Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om ossTjänsterTeknikBranscherPortfölj
Du har säkert redan märkt det — Vibe Coding är vår nutid och vår framtid, det är helt säkert. Det går blixtsnabbt och gör att man slipper timmar av tråkig kodning. Vad mer kan man önska sig?
Men det finns alltid ett ‘men’. Just den hastighet som gör det så attraktivt är också det som gör det riskabelt. När team arbetar snabbt, hoppar över ordentlig validering eller förlitar sig på AI-genererad arkitektur utan tillräcklig granskning kan sårbarheter smyga sig in i produktionen utan att man märker det. Bristfälliga åtkomstkontroller, exponerade inloggningsuppgifter, osäkra beroenden och dataläckor – dessa risker är verkliga och allvarliga.
Men ingen panik – det finns ett sätt att åtgärda dessa brister. Hos Innowise granskar vi ofta AI-genererade och vibe-kodade applikationer, och det här är de säkerhetsproblem vi letar efter först. I den här artikeln går jag igenom de vanligaste problemen som vibe-kodning medför och visar hur du åtgärdar dem.
Vibe-kodning är en metod som går ut på att att använda AI-baserade verktyg för att snabbt generera kod, ofta utifrån enkla uppmaningar eller förinställda instruktioner. I grund och botten handlar det om att AI genererar fungerande kod på en bråkdel av den tid det skulle ta dig att skriva den manuellt.
Det gör att utvecklare kan fokusera mer på helheten (att bygga och innovera) och överlåta de repetitiva uppgifterna till AI:n. Men den bekvämligheten har sitt pris.
Den kod som dessa verktyg genererar kan vid första anblicken verka felfri, men utan ordentliga säkerhetskontroller kan den dölja allvarliga säkerhetsbrister i Vibe Coding vilket kan göra att din app utsätts för en attack.
Innan vi går in på de allvarligaste säkerhetsutmaningarna ska vi ta en närmare titt på två viktiga orsaker till att fenomenet har ökat.
Vibe-kodning vinner mark av ett enkelt skäl: hastighet. AI sköter det tunga arbetet med kodningen, och det som tidigare tog veckor kan nu göras på några dagar. Tack vare detta kan företag lansera MVP:er och experimentera i snabb takt.
Dessutom sänker vibe-kodning tröskeln för att utveckla programvara. Man behöver inte vara en erfaren utvecklare för att få igång en projektidé. Icke-tekniska team kan använda AI-verktyg för att skapa applikationer utan djupgående kunskaper i programmering, skaffa finansiering, bli konkurrenskraftiga och snabbt ta sig in på marknaden.
Här är några av de vanligaste säkerhetsproblemen som är förknippade med AI-genererad kod.
Sårbarheter som möjliggör fjärrkörning av kod gör det möjligt för angripare att köra skadlig kod på din server, ofta utan någon interaktion från användaren. Detta kan inträffa när en AI-genererad app inte validerar indata på rätt sätt och tillåter en angripare att infoga kod som kan köras på servern. Osäker deserialisering (som att använda pickle-modulen i Python) och osäkra funktioner såsom eval() kan lätt öppna dörren för RCE. Vad är problemet med det, kanske du undrar. AI tenderar att prioritera snabba lösningar framför säkerhet, vilket resulterar i kod som verk men utsätter dig för fara där du minst anar det.
Sårbarheter av typen Cross-site scripting (XSS) uppstår när en applikation gör det möjligt för en angripare att infoga skadliga skript i webbsidor som visas för andra användare. Detta inträffar ofta när utdata inte är korrekt kodad, vilket gör att skadliga skript kan köras i offrets webbläsare. AI-genererad kod kan hoppa över kodningen av viss utdata, i tron att det är ofarligt, men detta utgör en enkel ingångsväg för XSS-attacker.
SQL-injektion är ett av de äldsta knepen i boken, men utnyttjas fortfarande i stor utsträckning. Det inträffar när oanpassad användarinmatning infogas direkt i SQL-frågor, vilket gör det möjligt för angripare att manipulera databasen. AI genererar ofta kod som använder strängkonkatenering istället för parametriserade frågor, vilket öppnar dörren för denna sårbarhet.
I språk som C och C++ kan sårbarheter som orsakar minneskorruption – till exempel buffertöverskridningar och felaktig användning av pekare – leda till katastrofala konsekvenser, däribland obehörig åtkomst till systemminnet. AI-genererad kod kan bygga på osäkra mönster för minneshantering, särskilt när prompten fokuserar på att få funktionen att fungera snabbt snarare än att säkerställa en säker implementering. Utan noggrann granskning kan dessa brister ta sig in i produktionskoden.
Hårdkodade API-nycklar, loggningsinformation eller miljövariabler kan hamna i fel händer om de inte skyddas på rätt sätt. Risken är att AI-genererad kod kanske inte upptäcker dessa känsliga uppgifter när den skapas. Exponerade nycklar eller inloggningsuppgifter kan snabbt leda till dataintrång och äventyra hela applikationen.
Vibe-kodning är inte immun mot sårbarheter i leveranskedjan. AI-genererad kod hämtar ofta beroenden eller externa bibliotek som kan vara föråldrade eller till och med skadliga. ”Hallucinated packages” – paket som AI felaktigt lägger till utan verifiering – utgör också en risk. I vissa fall kan utvecklare dessutom utsättas för så kallad slopsquatting, där illvilliga aktörer skapar falska paketnamn som är mycket liknande de legitima, vilket lurar AI-verktygen att hämta dem. Att regelbundet granska beroenden och verifiera deras källor är avgörande för att minimera dessa risker.
Här är några exempel på säkerhetsbrister i Vibe Coding som skakade branschen.
I ett av de mest uppenbara exemplen på sårbarheter i Vibe Coding utsatte plattformen Lovable tusentals projekt för risk under hela 48 dagar på grund av en BOLA-sårbarhet (Broken Object Level Authorization). Problemet hade sitt ursprung i AI-genererade appar och ledde till att källkod och inloggningsuppgifter till databaser oavsiktligt läckte ut. Trots att företaget varnades via en bug bounty-rapport förblev problemet oåtgärdat för befintliga projekt, vilket resulterade i en massiv exponering.
I ett annat oroande fall drabbades plattformen Moltbook – en app som helt och hållet genererats av AI – av ett omfattande dataintrång som ledde till att 1,5 miljoner API-tokens och 35 000 e-postadresser läckte ut. Intrånget kunde spåras till en felkonfigurerad databas, en brist som AI:n hade missat i sin kodgenereringsprocess. Grundaren medgav öppet att appen var helt AI-genererad, vilket väckte farhågor kring säkerheten vid AI-genererad kodning.
BBC genomförde ett experiment där en plattform för kodning av vibe-filer hackades av en forskare, som därmed fick full tillgång till appen och användarmiljön. Vad gjorde denna attack ännu mer oroande? Det krävdes ingen interaktion från användarens sida för att intrånget skulle kunna ske. Experimentet visade hur lätt AI-genererad kod kan utnyttjas om utvecklare inte är vaksamma när det gäller säkerheten.
Riskerna begränsar sig inte till det som står i era filer. Många problem ligger gömda i det uppenbara, inbäddade i antaganden, arbetsflöden och systemkonfigurationer. Här tar vi en närmare titt på de mindre uppenbara farorna som kan smyga sig in i Vibe-kodningsprojekt.
Utvecklare hamnar ofta i fällan att anta att AI-genererad kod automatiskt är korrekt. En modul kan se snygg ut och kompileras utan problem, men ändå sakna grundläggande säkerhetskontroller, såsom korrekta autentiseringskontroller eller fullständig validering av indata.
Det här är ett verkligt problem: AI prioriterar rimliga lösningar framför säkra sådana. Utan manuell granskning kan kritiska sårbarheter slippa igenom, vilket gör att din app utsätts för attacker som inga automatiserade tester skulle upptäcka.
Det är frestande att hela tiden be AI att förbättra koden eller lägga till nya funktioner, men varje iteration kan medföra nya risker. I ett projekt som jag arbetade med att åtgärda ledde upprepade uppmaningar till att tre ytterligare API-ändpunkter lades till, och med varje ny ändpunkt uppstod en ny sårbarhet. Två av dem möjliggjorde dessutom obehörig åtkomst till data. Lärdomen är tydlig: varje efterföljande iteration kan urholka säkerheten om man inte håller ett vaksamt öga på den.
AI förstår inte regelverk eller affärssammanhang. Jag har till exempel sett AI-genererade finansiella skript som hanterar transaktioner utan att genomföra obligatoriska efterlevnadskontroller. I projekt inom hälso- och sjukvården bortser AI ibland helt från HIPAA-relaterade säkerhetsåtgärder. Koden kan fungera perfekt i en sandlåda, men i produktionsmiljön bryter den mot efterlevnadskraven och medför juridiskt ansvar.
AI-genererad kod innehåller ofta dolda beroenden och otydlig logik. Vid en internrevision tog det flera dagar att spåra varför en kritisk funktion använde ett API från en tredje part, eftersom AI:n hade infört en kedja av automatiskt genererade hjälpfunktioner. Den minskade insynen gör styrning praktiskt taget omöjlig, vilket komplicerar revisioner. Och det finns alltid en risk att teamen, om ett säkerhetsintrång inträffar, kommer att ha svårt att exakt fastställa vad som gick fel.
AI kan hantera konfigurationer på fel sätt, vilket mänskliga utvecklare kanske skulle upptäcka direkt. Öppna databaser, alltför omfattande behörigheter och att interna verktyg blir tillgängliga för allmänheten förekommer förvånansvärt ofta. Jag har sett hur AI-genererade skript av misstag har gjort interna administratörspaneler tillgängliga via offentliga webbadresser, vilket i praktiken innebär att angripare får nycklarna till slottet.
Verktygen i sig kan utgöra en hotvektor. Promptinjektion, där skadlig indata förändrar AI:s beteende, är en underskattad risk. AI-assistenter med åtkomst på systemnivå kan utföra farliga kommandon om prompterna utformas på ett listigt sätt. Till och med lokala filer eller exponerade API:er i utvecklingsmiljöer kan utnyttjas. Kort sagt kan alla fördelar med AI-stödd kodning innebära dolda risker om det inte finns säkerhetsåtgärder på plats.
Det är tyvärr så att traditionella säkerhetsmetoder har svårt att hänga med när det gäller ”vibe coding”. Takten och karaktären hos AI-genererad kod bryter mot de gamla reglerna, vilket gör konventionella metoder mindre effektiva. Här förklarar vi varför det inte längre räcker att förlita sig på det som tidigare var standard.
AI kan generera hela moduler på några minuter, ofta snabbare än vad ett team av utvecklare hinner granska dem. I vissa projekt har en enda AI-session genererat hundratals rader kod på under en timme – kod som det skulle ta dagar att granska manuellt. På så sätt skapar AI-genererad kod en falsk känsla av fullständighet. En funktion kan se färdig ut eftersom användargränssnittet fungerar, slutpunkten svarar och testfallet godkänns, medan auktoriseringslogik, loggningsregler eller beroendekontroller fortfarande är ofullständiga.
Därför måste säkerhetsåtgärderna förläggas närmare själva utvecklingsprocessen. Granskningar, skanningar och policykontroller måste utföras direkt i samma IDE:er, pull-förfrågningar och CI/CD-pipelines där den AI-stödda utvecklingen sker.
Många säkerhetsprogram fokuserar på detektering: att skanna kod efter kända sårbarheter och rapportera problem. När det gäller AI-genererad kod blir dessa verktyg snabbt överbelastade. Ett eftersläpande arbete med sårbarheter hopar sig, och teamen kan inte realistiskt sett hantera varje varning. I ett projekt flaggade den statiska analysen dussintals potentiella problem i tio AI-genererade moduler, men majoriteten ignorerades helt enkelt eftersom volymen gjorde det omöjligt att prioritera dem.
Traditionella säkerhetsverktyg ligger ofta utanför utvecklingsflödet. Säkerhetsskanningar körs separat, rapporter skickas via e-post och återkopplingscyklerna tar timmar eller dagar. AI-kodning sker däremot i realtid inom IDE:er eller automatiserade pipelines. Om säkerhetsverktygen inte är direkt integrerade i dessa miljöer fortsätter utvecklare (och AI-modeller) att generera potentiellt sårbar kod utan kontroll.
Hemligheten bakom att säkra en app med Vibe-kodning handlar alltså i grund och botten om att bygga in skyddsåtgärder i arbetsflödet för att upptäcka risker innan de förvandlar ditt liv till en mardröm. Här är en praktisk metod som jag har använt i verkliga projekt.
Utgå alltid från att AI-genererad kod kan vara osäker. Precis som du validerar användarinmatning bör du granska varje funktion, modul och beroende innan du driftsätter den.
Denna metod kan till exempel bidra till att upptäcka problem som att API-nycklar skrivs ut i loggar, uteblivna behörighetskontroller eller osäker datahantering innan de utvecklas till verkliga sårbarheter.
Ett enkelt men effektivt steg är att instruera AI:n att följa säkra kodningsrutiner redan från början. Systemets instruktioner kan uppmana den att undvika osäkra funktioner, genomföra validering av indata och sanera utdata. Även generella instruktioner som “skriv alltid säker, validerad kod” kan minska de uppenbara riskerna innan koden ens når ditt kodförvar.
Olika språk har olika fallgropar. Koden Python kan av misstag använda eval() eller osäker deserialisering; C++-kod kan innehålla buffertöverskridningar. Genom att anpassa prompterna efter språket och ramverket säkerställs att AI:n genererar säkrare kod. I webbapplikationer kan prompterna säkerställa korrekt kodning av utdata och parametriserade databasfrågor, vilket automatiskt förhindrar XSS eller SQL-injektion.
En praktisk strategi är att uppmuntra till självreflektion. Låt AI:n granska sin egen kod för att upptäcka sårbarheter innan den slutförs. Denna process kan upptäcka saker som den första generationen missade, till exempel felaktiga autentiseringskontroller eller osäker användning av bibliotek. Det är som att ge AI:n ett extra par ögon, men den här gången med fokus enbart på säkerhet.
Verktyg för inbyggd granskning och kontroller av pull-förfrågningar bidrar till att standarderna efterlevs automatiskt. Jag har konfigurerat CI/CD-pipelines som skannar AI-genererade commit för kända sårbarheter och markerar dem innan de slås samman. Detta förhindrar att osäker kod hamnar i produktion och minskar arbetsbördan för de mänskliga granskarna.
Statisk analys räcker inte. Kör tester som kontrollerar hur koden beter sig i verkliga situationer: API-anrop, autentiseringsflöden och behörigheter. I ett fall klarade en AI-genererad modul de statiska granskningarna, men exponerade känsliga slutpunkter när den kördes. Validering under körning upptäcker problem som verktyg ensamma inte kan upptäcka.
AI använder ofta externa bibliotek, varav vissa är föråldrade eller till och med skadliga. Kontrollera alla beroenden, blockera riskfyllda paket och håll uppsikt efter attacker mot leveranskedjan. Detta enkla steg kan förhindra potentiella säkerhetsöverträdelser i förväg.
Slutligen får man aldrig låta AI ersätta mänskligt omdöme. Även med alla instruktioner och säkerhetsmekanismer är en slutlig granskning av en människa avgörande. Människor förstår sammanhang, efterlevnadskrav och subtila logiska problem som AI inte fullt ut kan greppa.
Om din app har utvecklats med hjälp av AI eller kodats på känsla under pressade tidsfrister, är det värt att ta in säkerhetsspecialister innan man skalar upp eller går live. Erfarna granskare kan upptäcka problem som automatiserade verktyg och AI-baserade självkontroller ofta missar: felaktig åtkomstlogik, osäkra beroenden, exponerade hemligheter, felaktiga konfigurationer, bristfälliga arkitekturbeslut och brister i efterlevnaden.
På Innowise granskar vi AI-genererade och stämningskodade applikationer för att ta reda på vad som gick fel, prioritera de mest kritiska riskerna och hjälpa teamen att säkra även röriga, inkonsekventa eller dåligt dokumenterade kodbaser. Våra experter granskar koden, arkitekturen, beroenden, beteendet under körning och driftskonfigurationen för att omvandla snabbutvecklad programvara till något säkrare, renare och produktionsklart.
AI kan bygga snabbt, men den kan inte resonera kring förtroende. Varje funktion den genererar är en potentiell lögn tills motsatsen har bevisats.
Teknikchef
Om du vill ta din AI-säkerhet till en ännu högre nivå, så här är mina gyllene, topphemliga regler – saker som andra team skulle betala för att få veta.
Integrera säkerhet i varje uppmaning (framgångskriterier)
Varje AI-prompt är en minispecifikation. Nöj dig inte med att bara tala om för AI:n vad du vill att den ska göra, utan förklara vad “klart” innebär, inklusive säkerhetskrav. Definiera uttryckligen validering av indata, auktoriseringsregler, hantering av undantag och vilka data som aldrig får exponeras. På så sätt omvandlas AI:ns antaganden till bindande begränsningar och risken för oavsiktliga sårbarheter minskar.
Om du återanvänder promptmallar i flera funktioner bör du koppla till ett fast block med säkerhetsregler – ett ”säkerhetsavtal”. Detta säkerställer att varje AI-genererad funktion följer enhetliga säkerhetsstandarder, såsom principen om minsta möjliga behörighet, begränsningar av beroenden samt rapportering av förändringar i autentisering eller datahantering. Om du inte vill detaljstyra varje prompt är detta det bästa sättet att genomdriva företagsomfattande säkerhetspolicyer vid kodgenerering.
När din prompt berör autentisering, auktorisering, betalningar eller känslig information får AI:n inte göra några antaganden. Be den istället att pausa och ställa förtydligande frågor. Detta förhindrar säkra men felaktiga gissningar som kan leda till sårbarheter som IDOR eller bristfällig åtkomstkontroll.
Dela upp komplexa uppgifter i tydliga steg: planering, säkerhets- och riskanalys, implementering och självkontroll. Genom att be AI:n att analysera riskerna innan du skriver kod kan du upptäcka logiska brister eller åtkomstproblem i ett tidigt skede, och du slipper åtgärda dem i efterhand. I grund och botten är det ett steg i hotmodelleringen som är inbyggt i din prompt.
Lägg till en kort checklista i slutet av instruktionerna som AI:n ska gå igenom: kontrollera att indata valideras, hanteringen av hemliga uppgifter, ändringar av behörigheter och beroenden. Även om AI:n hoppar över en tidigare instruktion säkerställer denna avslutande självkontroll säkerheten innan koden är klar.
Träningsdata för AI kan vara flera månader gamla. Innan du genererar kod eller genomför en säkerhetsgranskning bör du hämta den senaste dokumentationen, informationen om beroenden och CVE-rapporterna. På så sätt säkerställer du att din AI inte använder föråldrade metoder och att den kan ta hänsyn till nyligen upptäckta sårbarheter.
Kontrollera vad din AI har åtkomst till: sandbox-shellar, databasanvändare med endast läsbehörighet, tillfälliga felsökningswebbläsare och containeriserade utvecklingsmiljöer. Dölj loggar och känslig information. Betrakta varje gränssnitt som AI:n kommer i kontakt med som en potentiell attackyta och tillämpa principen om minsta möjliga behörighet konsekvent.
Säkerhetskontrollen kommer inte att vara ett separat steg. Den kommer att ske i realtid. Föreställ dig en IDE som flaggar potentiella sårbarheter medan AI:n skriver kod och markerar osäkra mönster eller riskfyllda beroenden innan de sparas. I mina senaste projekt har jag sett tidiga implementationer av denna metod som omedelbart upptäcker osäkra funktioner eller exponerade inloggningsuppgifter, vilket sparar timmar av manuell granskning.
Precis som AI kan generera kod kan den också upptäcka svagheter. Vi håller redan på att övergå till verktyg som kan genomsöka AI-genererade moduler efter vanliga fallgropar, föreslå åtgärder och till och med skriva om osäkra delar. Denna typ av AI-stödd säkerhet ersätter inte utvecklare, vilket gör att de kan agera snabbt. I praktiken innebär kombinationen av AI-detektering och mänsklig granskning att den tid under vilken sårbarheterna är exponerade minskas drastiskt.
Regeringar och branschorganisationer börjar nu rikta uppmärksamheten mot AI-genererad programvara. Regleringar kring AI-styrning, dataskydd och cybersäkerhet formar förväntningarna på säker kod. Team kommer att behöva visa att AI-resultaten uppfyller efterlevnadsstandarderna, oavsett om det handlar om att logga revisionsspår, tillämpa säkerhetspolicyer eller verifiera att den genererade koden överensstämmer med dataskydd föreskrifter. Genom att planera för dessa krav redan nu blir skalningen säkrare och man undviker framtida problem med att uppfylla kraven.
På Innowise hjälper vi team att göra AI-genererad kod säker, tillförlitlig och redo för produktion. Med vår AI säkerhetskonsulttjänster, kan du få en noggrann riskbedömning och genomföra åtgärder för att minska riskerna, så att sårbarheterna aldrig påverkar dig.
Vi stödjer efterlevnad och styrning, vägleder team genom en säker införande av AI och ser till att den genererade koden uppfyller branschstandarder. Våra specialister granskar AI-genererade moduler, åtgärdar sårbarheter och implementerar säkerhetsåtgärder direkt i IDE:er och CI/CD-pipelines. Vi utför även granskningar av MVP:er som kodats med Vibe, vilket hjälper startups och företag att lansera AI-baserade appar utan att utsätta sig för onödiga risker.
Oavsett om ert team använder Codex, Lovable, Claude, Replit, GitHub Copilot eller andra AI-baserade kodningsverktyg kan vi skapa en säker livscykel för mjukvaruutveckling som blir en central del av ert arbetsflöde.
Vibe-kodning innebär att man använder AI-drivna verktyg för att snabbt generera kod, ofta utifrån uppmaningar eller instruktioner. Det bidrar till att påskynda utvecklingen och sänker tröskeln för att skapa programvara, men koden måste ändå granskas med avseende på säkerhet, prestanda och korrekthet.
Inte som standard. AI kan generera kod som fungerar, men den medför ofta sårbarheter som RCE, SQL-injektion eller dataläckage. Säkerheten beror på hur AI:n styrs, granskas och integreras i utvecklingsprocesserna.
De viktigaste riskerna omfattar fjärrkörning av kod, cross-site scripting, SQL-injektion, minneskorruption i C/C++, avslöjande av hemlig information, sårbarheter i leveranskedjan, felaktiga konfigurationer och försämrad granskningsbarhet. Att lita för mycket på AI eller förlita sig på iterativa prompter utan granskning kan förvärra dessa problem.
Innowise kan hjälpa dig att identifiera och förebygga dessa risker innan de påverkar din produkt. Kontakta oss för att utvärdera din AI-genererade kod, stärka ditt utvecklingsflöde och bygga in säkerhet i din kodningsprocess.
Behandla AI-utdata som opålitlig indata. Använd säkerhetsinriktade promptar, tillämpa språkspecifika riktlinjer, genomför självreflekterande granskningar, inför skyddsåtgärder i IDE:er och CI/CD, validera beteendet under körning, säkra beroenden och upprätthåll mänsklig övervakning under hela processen.
AI kan hjälpa till att upptäcka och åtgärda problem, men ersätter inte mänsklig övervakning. Verktyg kan uppmärksamma vanliga sårbarheter och säkerställa att säkra mönster följs, men slutgranskningar, sammanhangskontroller och validering av efterlevnad kräver erfarna utvecklare.
