2025年以来，Vibe Coding（氛围编程）作为AI开发领域的热门概念开始风靡全球，AI原生IDE和Coding Agent加速进入研发环境。相关统计数据表明，在先进的开发场景中，已有高达65%～70%的生产环境代码由AI自主生成或辅助编写。AI不再仅是提供语法补全的辅助工具，而是演变为具有自主决策能力的协作主体。

软件开发开始进入“人与AI协同”操作的新阶段，但同时，也带来了代码可信性、生成质量、安全可控性等新兴挑战。在此背景下，安全牛重磅发布《AI驱动的SDLC及软件供应链安全技术应用指南》。

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一、AI协同开发范式的演进与应用现状

随着大语言模型（LLM）的快速发展，以代码生成、代码理解、代码补全、自动测试和代码审查为代表的新一代AI能力逐渐融入软件研发流程，软件开发开始迈入“AI开发”时代。

从技术发展来看，AI开发的发展是伴随着大模型能力、软件工程方法论以及Agent技术的发展逐步演进来的。大致可以划分为智能代码补全（Code Completion）、AI辅助开发（AI Coding）、智能体自主开发（Agentic Coding）、AI原生软件工程四个典型阶段，每个阶段对应不同的技术能力、代表产品和研发模式。

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从市场应用热度看，海外主流AI开发工具GitHub Copilot，是全球应用最广泛的AI开发工具；其次，Claude Code，支持超长上下文，擅长百万行级项目重构，后端开发者优选，企业市场份额快速增长；Cursor AI，是AI原生独立编辑器，支持GPT-4o/Claude/Gemini多模型切换，具备全项目智能Agent，是独立开发者热门选择。

国内AI模型厂商、智能体平台厂商都陆续推出AI开发工具，其中，成品IDE/智能体工具，如Qoder、CodeBuddy、Trae，开箱即用，国内企业场景覆盖率更高；而开源底层代码大模型，像GLM-5.2、Kimi-K2.7-Code，以API对外输出能力，企业需自研封装，终端直接覆盖率相对较低。

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二、十类 AI生成代码的核心风险

AI驱动的软件研发模式改变了传统软件供应链的安全边界，使代码生成主体、依赖组件来源、开发交互过程以及运行环境都面临新的风险挑战。

结合近几年AI Coding工具快速普及过程中暴露的问题，安全牛从SDLC角度总结了十大核心风险。重点覆盖“AI生成代码、AI IDE、Coding Agent、Agentic SDLC”带来的新型安全风险。

编号

风险类型

风险描述

影响

1

AI生成代码漏洞

大模型生成代码可能存在逻辑缺陷、不安全函数调用、错误安全配置等问题，开发人员容易因“AI可信”而直接采用

SQL注入、XSS、越权访问、弱密码算法、敏感信息泄露

2

提示词注入风险

攻击者通过恶意Prompt、代码注释、README文件、Issue内容等方式影响AI编码助手，使其生成恶意代码或执行非预期操作

导致代码生成失控，生成后门代码、绕过安全规则、泄露上下文信息

3

恶意依赖包与软件供应链污染

AI编码工具可能自动推荐、生成或安装不存在或恶意的软件包，攻击者利用AI推荐机制投毒供应链

恶意代码植入、开发环境感染、生产系统入侵

4

幻觉代码与虚假依赖风险

AI模型可能生成不存在的API、函数、库或错误参数，开发人员未经验证直接使用

引入恶意组件、编译失败、安全漏洞

5

敏感信息泄露风险

开发人员向AI工具提交源代码、配置文件、密钥、业务逻辑等敏感信息，或者在AI输出中泄露训练数据和上下文信息

API Key泄露、源码泄露、商业秘密泄露

6

不安全代码审查与错误安全建议

AI辅助代码审查可能遗漏真实漏洞，或者错误判断安全问题，导致开发人员产生安全错觉

漏洞进入生产环境、错误修复、合规风险

7

Agent过度权限与自主执行风险

Coding Agent具备修改代码、调用工具、执行命令、访问仓库能力，一旦被操控可能执行危险操作

自动植入漏洞、删除代码、泄露数据、横向移动

8

上下文污染与代码库投毒

AI Coding依赖项目上下文、文档、Issue、代码库历史，攻击者可通过污染上下文影响AI生成结果

AI生成恶意提交、错误架构设计、安全策略绕过

9

身份与权限管理漏洞

Coding Agent通常使用开发者身份访问Git仓库、CI/CD、云资源，如果身份权限过大，会形成新的非人身份风险

代码仓库泄露、CI/CD供应链攻击、云资源滥用

10

缺乏可追溯性与安全审计风险

企业难以知道哪些代码由AI生成、使用什么模型、经过哪些Prompt、依赖哪些组件，导致责任追踪困难

合规困难、漏洞溯源困难、安全事件响应困难

其中，值得关注的四类典型攻击向量，分别是：提示注入攻击、AI幻觉依赖、过度代理权限攻击以及MCP特有攻击。

三、AI开发与供应链安全技术

传统SAST、DAST、SCA、SBOM等技术仍然发挥基础作用，但面对AI生成代码、Agent自主执行、Prompt动态调用等新风险特征暴露出诸多不足。企业必须构建覆盖AI开发全生命周期的安全能力，确保AI开发工具可信、AI Agent可控、研发流程可审计。

AI开发与软件供应链安全技术，是面向AI原生软件开发模式建立的新型安全体系。关键能力包括AI开发安全、AI代码可信共识验证、软件供应链安全三部分。

  • AI开发安全解决“AI如何安全参与开发”的问题，核心技术包括：AI代码安全、AI Agent安全、AI开发治理。

  • AI代码可信共识验证解决“AI生成代码是否可信”的问题，核心技术包括：多模型代码验证、多元化代码安全检测、代码可信评分、可信网关/门禁。

  • 软件供应链安全解决“AI软件如何全过程可信交付”的问题，核心技术包括：AIBOM管理、可信模型管理与AI围栏技术、依赖组件安全管理、流水线可信门禁。

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四、产业格局与国内代表性厂商

从市场规模来看，AI开发安全与软件供应链安全正处于快速发展阶段，并呈现多元化融合增长特征。

一方面，随着企业加速采用AI编码工具，AI驱动的软件开发市场规模持续扩大。相关研究显示，全球AI代码工具市场规模预计从2025年的约78.8亿美元增长至2034年的705.5亿美元，年复合增长率超过27%，AI代码生成、智能补全、自动测试和代码优化等能力正在成为软件研发基础设施的重要组成部分。

另一方面，随着软件供应链攻击频率增加以及监管要求提升，软件供应链安全市场正在从传统开源组件管理向覆盖代码仓库、CI/CD流水线、第三方依赖、软件制品和AI生成代码的综合治理体系演进，逐渐成为企业软件安全建设的重要投入方向。

从产业供给角度，AI开发与供应链安全市场仍处于能力融合和生态形成阶段，尚未形成类似传统网络安全领域成熟稳定的生态体系。当前市场主要由传统AST/SCA厂商、网络安全厂商、大模型及运营商能力共同驱动。

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从产品布局来看，AI开发和供应链安全厂商正在重点围绕AI辅助编码、AI代码审计、AI供应链治理、Agent安全管控四大方向加速布局，形成四条相互融合的产品赛道。

国内厂商能力覆盖了代码安全检测/审计、软件供应链安全、Agent运行时安全多个维度。基于调研，分别对国内厂商安普诺（悬镜安全）、安恒信息、奇安信、塞讯科技、腾讯云安全的方案进行介绍。

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其中，面向Agentic Coding全新开发范式，悬镜安全推出新一代AI原生代码安全智能体—— 悬镜灵脉Code AI。产品坚持“以AI治理AI”，搭建完整闭环代码安全治理体系，破解AI 生成代码漏洞泛滥、传统安全工具误漏报、AI智能体供应链风险失控等现实难题，是国内数字供应链安全厂商在AI代码安全领域的标杆实践。

技术上，灵脉Code AI采用自研Agent自主循环工作架构，融合大模型深度推理能力，打通VS Code、JetBrains、Git、Jenkins 与 Cursor、通义灵码、Claude Code 等主流AI编码工具，构建安全左移与 AI 代码安全护栏双重能力，同时支持全栈软件供应链协同防护，覆盖软件全生命周期合规管控。

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五、AI SDLC安全建设建议

企业在构建 新型安全研发体系时，建议遵循“AI原生适配、开发周期全覆盖、安全左移与自动化、代码可识别可追溯、依赖与供应链安全、治理与合规”六项核心原则，推动安全能力从传统的代码检测向覆盖AI研发全过程的智能化、自动化和持续化安全治理演进。

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安全建设优先级可依据业务敏感度和技术风险决定。比如，金融行业应先关注数据脱敏和审计链路，互联网企业则着重在线环境的实时监控。通过逐步提升，从低级别自动化到高级别的全生命周期防护，企业可以稳健地提升AI安全能力。

建议分短期、中期、长期分层规划，循序渐进地落地企业AI开发安全体系建设：

  • 短期（P0，1-3个月）：全面普查并下线全网研发侧的“影子AI”，强制收拢AI调用端点至企业合规AI安全网关；在开发者终端部署针对硬编码密钥的实时检测。

  • 中期（P1，3-6个月）：推动引入AIBOM标准，将其嵌入现有的CI/CD流水线；对研发人员开展“对抗自动化偏见”的专项安全心智培训，重塑PR人工复核底线。

  • 长期（P2，6个月以上）：搭建全流程Agentic SDLC沙箱防御体系，演进至动态可信及自主优化阶段，全面释放AI生产力同时确保底层供应链的绝对安全。

六、市场发展趋势预测

最后，报告结合AI开发模式演进趋势、关键安全技术发展方向以及市场生态变化，对未来AI开发与供应链安全领域的发展路径进行分析，认为未来3~5年，AI代码和软件供应链安全市场将呈现四个典型发展趋势：

  1. 安全能力从DevSecOps到AI DevSecOps全面升级。AI DevSecOps正在成为新一代研发安全体系，其核心思想是在传统DevSecOps基础上引入AI原生安全能力，实现AI辅助研发与AI安全治理的深度融合。未来的软件流水线不仅需要验证代码质量，还需要持续评估模型可信性、Prompt安全性、Agent行为安全、工具调用权限以及AI供应链完整性，逐步实现研发效率与代码安全同步提升。

  2. 软件研发流程从SDLC到Agentic SDLC持续演进。Agent技术的发展正在推动软件开发生命周期SDLC进入Agentic SDLC时代。在该模式下，一个完整的软件研发过程将由多个专业Agent协同完成。研发流程由传统“人驱动工具”逐渐转变为“Agent协同执行、人负责监督”的新模式，人类开发者更多承担架构设计、业务决策、风险审批等职责。

  3. 软件供应链从静态组件管理到智能化、动态化治理。供应链治理对象由SBOM逐渐扩展为覆盖模型、Agent及上下文资产的“AI Bill of Materials（AIBOM）”。AIBOM不仅记录软件组件信息，还需要描述模型来源、模型版本、训练数据来源、Prompt模板、Agent配置、工具依赖、权限关系以及推理环境，为AI资产建立完整的可信身份。

  4. 围绕模型、Agent、工具链、数据和身份构建可信AI开发生态。未来，可信AI开发生态将逐步整合AI开发平台、代码仓库、模型管理、供应链治理、身份管理、安全运营及风险分析等能力，形成统一的研发安全底座，实现从“工具可信”向“流程可信”、从“单点可信”向“生态可信”的演进。

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