布局新一代安全！网安巨头Palo Alto推出氛围编程防护框架

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安全内参1月13日消息，国际网安巨头派拓网络（Palo Alto Network）推出了一套名为SHIELD的框架。它定义了一份安全最佳实践，用以保护基于AI驱动的氛围编码（Vibe Coding）技术所开发的应用程序。

派拓网络旗下研究部门Unit 42的高级咨询总监Kate Middagh表示，随着各类组织采用氛围编码工具的速度呈指数级增长，安全风险也随之攀升。例如，向这些工具的输出中注入恶意提示相对并不困难，而这些提示可被用于执行任意代码并造成敏感数据外泄。

识别并应对氛围编码风险

只需输入简单提示就能生成可运行的代码，这是氛围编码带来的新现实。毋庸置疑，生产力获得了巨大的提升，但我们也需要审视氛围编码所带来的意外后果。

当AI生成的函数能够正确获取数据，却忽略了关键的身份认证和速率限制控制时，会发生什么？当AI智能体被恶意提示所欺骗，从而导致敏感数据外泄时，又会发生什么？

随着组织迅速采用这些工具，生产力与安全之间的鸿沟正在不断扩大。“噩梦场景”已经不再是假设，而是有据可查的真实世界事件。

对软件加速交付的需求、对云原生技术日益增长的依赖以及DevOps的广泛采用，加剧了软件开发生命周期（SDLC）的复杂性和资源需求。氛围编码为此提供了一线曙光，使团队能够以更少的资源完成更多工作。然而，随着其被更广泛地采用，Unit 42已观察到现实世界中发生的多起灾难性失败案例：

• 不安全的应用开发导致数据泄露：某销售线索应用遭到成功入侵，原因在于氛围编码智能体在构建过程中忽略了关键安全控制，例如身份认证和速率限制控制。

• 不安全的平台逻辑导致代码执行：研究人员通过间接提示注入发现了一个关键缺陷，该缺陷允许通过不可信内容进行恶意命令注入，从而执行任意代码并实现敏感数据外泄。

• 不安全的平台逻辑导致绕过认证：某个流行程序的认证逻辑中存在关键缺陷，仅需在API请求中提供应用程序公开可见的ID，即可绕过相关控制。

• 失控的数据库删除导致数据丢失：某AI智能体在被明确指示冻结生产环境变更的情况下，仍然删除了某社区应用的整个生产数据库。

理解氛围编码风险的根本原因

这些事件是AI模型运行方式中可预测且根本性缺口的体现。根据分析，这些风险主要集中在以下几个关键类别：

• 模型优先考虑功能而非安全：AI智能体被优化为快速给出可运行的答案，并未在内在设计上针对提出关键安全问题进行优化，因此其本质上是默认不安全的。在许多此类工具中，是否启用安全扫描或“裁判智能体”是可选项，这由此留下了潜在的安全缺口。

• 关键上下文盲区：AI智能体缺乏人类开发者所具备的情境感知能力，例如无法区分生产环境与开发环境。

• “幽灵”供应链风险：AI模型往往会幻觉出听起来很有用、但实际上并不存在的库或代码包，从而引发无法解决的依赖问题。

• 公民开发者与开发者过度信任：缺乏开发背景的人员通常未接受过如何编写安全代码的培训。因此，代码开发的民主化正在加速安全漏洞和长期技术债务的引入。此外，这些代码往往看起来正确且能够运行，从而造成虚假的安全感，在缺乏传统变更控制和安全代码审查的情况下，加速漏洞的产生。

如何保障氛围编程安全

具体而言，SHIELD框架建议采用以下最佳实践：

• 职责分离（S）：仅将AI智能体限制在开发和测试环境中。氛围编码平台往往存在权限过度聚合的问题。例如，组织应确保嵌入在氛围编码平台中的AI智能体无法访问生产环境。

• 人在回路（H）：对于任何影响关键功能的代码，必须由人工执行强制性的安全代码审查，并在代码合并前要求拉取请求（PR）获得批准。尤其是在公民开发者使用氛围编码工具编写代码时，这一点尤为关键。

• 输入/输出验证（I）：通过设置防护栏将可信指令与不可信数据加以分离，对提示进行净化，并要求AI使用静态应用安全测试（SAST）工具对逻辑检查和代码执行进行验证。

• 强制采用以安全为中心的辅助模型（E）：调用外部或独立的辅助模型，在部署前执行SAST测试、密钥扫描、安全控制验证以及其他关键验证功能，以识别漏洞和硬编码密钥。

• 最小智能体权限（L）：在所有氛围编码平台和AI智能体中实施最小智能体权限原则，仅授予其履行职责所需的最低权限和能力，限制对敏感文件的访问，并为任何具有破坏性的命令设置防护栏。

• 防御性技术控制（D）：围绕供应链和执行管理部署防御性控制措施，例如使用软件成分分析（SCA）工具，并禁用自动执行功能。

Middagh指出，从网络安全角度来看，大多数AI编码工具都存在严重缺陷。她补充称，在许多此类工具中，安全扫描或“裁判智能体”的使用充其量只是可选项。她还表示，AI智能体并不具备人类开发者那样的情境感知能力，而人类开发者能够根据代码是在开发环境还是生产环境中运行来评估风险。

当AI工具创建了实际上并不存在的库或代码包时，也会对软件供应链构成潜在威胁。此外，还有研究表明，即便存在明确的相反指令，AI智能体仍可能删除某个应用的整个生产数据库。

Middagh表示，不幸的是，在大多数组织为氛围编码工具全面采用最佳DevSecOps实践之前，似乎不可避免地会发生几起灾难性的安全事件。与此同时，她补充道，应用安全团队应尽其所能，鼓励所有使用这些工具的人员遵循最佳实践，同时也要为应对安全漏洞做好准备。

参考资料：https://securityboulevard.com/2026/01/palo-alto-networks-defines-shield-framework-to-secure-vibecoding/、https://unit42.paloaltonetworks.com/securing-vibe-coding-tools/

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