AI 寫的程式碼，92% 含有重大資安漏洞：當您用 ChatGPT 或 Cursor 寫完系統，上線前做對了什麼？

2026 年 AI 程式碼資安報告：九成系統帶著漏洞上線

加拿大資安公司 Sherlock Forensics 在 2026 年 4 月發布的報告指出：<cite index="57-3,57-4">92% 的 AI 生成程式碼至少含有一個重大資安漏洞，平均每個用 AI 工具建立的系統有 8.3 個可被攻擊的弱點</cite>。這份報告分析了數十個用 GitHub Copilot、Claude、ChatGPT 和 Cursor 等工具建立的真實系統。

更值得注意的是，<cite index="54-6,54-12">25% 的 AI 生成程式碼含有已確認的資安漏洞，且 AI 生成的程式碼現在造成企業資安事件的比例已達五分之一</cite>。這些不是推測，而是 2026 年 1 到 4 月的實際生產環境數據（https://www.paperclipped.de/en/blog/ai-generated-code-security-vulnerabilities/）。

如果您正在用 AI 工具寫系統、或接手一個用 AI 產生的專案，這些數字直接關係到您的系統能不能安全上線。

為什麼 AI 工具會產生有漏洞的程式碼？

<cite index="57-11,57-12">AI 程式碼助手優化的目標是功能性、速度和開發者滿意度，資安是一個與這些目標相衝突的限制條件</cite>。換句話說，ChatGPT 或 Cursor 的任務是「讓程式能跑」，不是「讓程式安全地跑」。

常見的漏洞類型包括：

• 過度寬鬆的權限設定：<cite index="52-13,52-18">41% 的 AI 生成後端程式碼包含過於寬鬆的權限設定，而 60% 的開發者在部署前未調整 AI 生成程式碼中的權限範圍</cite>
• 資料庫結構暴露：<cite index="52-3,52-4">AI 生成的程式碼可能暴露資料庫結構和內部 API，而 50% 的組織缺乏處理 AI 工作流程中敏感資料的政策</cite>
• 注入攻擊漏洞：<cite index="52-1,52-2">2026 年資安稽核中 73% 的 AI 系統顯示出提示注入漏洞的暴露，攻擊成功率在 50% 至 84% 之間</cite>

實務上，這代表什麼？假設您用 Cursor 做了一個客戶資料管理系統，程式能跑、功能都正常，但可能任何人只要改一下網址參數，就能看到別人的訂單；或是因為權限沒設好,一個普通使用者帳號就能刪除整個資料庫。

上線前，您可以做的三件事

如果您的系統已經用 AI 工具寫了一半、或寫完了,準備要上線,建議您在正式啟用前做這三件檢查：

1. 釐清系統會處理哪些敏感資料

先列出這個系統會碰到的資料：客戶個資、金流資訊、商業機密、登入密碼⋯⋯哪些資料如果外洩會造成實質損失？把這些標出來，後續檢查才知道重點在哪。

2. 確認權限與存取控制的邏輯

AI 工具常常會產生「能用但不安全」的權限設定。建議您請一位有經驗的工程師，或找專業的程式碼健診服務，實際測試：

• 登入後能不能看到不該看的資料？
• 改網址參數能不能繞過權限檢查？
• 一般使用者帳號有沒有不該有的操作權限？

3. 針對關鍵功能做滲透測試情境

不需要做全面資安稽核,但至少針對「登入」、「金流」、「個資存取」這幾個關鍵功能,請人模擬攻擊情境測試一遍。很多漏洞在功能測試時不會出現,但在有人刻意嘗試繞過時就會現形。

如果您現在手上有一個用 AI 工具寫的系統、卡在「不確定能不能上線」的階段，下一步可以考慮預約免費的程式碼健診——我們會協助您釐清系統的資安風險、權限設定邏輯,以及哪些地方需要補強才能安全上線。

您已經把系統做到這個階段了,剩下的是把風險控制在可接受範圍,讓系統安穩地送到正式環境。