AI 程式資安問題激增，Claude Code 為最大安全漏洞來源
人工智慧（AI）程式助理迅速普及全球開發者社群，安全隱憂也日益突顯。喬治亞理工學院系統與軟體安全實驗室（SSLab）最新追蹤數據，截至 2026 年 3 月 20 日，研究員確認至少 74 起 CVE（常見漏洞與披露）漏洞直接源於 AI 產生程式。
這項研究自 2025 年 5 月 1 日開始記錄，數據顯示 AI 漏洞近期呈爆發式增長。僅 3 月研究員就認出 35 起新 AI 相關 CVE（27 起為 Claude Code 產生，四起為 GitHub Copilot 產生，兩起由 Devin 產生，Aether 與 Cursor 各一起）。Anthropic 的 Claude Code 因近期使用量激增尤其突出，共與 49 起漏洞（11 起為嚴重等級）有關；GitHub Copilot 為 15 起（兩起為嚴重等級）。此外，Aether、Google Jules、Devin、Cursor、Atlassian Rovo 及 Roo Code 等工具也均有漏洞紀錄。
研究員指出，目前數據只是冰山一角。SSLab 研究員 Hanqing Zhao 表示，這 74 起案例是有明確證據顯示 AI 參與開發的「下限」，而非實際比例。許多 AI 痕跡在程式提交前會抹除，團隊估算實際漏洞量可能是偵測到 5~10 倍。以開源專案 OpenClaw 為例，雖有超過 300 項安全建議，但僅能確認約 20 起有清晰 AI 訊號。
開發模式轉變加劇風險。過去開發者多用 AI 自動補全，但現在「Vibe Coding」興起，開發者傾向讓 AI 產生整個專案，且未仔細審查就發表。目前 Claude Code 在 GitHub 公共提交紀錄佔比超過 4%，若 AI 程式真如數據所示安全，安全性應比人類程式高數級，研究員認為現在顯然不符事實，低數據反映出偵測盲點而非程式品質更佳。
喬治城大學安全與新興技術中心早期研究（2024 年 11 月發表）也支持這觀察。測試顯示，GPT-3.5-turbo、GPT-4、Code Llama 7B Instruct、WizardCoder 7B 與 Mistral 7B Instruct 等模型寫程式片段，約 48% 雖可編譯，但含安全漏洞，僅約 30% 程式能通過嚴格安全驗證。
Researchers Sound the Alarm on Vulnerabilities in AI-Generated Code
State of AI Cybersecurity 2026: 92% of Security Pros Concerned About AI Agents
The Security Risks of AI-Generated Code: What Vibe Coding Really Costs You
（首圖來源：shutterstock）