在這個「AI 代碼小幫手」正迅速崛起的時代，人人都想召喚神兵利器──只要一句自然語言敲下去，光速生成乾淨俐落的程式碼。不過，別以為它是萬能的魔法，背後藏著暗流，稍一不慎，程式碼大船就可能翻覆。今天就用「探險地圖」的方式，一起來看看在 AI 寫程式的叢林裡，究竟有哪些危機要避開，以及 常見解決方法。

資安陷阱：別讓「外掛怪」潛伏在系統裡

想像你在古堡中打怪，AI 就像神秘術士一路相助。但這位術士也可能帶來後門魔符──插入不安全的函式庫、寫入隱藏後門。

  • 不安全套件（Untrusted Dependencies）：AI 生成的程式碼常引用第三方套件，未必檢查過版本或授權是否合法。一旦套件包含惡意程式，就像讓怪物偷渡進城。
  • 輸入驗證疏漏（Input Validation）：AI 把「快速上手」放在首位，可能忽略字串過濾或 SQL 參數化，造就注入攻擊的破口。
  • 動態執行風險（Eval／Reflection）：若 AI 慣用 eval() 或反射呼叫，等於在程式中埋下炸彈，攻擊者只要誘導輸入，就能執行任意指令。

常見解決方法：

  1. 在 CI/CD 中整合靜態程式碼分析（SAST）與動態掃描（DAST）工具。
  2. 定期審核所有第三方套件版本與授權，並鎖定依賴樹版本號。
  3. 建立安全開發流程，所有 AI 生成程式碼必須通過安全掃描器才能合併。

API 金鑰外洩：別當數據金庫的看門狗打瞌睡

把 API 金鑰硬「寫」在程式碼裡，就像把大門鑰匙掛在大樹上，任人採摘。AI 生成範例常把敏感資訊直接硬編碼，包括雲端服務憑證、支付／通訊 API 金鑰與資料庫連線字串。這些金鑰一旦外洩，不只是帳單數字暴增，更可能遭受資料勒索或服務中斷攻擊。

常見解決方法：

  1. 使用環境變數或專門的秘密管理服務（如 AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault）。
  2. 在 GitHub Actions、GitLab CI 等管道中，自動掃描提交紀錄與 PR（工具如 GitGuardian、TruffleHog）。
  3. 強制執行金鑰輪換策略，並設定細緻的存取權限。

模組遺失與大模型「幻覺」：當 AI 拿掉你的安全艇

AI 好比一位博學多聞的嚮導，卻未必記得你以前在地圖上標示的避雷點。它可能忘了引用先前寫好的「模組」、函式庫，或是完全「編造」一段不存在的 API，導致專案陷入死胡同。

常見解決方法：

  1. 在 Prompt 中明確指示「請使用 project-common-utils 模組中的 parseDate() 函式，不要重複實作」。
  2. 每次生成後都要執行單元測試與整合測試，並對所有相依與 API 呼叫進行真實存在性驗證。
  3. 建立專案內部的 AI 程式碼範本庫，讓大模型能直接引用經過驗證的函式範本。

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