Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Inhuren
Over onsDienstenTechnologieënIndustrieënPortfolio
Het is je waarschijnlijk al opgevallen — Vibe Coding is ons heden en onze toekomst, dat staat vast. Het werkt razendsnel en bespaart je urenlang saai programmeerwerk. Wat kunnen we ons nog meer wensen?
Maar er is altijd een ‘maar’. Juist de snelheid die het zo aantrekkelijk maakt, maakt het ook riskant. Wanneer teams snel te werk gaan, de juiste validatie overslaan of vertrouwen op door AI gegenereerde architectuur zonder voldoende controle, kunnen kwetsbaarheden onopgemerkt in de productie terechtkomen. Defecte toegangscontroles, blootgestelde inloggegevens, onveilige afhankelijkheden en datalekken — deze risico's zijn reëel en ernstig.
Maar geen paniek, er is een manier om deze tekortkomingen aan te pakken. Bij Innowise beoordelen we vaak door AI gegenereerde en met vibe-coding geprogrammeerde applicaties, en dit zijn de beveiligingsproblemen waar we als eerste op letten. In dit artikel neem ik je mee door de meest voorkomende problemen die vibe-coding met zich meebrengt en laat ik je zien hoe je ze kunt oplossen.
Vibe-codering is de praktijk waarbij het gebruik van AI-aangedreven tools om snel code te genereren, vaak op basis van eenvoudige aanwijzingen of vooraf ingestelde instructies. In wezen produceert de AI hiermee functionele code in een fractie van de tijd die je nodig zou hebben om deze handmatig te schrijven.
Hierdoor kunnen ontwikkelaars zich meer richten op het grotere geheel (ontwikkelen en innoveren) en de repetitieve taken aan de AI overlaten. Maar dat gemak heeft een prijs.
De code die door deze tools wordt gegenereerd, ziet er op het eerste gezicht misschien perfect uit, maar zonder de juiste beveiligingscontroles kunnen er ernstige beveiligingskwetsbaarheden in Vibe Coding waardoor je app kwetsbaar kan worden voor een aanval.
Voordat we ingaan op de belangrijkste beveiligingsuitdagingen, gaan we eerst eens nader kijken naar twee belangrijke redenen voor de toename ervan.
Vibe-coderen wint aan populariteit om een simpele reden: snelheid. AI neemt het zware werk van het coderen voor zijn rekening, en wat vroeger weken in beslag nam, kan nu binnen enkele dagen worden gedaan. Daardoor kunnen bedrijven in hoog tempo MVP’s op de markt brengen en experimenteren.
Bovendien verlaagt vibe-coding de drempel om software te ontwikkelen. Je hoeft geen doorgewinterde ontwikkelaar te zijn om een projectidee van de grond te krijgen. Niet-technische teams kunnen AI-tools gebruiken om zonder diepgaande programmeerkennis applicaties te maken, financiering aan te trekken, concurrerend te worden en snel de markt te betreden.
Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende beveiligingsproblemen die gepaard gaan met door AI gegenereerde code.
Kwetsbaarheden voor het op afstand uitvoeren van code stellen aanvallers in staat om kwaadaardige code op uw server uit te voeren, vaak zonder enige interactie van de gebruiker. Dit kan gebeuren wanneer een door AI gegenereerde app de invoer niet goed valideert en een aanvaller in staat stelt code te injecteren die op de server kan worden uitgevoerd. Onveilige deserialisatie (zoals het gebruik van de pickle-module in Python) en onveilige functies zoals eval() kan gemakkelijk de deur openzetten voor RCE. Wat is daar dan het probleem mee, vraag je je misschien af. AI heeft de neiging om voorrang te geven aan snelle oplossingen, en niet aan beveiliging, wat resulteert in code die werken maar brengt je in gevaar waar je het het minst verwacht.
Cross-site scripting-kwetsbaarheden doen zich voor wanneer een applicatie een aanvaller in staat stelt kwaadaardige scripts in te voegen in webpagina’s die door anderen worden bekeken. Dit gebeurt vaak wanneer de uitvoer niet correct is gecodeerd, waardoor schadelijke scripts in de browser van het slachtoffer kunnen worden uitgevoerd. Door AI gegenereerde code kan het coderen van bepaalde uitvoer overslaan, in de veronderstelling dat dit geen probleem is, maar dit vormt een gemakkelijke ingang voor XSS-aanvallen.
SQL-injectie is een van de oudste trucs uit het boekje, maar wordt nog steeds op grote schaal misbruikt. Dit gebeurt wanneer niet-gefilterde gebruikersinvoer rechtstreeks in SQL-query’s wordt ingevoegd, waardoor aanvallers de database kunnen manipuleren. AI genereert vaak code die gebruikmaakt van het samenvoegen van tekenreeksen in plaats van geparametriseerde query’s, wat de deur openzet voor deze kwetsbaarheid.
In talen als C en C++ kunnen kwetsbaarheden op het gebied van geheugenbeschadiging, zoals bufferoverschrijdingen en verkeerd gebruik van pointers, rampzalige gevolgen hebben, waaronder ongeoorloofde toegang tot het systeemgeheugen. Door AI gegenereerde code kan gebruikmaken van onveilige patronen voor geheugenbeheer, vooral wanneer de prompt erop gericht is de functie snel werkend te krijgen in plaats van een veilige implementatie af te dwingen. Zonder zorgvuldige controle kunnen deze fouten in de productiecode terechtkomen.
Vastgelegde API-sleutels, loggegevens of omgevingsvariabelen kunnen in verkeerde handen terechtkomen als ze niet goed worden beveiligd. Het gevaar is dat door AI gegenereerde code deze gevoelige gegevens tijdens het genereren mogelijk niet signaleert. Blootgestelde sleutels of inloggegevens kunnen al snel leiden tot datalekken en de hele applicatie in gevaar brengen.
Vibe-codering is niet immuun voor kwetsbaarheden in de toeleveringsketen. Door AI gegenereerde code haalt vaak afhankelijkheden of externe bibliotheken binnen die verouderd of zelfs schadelijk kunnen zijn. Ook ‘hallucinated packages’ – pakketten die de AI ten onrechte en zonder verificatie toevoegt – vormen een risico. En in sommige gevallen kunnen ontwikkelaars te maken krijgen met ‘slopsquatting’, waarbij kwaadwillende actoren valse pakketnamen creëren die sterk lijken op legitieme namen, waardoor AI-tools worden misleid om ze op te nemen. Het regelmatig controleren van afhankelijkheden en het verifiëren van hun bronnen is essentieel om deze risico’s tot een minimum te beperken.
Hier volgen enkele voorbeelden van beveiligingslekken in Vibe Coding die de sector op zijn kop hebben gezet.
In een van de meest in het oog springende voorbeelden van kwetsbaarheden in vibe-codering heeft het Lovable-platform duizenden projecten maar liefst 48 dagen lang blootgesteld als gevolg van een BOLA-kwetsbaarheid (Broken Object Level Authorization). Dit probleem vond zijn oorsprong in door AI gegenereerde apps en leidde tot het onbedoeld lekken van broncode en inloggegevens voor databases. Ondanks een bugbounty-melding waarmee het bedrijf werd gewaarschuwd, bleef het probleem voor bestaande projecten onopgelost, wat resulteerde in een enorme blootstelling.
Bij een ander verontrustend incident kreeg het Moltbook-platform, een app die volledig door AI is gegenereerd, te maken met een groot datalek waarbij 1,5 miljoen API-tokens en 35.000 e-mailadressen openbaar werden gemaakt. Het lek kon worden herleid tot een verkeerd geconfigureerde database, een fout die de AI tijdens het genereren van de code over het hoofd had gezien. De oprichter gaf openlijk toe dat de app volledig door AI was gegenereerd, wat vragen opriep over de veiligheid van vibe-coding.
De BBC heeft een experiment uitgevoerd waarbij een platform voor het coderen van vibe’s met succes werd gehackt door een onderzoeker, die volledige toegang kreeg tot de app en de gebruikersomgeving. Wat maakte deze aanval nog zorgwekkender? Er was geen interactie van de gebruiker nodig om de inbreuk te laten plaatsvinden. Dit experiment toonde aan hoe gemakkelijk door AI gegenereerde code kan worden misbruikt als ontwikkelaars niet waakzaam zijn op het gebied van beveiliging.
De risico’s beperken zich niet tot wat er in je bestanden staat. Veel problemen liggen voor het grijpen, verborgen in aannames, werkprocessen en systeemconfiguraties. Hieronder gaan we dieper in op de minder voor de hand liggende gevaren die zich in vibe-codeerprojecten kunnen nestelen.
Ontwikkelaars lopen vaak in de valkuil door ervan uit te gaan dat de output van AI automatisch correct is. Een module kan er netjes uitzien en succesvol compileren, maar toch essentiële beveiligingsmaatregelen missen, zoals de juiste authenticatiecontroles of volledige invoervalidatie.
Dit is een reëel probleem: AI geeft de voorkeur aan plausibele oplossingen boven veilige oplossingen. Zonder handmatige controle kunnen kritieke kwetsbaarheden onopgemerkt blijven, waardoor je app blootgesteld blijft aan aanvallen die geen enkele geautomatiseerde test zou opmerken.
Het is verleidelijk om AI steeds weer te vragen de code te verbeteren of nieuwe functies toe te voegen, maar elke iteratie kan nieuwe risico’s met zich meebrengen. Bij een project waaraan ik werkte, zorgden herhaalde verzoeken ervoor dat er drie extra API-eindpunten werden toegevoegd, en bij elk daarvan ontstond een nieuwe kwetsbaarheid. Twee daarvan maakten ongeautoriseerde toegang tot gegevens mogelijk. De les is duidelijk: elke volgende iteratie kan de beveiliging ondermijnen als je er niet goed op let.
AI begrijpt de regelgevende of zakelijke context niet. Zo heb ik bijvoorbeeld door AI gegenereerde financiële scripts gezien die transacties afhandelen zonder de verplichte nalevingscontroles uit te voeren. Bij projecten in de gezondheidszorg negeert AI soms de HIPAA-gerelateerde veiligheidsmaatregelen volledig. De code werkt misschien perfect in een sandbox, maar in de productieomgeving is deze in strijd met de nalevingsvoorschriften en brengt deze juridische aansprakelijkheid met zich mee.
Door AI gegenereerde code bevat vaak verborgen afhankelijkheden en ondoorzichtige logica. Bij een interne audit kostte het dagen om uit te zoeken waarom een cruciale functie toegang had gekregen tot een API van een derde partij, omdat de AI een reeks automatisch gegenereerde hulpfuncties had geïntroduceerd. Door het verminderde inzicht is governance vrijwel onmogelijk, wat audits bemoeilijkt. En er is altijd een kans dat teams, als er een inbreuk plaatsvindt, moeite zullen hebben om precies vast te stellen wat er mis is gegaan.
AI kan configuraties op een verkeerde manier afhandelen, terwijl menselijke ontwikkelaars dit wellicht meteen zouden opmerken. Open databases, te ruime toegangsrechten en het openbaar maken van interne tools komen verrassend vaak voor. Ik heb gezien dat door AI gegenereerde scripts per ongeluk interne beheerpanelen toegankelijk lieten via openbare URL’s, waardoor aanvallers in feite de sleutels van het kasteel in handen kregen.
De tools zelf kunnen een bedreigingsvector worden. Prompt-injectie, waarbij kwaadaardige invoer het gedrag van AI verandert, is een onderschat risico. AI-assistenten met toegang op systeemniveau kunnen gevaarlijke opdrachten uitvoeren als prompts slim worden opgesteld. Zelfs lokale bestanden of blootgestelde API’s in ontwikkelomgevingen kunnen worden misbruikt. Kortom, elk gemak van AI-ondersteund programmeren kan verborgen gevaren met zich meebrengen als er geen beveiligingsmaatregelen zijn getroffen.
Het is jammer om te moeten zeggen, maar traditionele beveiligingsbenaderingen hebben moeite om gelijke tred te houden met ‘vibe coding’. Het tempo en de aard van door AI gegenereerde code doorbreken de oude regels, waardoor conventionele methoden minder effectief worden. Hieronder leg ik uit waarom het niet langer volstaat om te vertrouwen op wat vroeger de norm was.
AI kan binnen enkele minuten complete modules genereren, vaak sneller dan een team van ontwikkelaars deze zou kunnen controleren. Bij sommige projecten leverde één enkele AI-sessie in minder dan een uur honderden regels code op — code waarvan de handmatige controle dagen zou duren. Op deze manier wekt door AI gegenereerde code een vals gevoel van volledigheid op. Een functie kan er afgewerkt uitzien omdat de gebruikersinterface werkt, het eindpunt reageert en de testcase slaagt, terwijl de autorisatielogica, logboekregels of afhankelijkheidscontroles nog onvolledig zijn.
Daarom moet beveiliging dichter bij het punt van ontwikkeling worden gebracht. Beoordelingen, scans en beleidscontroles moeten worden uitgevoerd binnen dezelfde IDE’s, pull-verzoeken en CI/CD-pijplijnen waar AI-ondersteunde ontwikkeling plaatsvindt.
Veel beveiligingsprogramma’s richten zich op detectie: het scannen van code op bekende kwetsbaarheden en het melden van problemen. Bij door AI gegenereerde code raken deze tools al snel overbelast. De achterstand in het verwerken van kwetsbaarheden stapelt zich op, en teams kunnen onmogelijk elke waarschuwing serieus aanpakken. In één project bracht statische analyse tientallen potentiële problemen aan het licht in tien door AI gegenereerde modules, maar het merendeel werd genegeerd, simpelweg omdat de omvang het onmogelijk maakte om een selectie te maken.
Traditionele beveiligingstools staan vaak los van de ontwikkelingsworkflow. Beveiligingsscans worden apart uitgevoerd, rapporten worden per e-mail verstuurd en feedbackloops duren uren of dagen. Het programmeren met AI vindt daarentegen in realtime plaats binnen IDE’s of geautomatiseerde pijplijnen. Als beveiligingstools niet rechtstreeks in deze omgevingen zijn geïntegreerd, blijven ontwikkelaars (en AI-modellen) ongecontroleerd potentieel kwetsbare code genereren.
Het geheim van het beveiligen van een op vibe gebaseerde app is dus in feite het inbouwen van veiligheidsmaatregelen in de workflow, zodat risico’s worden opgespoord voordat ze je leven in een nachtmerrie veranderen. Hier volgt een praktische aanpak die ik bij echte projecten heb toegepast.
Ga er altijd vanuit dat door AI gegenereerde code onveilig kan zijn. Net zoals je gebruikersinvoer controleert, moet je elke functie, module en afhankelijkheid controleren voordat je deze implementeert.
Deze aanpak kan bijvoorbeeld helpen om problemen op te sporen, zoals API-sleutels die in logbestanden worden opgeslagen, ontbrekende autorisatiecontroles of onveilige gegevensverwerking, voordat deze tot echte kwetsbaarheden uitgroeien.
Een eenvoudige maar doeltreffende maatregel is om de AI vanaf het begin te instrueren om veilige programmeerpraktijken te volgen. Via systeemprompts kan de AI worden aangestuurd om onveilige functies te vermijden, invoervalidatie af te dwingen en uitvoer te zuiveren. Zelfs algemene prompts zoals “schrijf altijd veilige, gevalideerde code” kunnen voor de hand liggende risico’s verminderen nog voordat de code je repository bereikt.
Verschillende talen hebben verschillende valkuilen. In de Python-code kan per ongeluk gebruik worden gemaakt van eval() of onveilige deserialisatie; C++-code kan bufferoverschrijdingen bevatten. Door de prompts af te stemmen op de taal en het framework wordt ervoor gezorgd dat de AI veiligere code produceert. In webapps kunnen prompts zorgen voor de juiste codering van de uitvoer en geparametriseerde databasequery’s, waardoor XSS of SQL-injectie automatisch wordt voorkomen.
Een praktische strategie is het stimuleren van zelfreflectie. Laat de AI zijn eigen code op kwetsbaarheden controleren voordat deze definitief wordt vastgelegd. Dit proces kan zaken aan het licht brengen die bij de eerste generatie over het hoofd zijn gezien, zoals onjuiste authenticatiecontroles of onveilig gebruik van bibliotheken. Het is alsof je de AI een tweede paar ogen geeft, maar dan puur gericht op beveiliging.
Inline-scantools en controles van pull-verzoeken helpen bij het automatisch handhaven van standaarden. Ik heb CI/CD-pijplijnen opgezet die door AI gegenereerde commits scannen op bekende kwetsbaarheden en deze markeren voordat ze worden samengevoegd. Dit voorkomt dat onveilige code in de productie terechtkomt en verlicht de werkdruk voor menselijke beoordelaars.
Statische analyse is niet voldoende. Tests uitvoeren die nagaan hoe de code zich in praktijksituaties gedraagt: API-aanroepen, authenticatieprocessen en machtigingen. In één geval doorstond een door AI gegenereerde module statische scans, maar legde bij uitvoering gevoelige eindpunten bloot. Validatie tijdens de uitvoering spoort problemen op die met tools alleen niet kunnen worden gedetecteerd.
AI maakt vaak gebruik van externe bibliotheken, waarvan sommige verouderd of zelfs schadelijk zijn. Controleer elke afhankelijkheid, blokkeer risicovolle pakketten en houd toezicht op aanvallen via de toeleveringsketen. Deze eenvoudige maatregel kan potentiële inbreuken al in een vroeg stadium voorkomen.
Tot slot: laat AI nooit het menselijk oordeel vervangen. Zelfs met alle aanwijzingen en veiligheidsmaatregelen blijft een laatste menselijke controle van cruciaal belang. Mensen begrijpen de context, nalevingsvereisten en subtiele logische kwesties die AI niet volledig kan doorgronden.
Als je app is ontwikkeld met behulp van AI of onder grote tijdsdruk in elkaar is geknutseld, is het de moeite waard om beveiligingsspecialisten inschakelen voordat het systeem opgeschaald wordt of live gaat. Ervaren beoordelaars kunnen problemen opsporen die geautomatiseerde tools en AI-zelfcontroles vaak over het hoofd zien: defecte toegangslogica, onveilige afhankelijkheden, blootgestelde geheimen, verkeerde configuraties, zwakke architectuurkeuzes en tekortkomingen op het gebied van compliance.
Bij Innowise controleren we door AI gegenereerde en op sfeer gebaseerde applicaties om uitzoeken wat er mis is gegaan, prioriteit geven aan de meest kritieke risico’s en teams helpen om zelfs rommelige, inconsistente of slecht gedocumenteerde codebases te beveiligen. Onze experts beoordelen de code, de architectuur, de afhankelijkheden, het gedrag tijdens de uitvoering en de implementatie-instellingen om snel ontwikkelde software om te zetten in iets dat veiliger, overzichtelijker en klaar voor productie is.
AI kan snel iets opbouwen, maar kan geen oordeel vellen over vertrouwen. Elke functie die het genereert, is een potentiële leugen totdat het tegendeel is bewezen.
Chief Technology Officer
Als je je AI-beveiliging nog een stapje verder wilt brengen, volgen hier mijn gouden, supergeheime regels — dingen waar andere teams geld voor zouden betalen om ze te leren.
Zorg ervoor dat beveiliging in elke prompt is ingebouwd (succescriteria)
Elke AI-prompt is een mini-specificatie. Vertel de AI niet alleen wat je wilt dat hij doet, maar leg ook uit wat “klaar” precies inhoudt, inclusief beveiligingsvereisten. Definieer expliciet de validatie van invoer, autorisatieregels, de afhandeling van uitzonderingen en welke gegevens nooit openbaar mogen worden gemaakt. Zo worden aannames van de AI omgezet in afdwingbare beperkingen en wordt de kans op onbedoelde kwetsbaarheden verkleind.
Als je prompt-sjablonen voor verschillende functies hergebruikt, voeg dan een vast blok met beveiligingsregels toe — een ‘Safety Contract’. Dit zorgt ervoor dat elke door AI gegenereerde functie voldoet aan consistente beveiligingsnormen, zoals het principe van minimale rechten, beperkingen op afhankelijkheden en het melden van wijzigingen in authenticatie of gegevensverwerking. Als u niet elke prompt tot in detail wilt beheren, is dit de beste manier om bedrijfsbrede beveiligingsbeleidsregels af te dwingen bij het genereren van code.
Wanneer je opdracht betrekking heeft op authenticatie, autorisatie, betalingen of gevoelige gegevens, mag de AI geen aannames doen. Geef de AI in plaats daarvan de opdracht om even te pauzeren en verduidelijkende vragen te stellen. Zo voorkom je zelfverzekerde maar onjuiste gissingen die kunnen leiden tot kwetsbaarheden zoals IDOR’s of onjuiste toegangscontroles.
Verdeel complexe taken in duidelijke fasen: planning, beveiligings- en risicoanalyse, implementatie en zelfcontrole. Door de AI te vragen de risico’s te analyseren voordat je code schrijft, worden logische fouten of toegangsproblemen in een vroeg stadium opgespoord, waardoor je ze later niet meer hoeft te verhelpen. In feite is het een stap in het opstellen van een dreigingsmodel die in je prompt is ingebouwd.
Voeg aan het einde van de instructies een korte checklist toe die de AI moet controleren: controleer de validatie van invoer, de omgang met vertrouwelijke gegevens, wijzigingen in machtigingen en afhankelijkheden. Zelfs als de AI een eerdere instructie overslaat, zorgt deze laatste zelfcontrole ervoor dat de beveiliging opnieuw wordt gewaarborgd voordat de code klaar is.
Trainingsgegevens voor AI kunnen al maanden oud zijn. Haal de meest recente documentatie, informatie over afhankelijkheden en CVE’s op voordat je code genereert of een beveiligingscontrole uitvoert. Zo zorg je ervoor dat je AI geen verouderde werkwijzen gebruikt en rekening kan houden met nieuw ontdekte kwetsbaarheden.
Bepaal waartoe je AI toegang heeft: sandbox-shells, databasegebruikers met alleen-lezenrechten, tijdelijke debug-browsers en gecontaineriseerde ontwikkelomgevingen. Maskeer logbestanden en vertrouwelijke gegevens. Beschouw elke interface waarmee de AI in aanraking komt als een potentieel aanvalsoppervlak en pas het principe van minimale rechten consequent toe.
Beveiliging zal geen aparte stap zijn. Het gebeurt in realtime. Stel je een IDE voor die mogelijke kwetsbaarheden signaleert terwijl de AI code schrijft, en onveilige patronen of risicovolle afhankelijkheden markeert nog voordat ze worden vastgelegd. Bij recente projecten heb ik gezien dat vroege implementaties van deze aanpak onveilige functies of blootgestelde inloggegevens direct opsporen, wat uren aan handmatige controle bespaart.
Net zoals AI code genereert, kan het ook zwakke plekken opsporen. We schakelen nu al over op tools die door AI gegenereerde modules kunnen scannen op veelvoorkomende valkuilen, oplossingen kunnen voorstellen en zelfs onveilige segmenten kunnen herschrijven. Dit soort AI-ondersteunde beveiliging is geen vervanging voor ontwikkelaars, waardoor ze snel kunnen handelen. In de praktijk zorgt de combinatie van AI-detectie en menselijke controle ervoor dat de periode waarin kwetsbaarheden blootliggen drastisch wordt verkort.
Overheden en brancheorganisaties beginnen steeds meer aandacht te besteden aan door AI gegenereerde software. Regelgeving op het gebied van AI-beheer, gegevensprivacy en cyberbeveiliging bepaalt in toenemende mate de verwachtingen ten aanzien van veilige code. Teams zullen moeten aantonen dat de output van AI voldoet aan de nalevingsnormen, of het nu gaat om het bijhouden van audittrajecten, het handhaven van beveiligingsbeleid of het controleren of de gegenereerde code in overeenstemming is met gegevensbescherming voorschriften. Door nu al rekening te houden met deze vereisten, verloopt het opschalen veiliger en worden toekomstige problemen met de naleving voorkomen.
Bij Innowise helpen we teams om door AI gegenereerde code veilig, betrouwbaar en klaar voor productie te maken. Met onze AI veiligheidsadviesdiensten, kunt u een zorgvuldige risicobeoordeling laten uitvoeren en risicobeperkende maatregelen nemen, zodat u nooit last krijgt van kwetsbaarheden.
Wij ondersteunen compliance en governance, begeleiden teams bij het veilig implementeren van AI en zorgen ervoor dat de gegenereerde code voldoet aan de industrienormen. Onze specialisten beoordelen door AI gegenereerde modules, verhelpen kwetsbaarheden en implementeren beveiligingsmaatregelen rechtstreeks in IDE’s en CI/CD-pijplijnen. Daarnaast voeren we audits uit op door Vibe gecodeerde MVP’s, waarmee we startups en ondernemingen helpen om op AI gebaseerde apps te lanceren zonder zichzelf bloot te stellen aan onnodige risico’s.
Of uw team nu Codex, Lovable, Claude, Replit, GitHub Copilot of andere AI-codeertools gebruikt, wij kunnen een veilige softwareontwikkelingscyclus opzetten die een essentieel onderdeel van uw workflow wordt.
Vibe-codering is het gebruik van AI-aangedreven tools om snel code te genereren, vaak op basis van prompts of instructies. Het helpt de ontwikkeling te versnellen en verlaagt de drempel voor het maken van software, maar de code moet nog steeds worden gecontroleerd op veiligheid, prestaties en juistheid.
Niet standaard. AI kan code genereren die werkt, maar deze code bevat vaak kwetsbaarheden zoals RCE, SQL-injectie of datalekken. De beveiliging hangt af van de manier waarop de AI wordt aangestuurd, gecontroleerd en geïntegreerd in ontwikkelingsprocessen.
De belangrijkste risico’s zijn onder meer het uitvoeren van externe code, cross-site scripting, SQL-injectie, geheugenbeschadiging in C/C++, het blootstellen van vertrouwelijke gegevens, kwetsbaarheden in de toeleveringsketen, verkeerde configuraties en verminderde controleerbaarheid. Overmatig vertrouwen op AI of het zonder controle vertrouwen op iteratieve prompts kan deze problemen nog verergeren.
Met Innowise kunt u deze risico’s opsporen en voorkomen voordat ze gevolgen hebben voor uw product. Contacteer ons om je door AI gegenereerde code te beoordelen, je ontwikkelingsworkflow te verbeteren en beveiliging in te bouwen in je vibe-codeerproces.
Beschouw de output van AI als onbetrouwbare input. Gebruik op beveiliging gerichte prompts, pas taalspecifieke richtlijnen toe, voer zelfreflectiebeoordelingen uit, bouw veiligheidsmaatregelen in IDE’s en CI/CD in, valideer het gedrag tijdens de uitvoering, beveilig afhankelijkheden en zorg ervoor dat er gedurende het hele proces menselijk toezicht blijft bestaan.
AI kan helpen bij het opsporen en oplossen van problemen, maar vervangt het menselijk toezicht niet. Tools kunnen veelvoorkomende kwetsbaarheden signaleren en veilige patronen afdwingen, maar voor de eindcontrole, contextcontroles en het toetsen van de naleving zijn ervaren ontwikkelaars nodig.
