2026-05-17 by 高田鑑識

更新日期：2026 年 3 月 17 日

隨著 GenAI 接管我們幾乎所有的工作，一個極具前景的新興應用案例就是「Vibe Coding」。Vibe Coding 的正式定義是：「一種依賴 AI 的程式設計技術，使用者透過幾句話的提示詞，將問題描述給經過程式撰寫調校的大型語言模型（LLM）。」

基本上，它讓任何人都能在不寫任何一行程式碼的情況下建立應用程式。它有潛力協助加速開發速度、解決過往的瓶頸，並減少每個需求都必須交由研發團隊處理的需要，讓研發團隊得以更專注於複雜的商業邏輯。

Vibe Coding 描述的是一種 AI 輔助開發的風格，使用者透過提示詞讓 LLM 或程式撰寫助理產生程式碼、精煉邏輯，並快速迭代以達成可運作的成果。它降低了入門門檻、提升了開發速度，並幫助團隊更快地進行原型開發和交付。

但讓 Vibe Coding 如此吸引人的加速效果，同時也帶來了新的安全性壓力。AI 可能以遠超手動審查速度的步調，引入不安全的邏輯、不安全的相依套件、薄弱的存取控制或洩露的機密資訊。換句話說，軟體以機器速度被建立得越多，Vibe Coding 的安全性就變得越加重要。

對工程主管而言，機會很明確：更快的交付、更少的瓶頸，以及更多的實驗空間。對安全性主管而言，挑戰同樣明確：更少的可見度、更大的變更量，以及需要治理的更廣泛軟體供應鏈。真正的問題不在於團隊是否該使用 AI 輔助開發，而在於如何讓它在規模化時保持安全。

Vibe Coding 的安全性風險並非理論上的。當 AI 在缺乏強大防護機制的情況下產生程式碼時，團隊可能會繼承安全性團隊早已熟知的同類問題，只不過速度更快、規模更大。

1. 不安全的 AI 產生程式碼

AI 程式撰寫工具可能從訓練資料中複製不安全的模式，或在追求快速產出結果的壓力下產生有缺陷的邏輯。這可能導致注入缺陷、薄弱的驗證、損壞的授權，或對敏感資料的不安全處理等問題。

2. 存在弱點且未經驗證的相依套件

AI 產生的程式碼經常自動引入開放原始碼套件、框架和函式庫。若未經驗證，團隊可能會繼承存在弱點、惡意或不適當的相依套件，進而擴大軟體供應鏈風險。

3. 寫死的機密資訊與不安全的設定

產生的程式碼可能會暴露 API 金鑰、權杖、憑證或過於寬鬆的預設值。這些問題在快速迭代過程中很容易被忽略，一旦合併或部署後就可能成為高衝擊的弱點。

4. 對 AI 輸出的過度信任

Vibe Coding 最大的安全性問題之一，不僅是產生了有問題的程式碼，而是對 AI 產生的程式碼不加批判地接受。如果團隊假設產生的輸出已經可以用於生產環境，弱點就可能在缺乏有意義的驗證下流向下游。

5. 稽核能力與治理的降低

隨著 AI 工具產生更多程式碼並建議更多變更，要解釋決策是如何做出的、引入了哪些相依套件、以及是否遵循了政策要求，變得越來越困難。這為治理、合規性和風險歸屬帶來了阻力。

6. 變更量超出傳統安全性流程的處理能力

AI 輔助開發增加了程式碼量、相依套件的異動，以及 pull request 活動。傳統的僅偵測型工作流程難以跟上，這意味著即使團隊正嘗試加速，積壓問題仍會不斷增長。

大多數安全性計畫是為程式碼以人類速度移動的世界所建構的。Vibe Coding 改變了這一點。AI 可以持續產生、修改和重構程式碼，這意味著安全性團隊不再是面對偶發的變更高峰，而是面對一種全新的運作模式。

這就是為什麼保護 Vibe Coding 的安全性需要的不僅是定期掃描或事後審查。安全性必須與建立同步運作。團隊需要對 AI 產生和人工撰寫的程式碼、AI 引入的相依套件，以及與每個問題相關的實際商業風險具有可見度。目標不是拖慢創新的腳步，而是讓信任的擴展速度與開發一樣快。

組織不需要在 AI 驅動的速度和安全開發之間做選擇。他們需要的是符合現代團隊實際建構方式的防護機制。

將 AI 產生的程式碼視為任何其他不受信任的輸入

每一個 AI 產生的變更都應在合併前進行驗證。團隊應審查產生的邏輯、檢查相依套件，並驗證安全性控制在實際使用條件下仍然有效。

在開發人員已有的工作流程中加入安全性防護機制

安全性在自然融入開發人員工作流程時效果最佳。這意味著在 IDE、pull request 和 CI/CD 管線中呈現安全性回饋，而非強迫團隊使用脫節的工具和手動交接。

優先處理真正有風險的項目

大量的 AI 輔助開發可能讓團隊被發現的問題淹沒。優先順序的排定應考量可利用性、可達性、執行階段脈絡、商業衝擊和政策一致性，使團隊能夠專注於真正能降低風險的事項。

驗證執行階段行為，而不僅是程式碼模式

靜態分析很重要，但驗證應用程式在執行階段的行為同樣重要。AI 產生的程式碼可能引入邏輯缺陷、驗證漏洞和 API 弱點，這些只有在應用程式於真實條件下進行測試時才會浮現。

治理相依套件與 AI 軟體供應鏈

保護 Vibe Coding 的安全性也意味著治理程式碼產生工具所引入的套件、框架、模型及其他 AI 相關元件。如果團隊希望防止有風險的元件被交付出去，可見度和政策執行至關重要。

保留人類的監督

AI 可以加速分類和修復，但準備進入生產環境的變更仍應保持可審查、可解釋和可稽核。最強的安全性計畫會利用 AI 幫助團隊加速行動，同時保留掌控權。

隨著 AI 輔助開發成為正常工程工作流程的一部分，安全性團隊需要的不僅是孤立的掃描器和事後審查。他們需要一種方法，在人工和 AI 產生的程式碼被建立時就進行保護、優先處理最重要的問題，並讓修復工作保持在開發人員已經使用的工作流程中。

這就是從被動式 AppSec 轉向持續保證的轉變。組織可以透過 IDE 中的安全性控制、跨平台更豐富的優先順序排定，以及支援開發速度而不犧牲監督的治理式修復，更早地降低風險暴露，而不是等待風險不斷堆積。

Vibe Coding 已經成為常態。它可以在速度、實驗和開發人員生產力方面帶來巨大的收益，但它也創造了一個更快、更複雜的風險面。這使得 Vibe Coding 的安全性成為商業和工程的優先事項，而不僅是程式碼品質的問題。

成功的組織將是那些在不中斷開發流程的情況下保護 AI 產生程式碼的組織。這意味著結合可見度、優先順序排定、執行階段驗證、供應鏈治理和以開發人員為優先的防護機制，讓團隊能夠快速且自信地行動。