本周AI花样推选: “给 Vibe Coding 擦屁股”的VibeSec公司们
作家｜董谈力
本周的AI花样，咱们摘选了一批“给VibeCoding擦屁股”的花样，也即是VibeSec类居品。
跟着AICoding在代码出产里的占比越来越高，“用AI来保证AI编程的安全”成为新的急迫需求。对应不同维度的风险，出现了一批不同的花样。以下是咱们的梳理。
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代码出产的主力变成了AI
回望2025年，软件设备第一次大鸿沟插足一个新的情景：代码的主要出产者，不再是东谈主。
当然言语取代了复杂的语法，直观取代了逻辑。GitHubCopilot的用户数在一年半内翻了四倍，Cursor日活破百万，ReplitAgent每天处理着数百万次“用一句话生成App”的央求。路演现场和推特上，设备者们不再炫夸底层架构的精妙，而是竞相展示两个东谈主如何用AI在三天内搓出一个SaaS居品。
但是，在一派出产力飙涨的得意声中，安全问题成了被采选性苛刻的“房间里的大象”。
Karpathy本东谈主曾坦言：“我老是‘AcceptAll’，不再看diff了。代码长到我看不懂，但它能跑。”这句话谈出了问题的本色：传统的代码审核规模已被澈底冲突。Georgetown大学的究诘显露，48%的AI生成代码存在隐患；Veracode的测试更指出，45%的样本包含OWASPTop10高危裂缝。其中，Java代码的风险最高，失败率高达72%。
GitHub与Accenture的究诘显露，88%的Copilot生成字符被成功保留。当AI一秒钟生成100行代码时，设备者根柢无暇逐行考证。更致命的是，AI埋下的往往不是编译器能拿获的语法失误，而是荫藏在看似有逻辑的SQL注入、不安全的反序列化操作，以及致命的供应链罗网。当东谈主类的审查速率弥远跟不上机器的出产速率，独一的采选是引入另一股力量——用AI顽抗AI，让Agent监控Agent。
这即是VibeSec的底层逻辑。这个新兴赛谈的爆发，对应着供需联系的澈底重构：现代码供给从稀缺变为饱和，安全考证从配套管事变成中枢财富。它正在造成一个退避生态，不同的花样出当今其中不同的层级里。
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1输入端阻碍幻觉与注入
第通盘防地聚焦于模子本人的安全性，阻碍两类即时风险：AI的幻觉，以及黑客的教唆词注入。
Lakera
瑞士初创公司Lakera因攻克教唆词注入费劲而风生水起。
当黑客用扮装演出等方式引导AI绕过伦理审查时，传统防火墙已窝囊为力。Lakera的火器是两样东西：一个深广的顽抗性指示数据库，以及通过红队测试游戏Gandalf汇聚的专宗派百万信得过抨击样本。这使其引擎能在推剃头生前精确识别荫藏在陡立文中的坏情意图，致使在模子行将表示明锐数据时进行二次熔断。
HiddenLayer
荣获RSAC改进大奖的HiddenLayer专注于保护模子财富本人。
针对模子窃取和顽抗性样本抨击，它草创了机器学习检测与反馈机制。无需触碰模子里面的黑盒参数，仅通过监控输入输出接口的统计特征与活动模式，就能及时阻断逆向工程企图。
这一层的中枢是"智力顽抗"，用更机灵的AI来识别坏心的AI活动。
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2阻断供应链依赖投毒
淌若说第一层防的是AI本人的问题，第二层防的即是AI"开门缉盗"的风险。AI编程最危境的场景之一，即是它会一册隆重地推选一个根柢不存在或已被耻辱的依赖包。
Socket
由a16z领投的Socket澈底改变了退避念念路：不再依赖滞后的裂缝库，而是及时监控活动特征。
淌若一个软件包的珍惜者倏得变更、代码行数绝顶波动，或装置时试图连气儿不解管事器，Socket会立即发出警示。这种"活动绝顶检测"模式，灵验阻断了哄骗AI幻觉进行的供应链投毒。
Chainguard
独角兽Chainguard采选从泉源措置问题：提供一套历程严格加固的清洁镜像。
这些镜像移除了统共非必要组件，致使删除了Shell，使抨击者即便入侵也不必具可用。通过承诺零已知裂缝并强制执行签名考证，Chainguard确保AI应用基于洁白且不可改变的底座构建。
这一层的本色是"信任链照拂"，在代码生成变得低价的时期，干净的依赖反而成了稀缺品。
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3用AI抨击AI代码
终末通盘防地最为求实：既然AI生成的代码可能有逻辑裂缝，那就用AI来主动抨击这些代码，望望能弗成攻破。
CodiumAI（Qodo）
从CodiumAI重塑品牌而来的Qodo，提倡了“代理式测试”的激进理念。
其逻辑是：既然AI生成的代码可能有逻辑裂缝，那就用AI生成包含极点规模要求的测试用例，主动抨击生成的代码。而在Java领域，Diffblue哄骗强化学习自动编写单位测试，确保那些被AI快速生成的复杂业务逻辑，在后续迭代中不会发生功能回退。
这一层是"以攻代防"，在机器与机器的博弈中，找出东谈主眼看不见的逻辑波折。
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国内Vibesec阛阓：对标海外，原土化解围
视野转归国内，跟着Trae、Codebuddy等国产AI编程助手的普及，雷同的安全需求正在爆发。不同于硅谷的百花皆放，国内厂商呈现出巨头整合与垂直解围并存的款式。
以奇安信为代表的传统安全巨头，正在通过“AI降噪”来幽闲地位。其推出的Q-GPT安全机器东谈主，中枢逻辑是哄骗大模子坚忍的语义归拢才智，来措置传统静态扫描用具高达40%-50%的误报率问题。蚂聚会团也开源了其里面使用的CodeFuse架构，展示了如安在超大鸿沟金融场景下，哄骗AI自动建筑代码裂缝。
在AI创业公司方面，一批技艺型初创公司正在对标海外前沿。
墨菲安全
墨菲安全想作念的是改变供应链安全的颗粒度。
在AI编程时期，Copilot往往不会齐备引入一个包，而是成功"复制粘贴"某一段函数代码。传统SCA用具因此失效。墨菲安全的护城河是其亿级"代码指纹库"，不依赖清单文献，而是成功对源代码进行指纹比对。即便AI仅仅"搬运"了几十行的中枢逻辑，唯独包含已知裂缝，就能通过指纹识别出来。
墨云科技
墨云科技则采选了一条更具抨击性的旅途：“以攻代防”。
在AI将代码出产速率提高百倍的布景下，传统的、按季度致使按年进行的东谈主工渗入测试如故统统跟不上版块的迭代速率。墨云科技的中枢是用AI构建了“捏造黑客”。
它自动化了抨击链条，大概像信得过黑客一样，对系统进行24/7连接交的模拟抨击。这在VibeCoding时期显得尤为症结：当设备团队用AI豪恣堆砌功能时，墨云科技的AI机器东谈主正在另一端高频考证这些新功能的规模。
念念码逸
念念码逸将眼神投向更避讳的技艺债务。淌若说前两者查的是"裂缝"，念念码逸查的即是"体质"。
这家源自清华与伯克利科研团队的公司，哄骗深度代码分析技艺设置了一套评估代码质料与工程遵守的量化体系。它能评估AI生成代码的封装性、复费用及领路复杂度。
在企业多数担忧AI代码"能跑但不可读"确当下，念念码逸提供了一套料到代码质料的标尺，匡助技艺照拂者决定是连续让AI写代码，如故必须停驻来重构。
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