Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного ИИ ухудшает качество кода

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в разработке программного обеспечения может негативно сказываться на качестве кода. Это связано с так называемыми «галлюцинациями» больших языковых моделей, риском утечек кода, а также с тем, что ИИ нередко воспроизводит уже существующие ошибки и уязвимости.

Влиянию генеративного ИИ на процессы разработки было посвящено выступление основателя компании CodeScoring Алексея Смирнова на конференции «День безопасной разработки», организованной Ассоциацией разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт».

Как отметил Алексей Смирнов, галлюцинации ИИ в контексте программирования чаще всего проявляются в рекомендациях использовать несуществующие библиотеки — таких случаев может быть до 20%. Причём ещё год назад эта проблема практически не наблюдалась.

По его мнению, этим недостатком могут воспользоваться злоумышленники, подсовывая разработчикам заведомо уязвимые или вредоносные компоненты. Особенно опасно то, что в 58% случаев галлюцинации ИИ повторяются — а значит, подобрать нужное название несуществующей библиотеки становится проще.

Смирнов также сообщил, что с появлением ИИ-ассистентов количество утечек кода увеличилось на 40%. Утечки данных, использованных для обучения нейросетей, в целом являются типичной проблемой. Например, в модели угроз, разработанной в Сбере, такая угроза считается одной из ключевых.

Кроме того, по данным CodeScoring, в каждом третьем случае ИИ-ассистенты воспроизводят уязвимости в коде. Таким образом, надежды на то, что генеративные инструменты смогут автоматически находить и устранять уязвимости, не оправдались. Более того, как подчеркнул Алексей Смирнов, накопленный опыт показывает, что применение генеративного ИИ затрудняет работу статических анализаторов кода.

Google Chrome не спасает от слежки даже без cookies

Эпоха, когда приватность в браузере сводилась к вопросу «включены ли cookies», окончательно ушла в прошлое. Новый технический разбор проблем конфиденциальности в Google Chrome показывает: современные методы отслеживания стали намного продуманнее.

Теперь сайтам уже не обязательно полагаться только на cookies, они могут собирать цифровой отпечаток пользователя с помощью разных трюков с хранилищами браузера и даже утечек через HTTP-заголовки.

Цифровой отпечаток — это способ собрать множество мелких технических особенностей браузера и устройства, а затем сложить их в довольно уникальный профиль.

Даже если пользователь очистит cookies, такой «отпечаток» нередко всё равно остаётся устойчивым и позволяет распознать юзера повторно.

Как отмечается в материале, исследование 2025 года показало, что canvas fingerprinting использовался на 12,7% из 20 тысяч самых популярных сайтов, попавших в выборку. Это уже вполне рабочая и распространённая практика, а не редкий эксперимент для узкого круга специалистов.

У Chrome, конечно, есть определённые попытки сократить объём пассивно собираемых данных. Например, браузер ограничил часть информации в классической строке User-Agent и перенёс больше сведений в механизм User-Agent Client Hints. Но полностью проблема от этого не исчезла. Сайты по-прежнему могут запрашивать у браузера подробные сведения через navigator.userAgentData.getHighEntropyValues().

В результате им доступны такие детали, как архитектура устройства, разрядность, версия платформы и полная версия браузера, а всё это отлично усиливает точность цифрового отпечатка.

Отдельная история — сигналы, которые приходят из графических и мультимедийных API. Самыми полезными для отслеживания остаются canvas, WebGL и audio processing. Всё дело в том, что разные устройства и системы чуть-чуть по-разному рисуют изображения и обрабатывают звук. Для обычного пользователя эти различия незаметны, но они помогают отличить один компьютер от другого.

И это ещё не всё. Угрозы для приватности скрываются не только в JavaScript API. Даже HTTP-заголовки могут выдавать лишнюю информацию или помогать отслеживать пользователя между визитами. В качестве примера в материале приводится уязвимость CVE-2025-4664 в Chrome: она была связана с обработкой заголовка Link и позволяла навязать слишком мягкую политику referrer, из-за чего в межсайтовых запросах могли утекать полные строки запросов. А это уже потенциальный путь к раскрытию токенов. Позже Google закрыла проблему в Chrome 136.

Отдельно авторы материала напоминают и о больших переменах в политике Google по cookies. Долгий план по отказу от сторонних «печенек» в Chrome фактически был свёрнут ещё в июле 2024 года, а более широкий проект Privacy Sandbox затем вообще прекратили развивать в 2025 году на фоне слабого принятия рынком и критики со стороны экосистемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru