用 AI 工具快速拼出原型後就失聯或轉手，接手的團隊往往需要花費數倍時間進行資安補強與重構。

接手半成品專案，建議這樣做

如果您手上正有一個用 AI 工具開發到一半的專案，或是準備把現有的 AI 生成程式碼推上正式環境，可以考慮以下實務步驟：

建立基礎資安檢查清單：針對常見的 AI 程式碼漏洞（SQL 注入、硬編碼密碼、缺少驗證），逐一檢查。我們整理了一份AI 程式碼上線檢查清單，涵蓋最容易被忽略的 12 個關鍵點。

不要只看「能不能動」，要看「安不安全」：很多半成品專案在 demo 時看起來完美，但缺少權限控制、錯誤處理、日誌記錄等上線必備機制。<cite index="77-1">史丹佛大學研究發現，使用 AI 助手的開發者比不使用的開發者寫出的程式碼包含更多資安漏洞——而且更容易在程式碼不安全時仍相信它是安全的</cite>。

尋找有 AI 程式碼檢修經驗的團隊：接手 AI 生成專案需要特定的檢查流程和工具。傳統的程式碼審查方式可能無法抓出 AI 特有的問題模式（例如幻覺產生的依賴套件、過時的 API 呼叫）。建議找有實際處理過 Cursor / Lovable / Claude Code 專案經驗的團隊進行免費健診。

規劃分階段補強，不要想一次到位：資安補強不是全有全無。實務上我們建議先處理「會直接導致資料外洩」的高風險問題（例如未加密的敏感資料、缺少身分驗證的 API），再逐步優化其他部分。這樣既能控制成本，也能讓專案穩定推進。

AI 開發工具確實大幅降低了軟體開發的門檻，讓更多創意能快速落地。但「做得快」和「做得對」是兩件事。對於準備將 AI 生成專案推上正式環境的台灣企業主，了解這些隱藏風險、及早規劃檢修與補強，才能真正把創意轉化為穩定營運的數位資產。

如果您手上有一個做了 80% 但卡關的 AI 專案，或是想確認現有程式碼的資安狀況，歡迎預約免費 AI 程式碼健診——我們幫您看清楚風險在哪裡，以及接下來該怎麼走。

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