AI 寫的程式碼，四成五有資安漏洞——當「能跑起來」不等於「能安全上線」
AI 寫程式的速度很快,但資安問題也跟著加速
如果您手上有一套請外包工程師做的系統,或者用 Cursor、ChatGPT 等 AI 工具「寫」出來的程式碼,想上線前可能會想:「它會動啊,這樣就可以了吧?」
先別急。
2026 年 4 月,雲端安全聯盟(Cloud Security Alliance)發布了一份針對 AI 程式碼安全性的研究報告,數據不太樂觀:<cite index="71-7">資安公司 Veracode 測試超過 100 款大型語言模型(LLM),發現 45% 的 AI 產生程式碼樣本含有 OWASP Top 10 漏洞</cite>——也就是說,接近一半的 AI 寫的程式碼,可能在不知不覺中把「前門大開」留給駭客。
更令人擔心的是,<cite index="71-8">喬治亞理工學院的「Vibe Security Radar」專案追蹤到,光是 2026 年 3 月單月就有 35 個 CVE(公開資安漏洞編號)直接歸因於 AI 編碼工具</cite>。而研究人員估計,實際數字可能還要再乘以 5 到 10 倍。
這不是「AI 不好」的問題,而是「AI 寫的東西您真的看懂了嗎?」的問題。
「會動」跟「安全上線」之間,隔著一整套檢查流程
很多台灣中小企業老闆手上拿到的系統,不管是外包做的、接手前任工程師留下的,還是自己用 AI 工具「生」出來的,最常見的驗收標準就是:「功能跑得起來」。
但實務上,「功能正常」跟「可以安全上線」是兩回事。
<cite index="71-1,71-2">研究發現,權限提升漏洞增加了 322%,架構設計缺陷增加了 153%——這些都是需要深度理解系統脈絡才能偵測的漏洞,也最容易在正式環境被利用</cite>。
換句話說,AI 很會「把功能做出來」,但不太會「把資安做對」。尤其當您的系統涉及會員資料、金流、訂單、客戶隱私時,這些看不見的漏洞就是未爆彈。
如果您現在手上有一套「看起來會動」的系統,但不確定能不能直接上線,建議您可以先做三件事:
- 確認有沒有處理敏感資料 — 如果有會員帳密、金流、個資,就不能只看「功能跑得起來」
- 檢查權限控管邏輯 — 使用者能不能改別人的資料?能不能看到不該看的東西?
- 確認 API / 資料庫有沒有裸露在外 — 很多 AI 寫的系統會把 API key、資料庫連線字串直接寫在程式碼裡,這在正式環境是大忌
這三項如果您自己不確定怎麼查,也不用急著「重做」。實務上,很多系統只是缺最後一段收尾,並不是整套砍掉重練。
想上線的系統,別讓資安成為最後一道關卡
我們遇過不少案例:老闆手上有套「差不多做好了」的系統,但工程師說「這個不能上」、「那個有風險」,卻沒有具體告訴老闆到底要改什麼、要花多少時間。
結果系統就卡在那裡,不敢上也不敢砍,每個月還要繼續付主機費、網域費,變成「花錢養著的負擔」。
如果您也遇到類似情況,AI 上線專家可以幫您做的是:
- 免費幫您的程式碼做一次健診,具體告訴您哪些地方有風險、哪些可以先上
- 不會要您「全部重做」,而是看哪些地方補強就能安全上線
- 如果真的需要改,也會告訴您「改什麼」、「為什麼要改」、「大概要多久」
不是每套 AI / 外包做的系統都有問題,但在上線前做一次檢查,總比上線後出事再來收拾要划算得多。
如果您手上有套「不確定能不能上線」的系統,歡迎填寫免費程式碼健診表單,讓我們幫您看一下到底差在哪裡。
AI 上線專家 ｜ 陪您把想上線的系統,安穩送到正式環境。免費健診 →