Вайб-кодинг и ИИ: как ускорить разработку, не создавая уязвимости

Но когда прототип превращается в сервис с реальными пользователями и данными, вайб-кодинг часто оборачивается техническим долгом и уязвимостями, которые проявляются тогда, когда исправление становится особенно затратным. Причина почти всегда одна - решения, принятые ради скорости, закрепляются как норма и переходят в промышленную эксплуатацию без пересборки с учетом рисков.

Роль ИИ и LLM в ускоренной разработке

Сегодня вайб-кодинг практически всегда сочетается с использованием ИИ, в первую очередь LLM, которые берут на себя рутинную часть написания кода. Модели помогают генерировать шаблонные конструкции, ускоряют создание API и даже предлагают варианты архитектурных решений. Но при всех преимуществах LLM слабо справляются с тонкостями бизнес-логики, прав доступа и контекстных ограничений конкретной компании. Именно в этой области чаще всего возникают серьезные ошибки безопасности: некорректные проверки прав, уязвимые транзакции, непродуманные исключительные ситуации.

Модель может сгенерировать фрагмент, который пройдет базовые тесты, но не учтет сложные сценарии, например проверку прав не только по токену, но и по роли/контексту, завершение сессии при смене состояния, невозможность повторного использования одноразовых токенов даже при формально корректном запросе.

Где возникают риски

На практике это дает два типа проблем.

• Первый - типовые уязвимости: отсутствие фильтрации ввода, некорректная авторизация, секреты в открытых репозиториях.
• Второй - более сложные ошибки в бизнес-логике, когда функциональность внешне работает правильно, но ведет себя небезопасно в редких исключительных ситуациях. Примеры таких сбоев знакомы многим: истекшая сессия все равно позволяет завершить оплату, скидка и бонус неожиданно складываются и обнуляют цену, система неправильно снимает старую роль при повторной авторизации, а сбой одного сервиса приводит к тому, что другой выполняет лишние операции. Подобные сценарии нередко становятся отправной точкой для атак.

Дополнительный риск в том, что обучающие наборы LLM содержат устаревшие паттерны, и модели уверенно воспроизводят небезопасные решения, если их работу не ограничить и не дополнить проверками.

Как сохранить скорость без потери качества

Отказываться от вайб-кодинга нет необходимости - скорость и гибкость остаются конкурентным преимуществом, если они поддержаны инженерной дисциплиной. Для продуктов, выходящих за рамки прототипа, важно встроить безопасность в процесс разработки и держать ее в том же темпе, что и функциональные изменения.

Речь не о запретах и не об отказе от подхода. Скорость и гибкость остаются конкурентным преимуществом, но востребованы только там, где поддержаны инженерной дисциплиной. Для продуктов, выходящих за рамки прототипа, нужен управляемый процесс, в котором безопасность встроена в разработку и движется в том же темпе, что и функциональные изменения. Любой код, сгенерированный LLM или написанный в ускоренном режиме, должен проходить автоматическую проверку - статический анализ, контроль зависимостей, поиск утечек секретов и динамическое тестирование основных сценариев - с быстрой обратной связью для разработчика.

Помимо автоматизации важна проверка бизнес-логики. Набор unit- и интеграционных тестов должен покрывать не только стандартные сценарии, но и редкие исключительные ситуации. Критичные изменения целесообразно просматривать вручную, а перед открытием внешних точек проводить короткие проверки безопасности. При использовании LLM требуется отдельный слой валидации: сгенерированные фрагменты сопоставляются с заранее описанными правилами домена. Работает подход, при котором ключевые инварианты безопасности оформляются как исполняемые контракты - какие действия доступны пользователю с определенной ролью, где должна обрываться сессия, какие параметры никогда не проходят без нормализации. Код подстраивается под эти правила, а не наоборот.

Нужно учитывать и риски, связанные с зависимостями и самим источником кода LLM. Модели обучены на больших датасетах, где встречаются устаревшие и небезопасные решения. Поэтому оправдана регулярная проверка библиотек и ограничение использования экспериментальных возможностей в критичных модулях. На практике хорошо работает разграничение: генерация допускается для второстепенных элементов - интерфейсов и вспомогательных скриптов, - а участки с повышенными рисками, такие как авторизация, платежи и доступ к критичным данным, проходят через утвержденные примитивы и ручной просмотр изменений. Для операций повышенной важности полезно использовать фасад - ограниченный набор безопасных конструкций и специализированные компоненты, где защита реализована один раз и переиспользуется.

Наблюдаемость и реакция на инциденты остаются ключевыми. Без телеметрии невозможно понять, как ошибка в коде привела к утечке данных. Логи аутентификации, фиксация изменений настроек и сигналы об аномальной активности превращают расследование в понятный процесс, а не в догадки. Минимум, который требуется, - возможность быстро восстановить путь пользователя от входа до ошибки и увидеть, кто и когда изменял критичные параметры.

Рекомендации

Вайб-кодинг как возможность, а не угроза

Баланс между скоростью и безопасностью - это не теоретическая дилемма, а практическая. Команда может экспериментировать и пробовать новые подходы, но продукт становится зрелым только тогда, когда проверка кода встроена в ритм разработки и развивается вместе с ним. Вайб-кодинг в этом смысле не угроза, а возможность: при условии, что темп подкреплен дисциплиной. LLM действительно ускоряют работу, но именно человек задает правила, которые делают систему устойчивой и безопасной.