22｜编程助手如何防止代码注入与权限漏洞？
赵帅
你好，我是赵帅。
从 2024 年开始，越来越多的企业将 AI 编程助手嵌入开发流程。从自动生成代码注释，到直接生成完整函数、脚本模板、接口封装，从国外的的 Cursor 到字节的 Trae，生成式 AI 已经成为很多程序员日常工作的“第二大脑”。但 AI 生成的代码真的安全么，虽然这个问题被反复提及，但很少有系统性的分析。
在实际应用中，很多团队发现 AI 编写的代码存在以下风险：
生成未经验证的外部调用路径。
忽略异常处理或默认暴露管理权限。
无视用户输入是否合法过滤。
或者在训练数据中“学到”了危险操作。
这些风险并不罕见。在某些语言中，一行 os.system("rm -rf /") 可能就是模型从历史项目中“继承”的“最佳实践”。因此，对生成代码的安全审查、沙箱隔离、行为限制、语义约束等机制亟需被重视和落地。
这节课呢，我们将从“使用 AI 编写 Python 代码”的场景出发，拆解大模型在开发类任务中容易出现的安全漏洞，并通过一个可运行的代码审查器，带你掌握大模型输出代码的风险筛查、限制执行、打标签、溯源等关键技术路径。这不仅是一节“让你更敢用 AI”的课程，更是为你今后参与 AI 开发、审核、发布提供安全基础能力的一节“保命课”。
场景举例：这类代码你敢执行吗？
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1. AI编程助手存在安全风险，需要关注命令注入、权限控制、异常处理等问题。 2. 代码风险识别器可以通过静态语法扫描判断代码中的潜在风险点，如敏感API、系统命令或危险操作。 3. Prompt Engineering技巧可以引导大模型生成更安全、规范的代码，包括明确功能边界、加入异常处理要求等。 4. 输出控制与可信标签系统可以为AI生成的代码加标签，提醒开发者注意执行风险，如危险调用、外部依赖等。 5. 沙箱执行与灰度机制可以将AI代码执行过程纳入沙箱机制，确保不对真实系统产生副作用，如环境隔离、网络限制等功能。
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