ИИ и безопасность: почему машинный код становится новой зоной риска для backend-инженеров

В 2025 году генеративный ИИ активно используется в разработке серверной логики, но с ним приходит новый риск: код, сгенерированный машиной, часто содержит ошибки, которые не видны с первого взгляда. Backend-инженеры становятся «первой линией обороны» — ведь именно они отвечают за то, чтобы алгоритмы, сервисы и API работали безопасно. ИИ не проверяет бизнес-логику — он повторяет шаблоны, и если шаблон небезопасен, баг или бэкдор попадает в прод.

В последние 2 года в индустрии резко выросло количество:

• проектов, где 30–70% кода генерируется с помощью ИИ;
• ошибок, появившихся из-за автогенерации (включая небезопасные запросы, неправильные проверки прав доступа, хардкод ключей и прочее);
• случаев, когда разработчики копируют фрагменты из ChatGPT без дополнительной валидации.

Результат — код работает, но внутри него может скрываться ошибки, которые в последствии не позволят верно работать многим процессам.

Вот несколько конкретных сценариев, которые уже встречаются в реальных проектах:

1. Иллюзия корректного кода
ИИ (например, GPT-4 или Copilot) пишет код, который на первый взгляд выглядит рабочим, Но он может:

• не проверять входные данные;
• не использовать prepared statements в SQL-запросах;
• не учитывать контекст прав пользователя.

В итоге создаются ошибки, которые можно эксплуатировать без особых усилий.

2. Повторение небезопасных паттернов
ИИ учится на уже существующем коде из публичных репозиториев. Если там 50% решений небезопасны — ИИ будет воспроизводить их, не отличая хорошее от плохого.

3. Слепое копирование

Разработчики, особенно джуны, могут вставлять код «из ответа ChatGPT» без ревью. Код выглядит красиво, работает, но содержит ошибку, которую ни линтер, ни CI/CD не ловят.

4. Обфускация ошибок

ИИ может «замаскировать» неправильную логику под «умный» код. Человеку сложно сходу понять, что здесь не так, особенно если это фрагмент в 30+ строк

Frontend может сломаться, но редко станет точкой входа для атак. А вот бэкенд — это данные, токены, логика, привилегии, API и безопасность целого сервиса.

Backend-инженер в 2025 году — не просто «писатель логики», а:

• архитектор;
• контролёр доступа;
• аудитор безопасности.

1. Проверяй всё, что написал ИИ

ИИ умеет генерировать код быстро, красиво и «похожим на правду». Но именно в этом и кроется опасность. Он не всегда понимает контекст задачи, уровень угроз или специфику архитектуры твоего проекта.

Что делать?

• Не вставляй код в проект, если не разобрался, как он работает построчно.
• Не полагайся на то, что раз «всё запускается», значит безопасно. Часто баги и уязвимости проявляются в edge-кейсах, которые ИИ не учитывает.
• Запускай линтеры и статический анализ даже для «простых» функций — иногда именно в них спрятан баг.
• Пиши юнит- и интеграционные тесты для фрагментов, полученных от ИИ, особенно если они касаются авторизации, прав доступа, операций с БД.
• ИИ может ускорить твою работу — но только если ты остаёшься «пилотом», а не пассажиром.

2. Обнови стек знаний по безопасности

То, что ты проходил на первых курсах по backend-разработке, уже может быть устаревшим. Сегодняшний backend — это не просто логика, а часть сложной экосистемы, где безопасность критична.

Что делать?

• Обнови знания по OWASP Top 10 для API — там много примеров из реальных кейсов 2023–2025 годов.
• Углубись в работу JWT — многие баги связаны с неверной валидацией токенов или неправильной проверкой подписи.
• Освежи в памяти, как работают OAuth 2.0, CORS, CSRF, Rate Limiting — особенно если ты работаешь с публичными API или фронт+бэк связкой.
• Пройди хотя бы один курс по DevSecOps — это помогает системно выстроить безопасную цепочку доставки кода.
• Backend-инженер 2025 года — это не только кодер, но и интегратор безопасности.

3. Автоматизируй аудит безопасности
Даже если ты мега-внимателен — ручной аудит всего кода невозможен. Тут на помощь приходят инструменты автоматической проверки, которые можно внедрить на уровне CI/CD.

Что делать?

• Используй SAST (статический анализ) для поиска потенциальных уязвимостей ещё до деплоя. Например, SonarQube, Semgrep, Codiga.
• Добавь DAST (динамический анализ) — для проверки приложений в рантайме. Даже простые решения могут обнаружить критические баги.
• Интегрируй инструменты для поиска секретов и токенов в коде — такие как truffleHog, Gitleaks, GitGuardian.
• Настрой алерты или гейт на коммиты, где встречаются raw SQL-запросы, eval(), небезопасные функции сериализации или отключение CORS без ограничений.

Безопасность — это не только про людей, но и про процессы. И автоматизация — твой лучший друг.

4.Проводите регулярный secure-код-ревью внутри команды

В команде, где используется ИИ, критически важно не просто делать ревью «на чистоту кода», а разбирать риски безопасности. Особенно это касается тех мест, где код был сгенерирован или скопирован.

Что делать?

• Введите практику «ревью по безопасности» — отдельную стадию, где обсуждается не логика фичи, а риски, входные точки, потенциальные уязвимости.
• Отдельно разбирайте фрагменты, написанные с помощью ChatGPT, Copilot и т.п. — ИИ может повторить плохие паттерны из StackOverflow.
• Учите джунов задавать правильные вопросы: «А как это работает в случае X?», «Что, если токен подменят?», «А что, если пользователь отправит 1000 запросов в секунду?».
• Создайте внутри команды чеклист безопасности, который будет проходить каждый pull request.

Только коллективная культура безопасности поможет вам не допустить критических ошибок, особенно в эпоху машинного кода.

ИИ будет продолжать писать код. Возможно, завтра 80% backend-функций будет генерироваться автоматически. Но именно разработчик — тот, кто несёт ответственность за безопасность, даже если сам не писал каждую строчку.

Backend-инженеры, которые умеют:

• отличать безопасный код от небезопасного;
• строить архитектуру с учётом угроз;
• интегрировать ИИ-инструменты без вреда будут в топе рынка.

ИИ — это мощный инструмент, но не спасение. Он не заменяет мышление. Машинный код может быть источником риска, если программист теряет контроль. И именно backend-инженер — тот, кто должен видеть и предотвращать эти риски.