AIで自動生成したWebアプリ、9割以上にセキュリティの欠陥

自然言語しぜんげんごの指示しじだけで人工知能じんこうちのう（AI）にアプリ全体ぜんたいを自動生成じどうせいせいさせる「バイブコーディング」が普及ふきゅうするなか、そうして作つくられたWebアプリの9割以上わりいじょうにセキュリティの欠陥けっかんが存在そんざいすることが、米べいMicrosoftやシンガポール国立大学こくりつだいがくなどの研究けんきゅうチームによる調査ちょうさで明あきらかになりました。専門知識せんもんちしきがなくても手軽てがるにアプリを公開こうかいできる一方いっぽうで、安全面あんぜんめんにおける深刻しんこくなリスクが浮上ふじょうしています。

研究けんきゅうチームが公開こうかいされているバイブコーディング製せいのWebアプリ200件けんを無作為むさくいに抽出ちゅうしゅつして分析ぶんせきしたところ、91％から少すくなくとも1つの脆弱性ぜいじゃくせいが見みつかりました。確認かくにんされた計けい1186件けんの欠陥けっかんのうち、65.77％は第三者だいさんしゃによる不正ふせいアクセスやデータ漏ろうえいなどに結むすびつく「致命的ちめいてき」または「高たかい」深刻度しんこくどのトラブルでした。

欠陥けっかんが生しょうじる原因げんいんとしては、AIが暗黙あんもくのセキュリティルールを見落みおとすなどの「知識ちしきの欠陥けっかん」（63.4％）が過半数かはんすうを占しめました。さらに、動作どうさを優先ゆうせんして不適切ふてきせつな処理しょりで済すませる「目的もくてきの欠陥けっかん」（23.1％）や、開発かいはつの途中とちゅうで安全対策あんぜんたいさくを忘わすれる「記憶きおくの欠陥けっかん」（13.5％）が続つづいています。

再発さいはつを防ふせぐ実験じっけんでは、プロンプトに「本番運用ほんばんうんように耐たえるものを」と指定していしたりセキュリティ用ようのスキルを追加ついかしたりすることで、脆弱性ぜいじゃくせいの再発率さいはつりつが25.7％から11％前後ぜんごまで低下ていかしました。一方いっぽうで、技術的ぎじゅつてきな指示しじを細こまかく送おくると再発率さいはつりつが45.7％へ悪化あっかし、より性能せいのうの高たかいモデルに変更へんこうしても改善かいぜんが見みられないケースもあったため、AIへの指示しじの出だし方かたが重要じゅうようになります。