隨著AI工具的普及，Vibe Coding已成為開發者實現功能的快速途徑。然而，這種開發模式往往忽略了長期可靠性，導致程式碼在面對不穩定的API、破碎的配置或極端使用場景時顯得脆弱。Veracode的研究指出，AI生成的程式碼中有45%潛藏安全缺陷，而史丹佛大學的調查更顯示，依賴AI的開發者容易寫出低安全性的程式碼，並對其過度信任。因此，審查AI產出，將其視為草稿而非完稿至關重要。
定義信任邊界指的是確定程式碼中哪些部分接收來自外部的輸入，以及這些輸入可能帶來的風險。威脅模型則是系統化地識別、評估和緩解這些風險的過程。在AI生成的程式碼中，由於缺乏對「不信任輸入」的防禦，容易導致權限提升或注入攻擊。因此，透過定義信任邊界和建立威脅模型，可以幫助開發者識別潛在的濫用案例，並採取相應的緩解措施。
資深媒體人與AI專家Corey Noles分享了在Vibe Coding時必問的10個問題，其中第三個問題直接點明了定義信任邊界與威脅模型的重要性。這個問題要求開發者列出變更的進入點、涉及角色、核心資產、潛在濫用案例與對應的緩解措施。此外，其他問題也與此相關，例如盤點每個入口的權限驗證，以及追蹤不受信任的輸入路徑。透過這些問題，開發者可以更全面地評估AI生成程式碼的安全性，並確保程式碼在面對各種威脅時能夠保持穩定和可靠。
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