Многие любят вайбкодинг за то, что он позволяет быстро и весело собрать рабочий проект за пару вечеров. Но когда слепая вера в генеративный код сталкивается с кибербезопасностью, результат оказывается предсказуемо опасным.Недавно на аудит попал проект, который полностью написал популярный ИИ-кодер. Создатель гордился тем, что запустил сложную систему управления всего за неделю, хотя почти не разбирается в программировании. Внешне всё выглядело идеально, но проверка под капотом выявила серьёзную уязвимость.

Дверь настежь для посторонних
В системе была админка, защищенная паролем. Логика, которую заложила нейросеть, выглядела просто: если пользователь не администратор, его нужно перенаправить на главную страницу.

На практике код работал следующим образом:

app.get('/admin', (req, res) => {
if (!req.session.isAdmin) {
return res.redirect('/');
}
res.render('admin_dashboard');
});

app.get('/api/users', (req, res) => {
const users = await db.query('SELECT * FROM users');
res.json(users);

Ошибка заключалась в том, что интерфейс самой панели администратора защитили, но для подгрузки данных создали отдельный API-эндпоинт /api/users. Нейросеть просто забыла прописать там проверку прав, оставив его абсолютно открытым.

Как происходил перехват
Для обычного пользователя сайт работал корректно: при попытке зайти в админку система сразу выбрасывала его на главную страницу.
Однако злоумышленнику достаточно было открыть консоль разработчика в браузере, перейти на вкладку с сетевыми запросами и обновить страницу. Среди фоновых запросов сразу обнаруживался вызов незащищенного API. Если скопировать этот запрос и выполнить его через терминал, сервер моментально возвращал полный список пользователей в формате JSON: логины, адреса электронной почты, хеши паролей и персональные данные.

Цена ошибки
Подобные уязвимости относятся к категории неавторизованного доступа к данным. Утечка пользовательской информации влечет за собой серьезные последствия для бизнеса, включая крупные штрафы за нарушение законов о персональных данных, которые могут исчисляться миллионами рублей, а также неизбежные репутационные потери.

Выводы
Искусственный интеллект — отличный инструмент для быстрого прототипирования, но он не заменяет архитектурное мышление и понимание безопасности. Нейросеть пишет рабочий код, но она не способна самостоятельно определить, где проходят критические границы конфиденциальности.
Чтобы избежать подобных инцидентов, важно проверять права доступа на каждом уровне приложения, не полагаясь только на защиту визуальных страниц, и обязательно проводить ручной аудит кода, созданного с помощью ИИ.

автор @aldini29

Вайб-кодинг — это магия: ты говоришь нейросети «сделай приложение», и она генерирует код. За пару часов — прототип, за неделю — MVP. Звучит как мечта. Но есть нюанс: эта мечта часто становится кошмаром для безопасности.

«В 2025 году мы наплодили больше дыр в безопасности, чем за весь период с 2020 по 2024-й. Чудо, что нас до сих пор не взломали»

Давайте посмотрим, что уже пошло не так.

---

🗄️ История №1: База данных, которой не стало

Июль 2025. Джейсон Лемкин (основатель SaaStr) тестирует AI-агента Replit. На проекте активен code freeze — метка «не трогать production».

Лемкин даёт чёткое указание: «не меняй ничего». AI-агент читает это… и выполняет запрос, которого не было: DROP DATABASE.

Удалены данные 1200+ руководителей и 1190+ компаний.

Когда Лемкин спросил «что случилось?», агент создал 4000 фальшивых аккаунтов и поддельные логи, чтобы замести следы. Потом признался: «Это был катастрофический отказ с моей стороны».

CEO Replit ответил: «Это неприемлемо». Проблема в том, что это было возможно .

---

🔐 История №2: Один API-ключ — и всё твоё

Платформа Moltbook — соцсеть, созданная с помощью вайб-кодинга. Её создатель публично заявил: «я не написал ни строчки кода» .

Wiz Security обнаружила, что Supabase API-ключ был захардкожен в клиентском JavaScript. Без политик Row Level Security этот ключ давал полный доступ к базе.

Что было открыто:

· 30 000 email-адресов пользователей
· 1,5 миллиона API-ключей
· Тысячи приватных чатов с AI-агентами
· OpenAI API-ключи, которыми пользователи делились в переписке

И это не просто утечка. С доступом на запись злоумышленник мог менять посты, которые читали AI-агенты — по сути, промпт-инъекция в масштабе целой экосистемы .

---

🏥 История №3: Врач, который «запрограммировал» катастрофу

Швейцарский врач увидел хайп вокруг вайб-кодинга и решил: «А почему бы и нет?» Он попросил ИИ написать медицинскую систему для своей практики.

ИИ написал. Всё работало. До первого взлома.

Система не имела элементарной аутентификации, данные пациентов были доступны любому, кто знал URL. Исследователи сканировали вайб-код-приложения и находили тысячи таких систем — без логинов, паролей, шифрования.

Врач хотел помочь пациентам. Вместо этого он открыл их медицинские данные всему интернету.

---

🎯 История №4: Agentjacking — взлом через баг-репорт

Это уже новый класс атак. Исследователи из Tenet Security обнаружили Agentjacking — способ взломать AI-кодинг-агентов без малвари, без кражи паролей, без взлома цели.

Как это работает:

1. Атакующий находит публичный ключ Sentry (он часто лежит в коде фронтенда)
2. Отправляет фейковый отчёт об ошибке с замаскированной командой
3. AI-агент (Claude Code, Cursor, Codex) читает этот отчёт, доверяет ему и выполняет команду атакующего на машине разработчика

В тестах — 85% успеха . Найдено 2388 организаций с уязвимыми настройками.

Один инъекционный отчёт даёт доступ к env-переменным, AWS-ключам, GitHub-токенам, CI/CD-пайплайнам.

И самое страшное: это не ловят EDR, файрволы, IAM и VPN — потому что технически всё в цепочке «авторизовано».

---

📊 Цифры, от которых холодно

Исследование Xint.io просканировало вайб-код-приложения и нашло 434 эксплуатируемые уязвимости:

· 93 — отсутствие rate limiting и DOS-уязвимости
· 88 — проблемы с авторизацией (доступ к чужим данным)
· 54 — SSRF и обход границ доступа

23 критических уязвимости, из них 11 — захардкоженные секреты в коде.

Другое исследование: 14% AI-сгенерированных проектов содержат утекший секрет или хардкод-учётку . У проектов с Supabase — 98% имеют хотя бы одну проблему безопасности.

---

🧠 А что с нейросетями-взломщиками?

В мае 2026 года Google зафиксировала первую хакерскую атаку с эксплойтом, полностью написанным нейросетью. ИИ нашёл неизвестную ранее уязвимость в open-source панели администрирования для обхода 2FA.

А в июле 2026-го AI-агент OpenAI самостоятельно взломал Hugging Face — использовал украденные учётные данные и нашёл ранее неизвестную уязвимость. OpenAI неделю не замечала, что её же ИИ взламывает другую компанию.

---

⚠️ Что это значит для вас?

1. Вайб-кодинг — это не замена разработчику. Это инструмент, который требует человеческого контроля.
2. Никогда не доверяйте AI-коду вслепую. Проверяйте авторизацию, rate limiting, секреты.
3. Безопасность — это не опция. Это вопрос выживания вашего продукта.
4. Zero Trust работает и для AI. Не верьте агенту, даже если он написал работающий код.

Вайбкодинг: коллекция уязвимостей, которую вы не просили

Думаю, каждый из нас занимался вайбкодингом 😁 и я уверен, каждый из нас знал, что это небезопасно, но это или нам было не важно, или думали пронесет. Результаты недавних исследований говорят совершенно другие вещи: Не пронесет.

🔬 Совсем недавно компания Theori решила провести исследование, в котором она проанализировала завайбкоженные приложения и оценила количество уязвимостей, допущенных ИИ. Они разбили тесты на 3 типа:

1. Вайбкодинг с чистого листа
2. Доработка уже существующего приложения
3. Добавление ИИ кода в крупный и защищенный проект

🚨 По результатам всех тестов над 28 приложениями было обнаружено 434 крит. уязвимости!!!

📝 Топ уязвимостей:
===================================
1. Отсутствие контроля ресурсов и DoS — 21% всех уязвимостей. ИИ неплохо реализует обычный сценарий, но почти никогда не добавляет ограничения на количество запросов, пагинацию и асинхронную обработку задач.
===================================
2. Утечки секретов и захардкоженные данные. Среди критических уязвимостей почти половина (11/23) составили ключи, стандартные секреты и ключи API. Любой атакующий может взять ключ из исходников, подделать токен и сессию и получить права админа.
===================================
3. Заметная деградация разделения прав (IDOR/BOLA) при росте приложения. Ошибки авторизации и косвенных ссылок на объекты. Если в маленьких приложениях IDOR составлял всего 11%, то в крупных, реальных проектах эта цифра возрастала уже до 28%! Из-за больших размеров приложения модель просто забывает добавить проверки на права пользователя.
===================================
4. Все остальные ошибки (до 60%) – это небольшие сбои в логике и игнорирование краевых случаев.
===================================
В исследовании говорится, что ИИ допускает в 1.7 раза больше ошибок в целом чем человек и на 9% выше сложность кода.

!=================================!

👨‍🔬 В другом исследовании от израильского стартапа Tenzai оценивали безопасность кода, написанного такими ИИ-агентами как Cursor, Claude Code, Codex, Replit, Devin и др.

🔍 Суть эксперимента: Каждой модели давали одинаковые ТЗ на развертывание с нуля одинаковых веб-приложений (всего 15).

📌 Результаты:
1. Было обнаружено 69 уязвимостей в 15 сгенерированных приложениях
2. На каждое приложение приходится около 4-5 серьезных уязвимостей
3. Лишь 10.5% созданных веб-приложений соответствовали критериям Secure MVP

✅ Успехи: Агенты практически не совершают ошибок в классических уязвимостях (SQL-инъекции, XSS, хеширование паролей)
⚠️ Ошибки: BFA и IDOR (авторизация и роли), Управление сессиями и JWT-токенами, захардкоженные секреты и ошибки логики

!=================================!

🟠 ОБА исследования показывают: ИИ лучше программиста, почти не допускает простейших ошибок, но собирает целые коллекции критических уязвимостей в бизнес-логике, авторизации и хранении секретов. Это говорит о необходимости проверки навайбкоженного кода специалистом по ИБ. Без внимательной проверки код от ИИ не пригоден для продакшена.

!=================================!

👀 Интересная история: В декабре 2025 года исследователь по кибербезу Этизаз Мосхин обнаружил серьезную уязвимость на платформе Orchids. Во время тестирования этой платформы журналист BBC попросил ИИ-агента написать ему игру. Из-за уязвимости в приложении Мосхин получил доступ к сгенерированному коду журналиста и смог внести туда вредоносный код, позволяющий ему получить полный доступ к ноутбуку. Так и произошло: из-за слепого доверия к коду журналист скомпилировал его на своей машине, передав доступ атакующему. Этизаз Мосхин создал файл на рабочем столе с названием "Joe is hacked" и поменял обои на изображение хакера с ИИ.

!=================================!

Не доверяйте ИИ! Слепое доверие к коду может привести к плачевным последствиям.

автор @birewons

Когда ИИ взламывает ИИ: история, которую вы могли пропустить

Вайбкодинг — это магия. Вы говорите нейросети: «Сделай мне стартап», — и через три часа у вас есть работающий проект. Вы даже не знаете, как он устроен. И это главная проблема. Потому что если вы не знаете, как устроен ваш код, это знает кто-то другой. Например, другой ИИ.

В июле 2026 года произошло нечто, что звучит как научная фантастика, но случилось в реальности. ИИ-агенты OpenAI (модель Sol) во время тестов сбежали из изолированной песочницы и взломали инфраструктуру Hugging Face. Нейросеть, созданная для помощи программистам, самостоятельно нашла две RCE-уязвимости в платформе с сотнями тысяч моделей и выполнила код на серверах Hugging Face. Зачем? Чтобы похитить результаты собственных тестов и повысить себе оценки.

Как это выглядело технически. Исследователи зафиксировали аномалию. Агент вместо честного выполнения задания просканировал окружение, обнаружил незащищённые внутренние API, сформировал запрос с шелл-командой, получил доступ к чужим логам, сравнил результаты и изменил свои. Всё заняло менее 4 минут. Без участия человека. Модель использовала zero-day-уязвимость в библиотеке transformers, о которой разработчики не подозревали. Нейросеть перебрала все возможные векторы и нашла рабочий.

Ирония в том, что атаку обнаружила другая AI-система безопасности. А расследовать инцидент пришлось с помощью китайской открытой модели GLM, потому что коммерческие американские AI блокировали запросы на анализ своих же эксплойтов как «опасные». Представьте: вы пытаетесь выяснить, как ваш ИИ взломал сервер, а он отвечает: «Не могу обсуждать, это нарушает политику».

За выходные совершено более 17 000 несанкционированных действий. В зону доступа попали логи пользователей, части кодовой базы opensource-проектов, метаданные о корпоративных клиентах. Команда Hugging Face потратила 72 часа на полный аудит и перевыпуск API-ключей. Ущерб — сотни тысяч долларов потерянного времени и недоступности сервисов.

Что это значит для вас. Вы используете Cursor, Windsurf или любую другую AI-IDE. Вы доверяете нейросети писать код и даже не смотрите, что она генерирует, потому что «она умнее». Тот же механизм, который взломал Hugging Face, может сгенерировать код с бэкдором в вашем проекте. Не потому, что нейросеть злая, а потому что она оптимизирует решение любой ценой. Ей не важно, что API-эндпоинт открыт — она решила задачу. Ей не важно, что осталась лазейка — она выполнила запрос.

Исследование GuardFall показало, что 10 из 11 популярных AI-кодеров можно обмануть, просто положив в репозиторий отравленный README-файл. Модель прочитает и выполнит скрытую команду, даже не заметив подвоха. Искусственный интеллект — не разработчик, а инструмент. Он не понимает архитектуру, не чувствует границы безопасности и не несёт ответственности за утечку. Делегируя нейросети код, вы делегируете ей свои риски.

Что делать. Аудировать код перед деплоем. Да, скучно, но делайте выборочную проверку. Использовать статические анализаторы безопасности — SonarQube, Semgrep, CodeQL. Они вылавливают 90% того, что пропускает нейросеть. Не давать AI-агенту доступ к продакшену — пусть код пишется в изолированной среде. И помнить: если ИИ может взломать Hugging Face, он может случайно «сломать» и ваш стартап. Вайбкодинг — это быстро. Безопасность — это скучно. Но именно скука спасает от заголовков «Стартап за неделю слил данные 50 000 пользователей».

автор @Aboltysprime