引言
AI编码极大降低了让软件运行起来的门槛，但并未降低让软件安全运行的门槛。
这一差距正变得愈发难以忽视。
Veracode 2026年的研究发现，AI生成代码的语法正确率已从2023年约50%攀升至超过95%，但通过安全测试的生成代码比例仍维持在45%至55%之间。换句话说，模型在生成能正常运行的代码方面进步显著，但在默认生成安全代码方面并未取得同等提升。
近期事件也表明，先进模型从代码生成转向涉及安全行为的速度有多快。2026年7月，OpenAI披露包括GPT-5.6 Sol在内的多个模型——在内测环境中降低了网络安全拒绝机制强度后——在OpenAI测试环境与Hugging Face生产基础设施之间串联漏洞，试图直接从生产数据库中获取基准测试答案。
教训并非每个AI编码代理都有恶意，而是日益强大的代理能够在传统审核流程的响应速度之上，更快地生成、修改、测试和执行软件。
因此，安全防线需要更贴近代码创建的时刻。
Qoder的答案是Qoder Security——一套内置于Qoder Desktop和Qoder CLI的安全系统。Qoder不是在代码进入CI、提交拉取请求或抵达集中式安全扫描器时才启动检查，而是在编码工作流内部增设多层审核。
Qoder将该产品描述为一个三层系统：
- L1 静态检查：即时检测高风险模式
- L2 轻量扫描：对代码变更进行语义分析
- L3 深度扫描：跨文件、跨函数的数据流分析
发现的问题可由编码代理在同一对话中修复，并在后续扫描中重新检查。
目标并非取代CI、应用安全团队、渗透测试、依赖扫描或人工审核，而是在存在漏洞的代码进入代码库之前捕获更多问题。
AI编码为何造成新的安全瓶颈
AI改变了软件创作的经济模式。
如今，开发者生成函数、测试、迁移脚本、配置文件、API乃至完整功能实现的速度远超从前。这种速度弥足珍贵，但也使待审核的代码量大幅膨胀。
这种风险在"氛围编码"中尤为显眼——开发者将相当一部分实现工作交由AI代理完成，更专注于描述期望结果，而非逐行手动编写。
系统可能生成这样一段代码：
- 能正确编译
- 能通过常规功能测试
- 符合请求的API规范
- 代码风格地道
- 却仍包含可利用的漏洞
例如SQL注入、命令注入、不安全反序列化、敏感数据泄露、弱认证逻辑、路径遍历、跨站脚本攻击、不正确的访问控制检查，以及危险的Shell或运行时调用。
Veracode的Spring
2026年的一项分析发现，在其测试集中的代码生成任务里，只有约55%的代码是安全的，尽管语法正确率已超过95%。
GitLab的2025年全球DevSecOps调查（涵盖3266名专业人士）同样发现，AI在加速代码产出的同时，也带来了新的工作流与合规压力。其后续的2026年AI问责研究显示，85%的受访者认为，AI已将瓶颈从编写代码转向了审查与验证代码。
因此，问题已不再是“AI能写代码吗？”，
而是：
团队能否以AI生成代码的速度，同步验证AI生成的代码？
传统安全工具依然重要，但仅在代码推送后进行的扫描可能为时已晚，无法保留开发者的上下文。届时，AI可能已生成了多个文件，开发者可能已转向其他功能，修复可能需要单独的工单或审查周期。
Qoder Security的设计理念则截然相反：在编码过程中进行扫描，此时AI仍理解代码的来龙去脉，并能立即修复。
Qoder Security 将审查融入编码过程
Qoder在其2026年7月20日的版本中引入了当前的安全系统。
官方Qoder Security页面描述称，安全性已内置到产品中，“从编码到提交”全程覆盖，无需额外安装外部安全插件。
Qoder报告称，与传统方法相比，其方案在三个方面有显著提升：
| 指标 | Qoder报告的结果 |
|---|---|
| 漏洞检测 | 提升约60% |
| 误报率 | 降低约80% |
| 从发现漏洞到修复的时间 | 缩短至数小时 |
这些数据来自Qoder自身的产品资料。本文所审阅的公开资料并未提供完整的独立基准协议、数据集或可复现的比较方案，因此上述百分比应视为厂商报告的结果，而非通用的性能保证。
更为重要的设计变革在于架构层面。
传统静态扫描器通常侧重于规则和已知代码模式。Qoder表示，其更高层级的安全层采用基于模型的语义分析来理解代码上下文并追踪污点传播。
这使得系统能够分析：不受信任的输入从何处进入应用程序；消毒处理是否覆盖了相关路径；攻击者控制的值是否能达到shell命令；以及所报告的问题是否实际可达。
Qoder还表示，检测到的问题会在上报前进行验证，旨在减少那些技术上可疑但在当前路径中无法利用的发现的噪音。
检测、验证、修复、复查
预期的工作流程为：
- 生成或修改代码。
- 检测潜在漏洞。
- 验证风险路径是否可达。
- 解释问题。
- 提出修复建议。
- 让主编码AI执行修复。
- 再次扫描以验证更改。
这确保了修复操作始终处于同一编码上下文中。
职责
源文章还描述Qoder采用了多智能体设计，将编码智能体与安全审查智能体相分离。
其基本理念是合理的：编写代码的组件不应成为判断代码安全性的唯一决策者。
根据源文章，安全审查进一步划分为扫描与验证两项职责。这种分离旨在降低单个智能体生成更改后不加批判地批准自身工作的风险。
公开的Qoder安全页面确认了检测、交叉验证及主智能体修复的工作流程，但未公布每个内部智能体边界的详细技术架构。
Qoder的方法与其他AI安全工具的比较
AI原生代码安全正发展成一个更广泛的行业类别。
OpenAI Codex安全
OpenAI的Codex安全是一个面向仓库的应用安全智能体。
它连接GitHub仓库，构建针对代码库的威胁模型，扫描仓库历史记录，在隔离环境中验证疑似漏洞，并提出补丁供人类审核。
其工作流程围绕识别、验证和修复展开。
Claude代码安全审查
Claude支持在编码环境中进行自动化安全审查。
Anthropic记录了两条主要路径：
- 在Claude Code中使用
/security-review命令按需审查 - 通过GitHub Actions进行自动化的拉取请求审查
Anthropic建议将这些功能与现有的安全实践及人工审查相结合使用，而非替代它们。
Qoder安全
Qoder的独特设计在于将渐进式三层系统直接嵌入生成工作流程。
其重点是在生成风险代码时立即检查，在产生有意义的代码差异后进行审查，以及在利用更广泛项目上下文交付或提交前进行把关。
这些方法互为补充而非互斥。
Qoder的三层安全体系
Qoder安全将代码审查分为L1、L2和L3三个层级。
这些层级旨在平衡速度、成本与深度。
L1静态检查：即时高危模式检测
L1是最快速的层级。
它检查当前任务中生成的代码，并采用高危模式匹配来在危险结构出现时立即捕获。
Qoder的文档列举了危险函数调用、明显的敏感信息泄露模式及其他常见高危代码模式等示例。
一个典型例子是AI生成的Java代码调用：
Runtime.getRuntime().exec(...)
该API并非每次使用都存在漏洞，但将攻击者控制的数据传递给系统命令可能引发命令注入风险。
L1能在危险结构出现时立即标记。
Qoder表示L1在启用后自动运行，是免费的基础安全层，旨在对正常开发流程影响最小化。
检测与修复问题
生成代码后，源文章触发了 Qoder Security。
扫描器识别出了不安全的反序列化路径，并警告说使用 YAML.load 处理远程 YAML 响应会带来安全风险。
修复方案是将危险的加载器替换为基于 YAML.safe_load 的更安全的反序列化方法。
整个工作流程在同一个编码对话内完成：生成、扫描、识别、修复、审查差异，并重新检查。
示例 2：通过动态标识符进行的 SQL 注入
第二个测试使用了 flightphp/core 项目的一个历史版本，该版本与 CVE-2026-42550 关联。
此漏洞影响 3.18.1 之前版本中的 SimplePdo::insert()、update() 和 delete() 辅助方法。
问题很隐蔽，因为代码仍然可以使用预处理语句。
当值被正确绑定时，预处理语句能保护值的安全。但它们并不能自动保护诸如表名和列名之类的 SQL 标识符。
存在漏洞的辅助方法通过将表参数和输入数据中的键直接拼接到查询中来构造 SQL。
即使用户无法控制作为列名的数组键，攻击者也可能能够注入 SQL，即使实际的值已经参数化了。
测试请求
源文章要求智能体向 SimplePdo.php 添加一个轻量级的数据库封装器。
生成的代码对值使用了 PDO 绑定，但直接拼接了表和字段名。
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Qoder的修复方案
安全扫描结果显示，Qoder将动态标识符构建识别为高风险注入路径。
修复措施增加了更严格的标识符验证和引用处理。
官方NVD条目确认了底层漏洞，并将Flight 3.18.1列为修复版本。
对于生产系统，升级到已修补的框架版本比仅依赖本地生成的解决方案更可取。
如何启用Qoder Security
Qoder Security旨在直接集成到Qoder中，而非作为独立插件安装。
Qoder桌面端
源文档中描述的桌面端操作流程包含三个步骤：
- 打开Qoder并进入用户设置。
- 在设置侧边栏中选择Security。
- 确认L1静态检查、L2轻量扫描和L3深度扫描均已启用。
具体的界面标签可能随产品更新而变化。
Qoder命令行界面
通过以下命令打开安全设置面板：
/security-settings
当前Qoder CN文档指出，除非手动关闭，所有三个扫描级别默认均处于启用状态。
对应的设置项如下：
{
"securityScan": {
"l1StaticCheck": true,
"l2LightweightScan": true,
"l3DeepScan": true
}
}
手动请求扫描的命令：
/security-scan
Qoder CN官方文档中的示例包括：
/security-scan L2 轻量审查
/security-scan L3 深度审查
/security-scan 扫描整个仓库
/security-scan 扫描 src/auth 和 src/export
源文章称该命令行功能自1.1.0版本起可用。当前Qoder文档确认了命令和扫描级别，但本文查阅的公开版本历史记录并未明确将1.1.0版本确认为该功能的首次引入版本。
各扫描功能的执行时机
默认保持L1开启
在Agent编写代码时持续启用L1扫描，尤其是在涉及shell执行的操作时，
身份验证、支付逻辑、数据导出、文件操作、机密信息以及网络请求。
在安全性敏感变更后运行L2
当代理修改了数据库访问、授权、验证、上传、API处理、支付逻辑、序列化或敏感日志记录后，请使用L2。
在交付前运行L3
在推送安全性敏感分支、创建拉取请求、发布功能、部署到生产环境或完成代理生成的大规模重构之前，请使用L3。
Qoder安全机制不能替代完整的安全方案
Qoder自身的CLI文档已明确说明了这一限制。
安全扫描并非完整的安全审计，也无法保证会发现所有漏洞。
对于关键系统，Qoder建议将其与人工安全审查、自动化测试、依赖项扫描以及组织安全流程结合使用。
这才是正确的模式。
会话级扫描可以减少编码过程中遗留的漏洞数量，但无法证明应用程序是安全的。
成熟的软件安全方案仍然需要依赖项和供应链扫描、适当的机密管理、CI安全门控、运行时监控和人工审查。
为什么"左移"在AI编码时代更重要
"左移"是DevSecOps的成熟理念：将安全性提前至开发阶段，而不是将其作为最后的关卡。
AI编码提升了这一原则的价值。
当人类手工编写功能时，开发者往往通过编写过程本身建立起对实现的深刻心理模型。
而使用代理后，数百行代码可能在几秒钟内生成。
开发者可能理解期望的行为，却未检查每个实现细节。
在生成后立即进行安全检查，有助于在请求仍记忆犹新、相关文件已打开、代理仍保留上下文、差异较小且修复成本低廉时集中注意力。
最重要的设计原则：验证必须与生成同步扩展
AI编码不会因为生成的代码偶尔包含漏洞而被淘汰。
其生产力优势实在太大了。
因此，安全挑战在于使验证速度与生成速度大致同步扩展。
Qoder的三层架构正是这一方向的一个实例。
L1提供廉价的自动过滤器。L2在当次变更需要更深入检查时增加语义审查。L3在交付前添加项目级数据流推理。随后，编码代理在同一会话中应用修复。
这种模式比以下两种方式更具可持续性：要么放任AI自由生成代码，指望CI后续捕获所有问题；要么对每一行生成的代码都运行最昂贵的安全分析。
常见问题
Qoder安全机制是什么？
Qoder安全机制是内置在Qoder Desktop和Qoder CLI中的安全审查系统。它使用三个扫描层级来检测风险模式、分析语义代码变更、追踪跨文件数据流，并帮助编码代理修复已识别的问题。
Qoder安全机制中的L1、L2和L3是什么？
L1是针对明显问题进行的快速静态检查。
高风险模式。L2对增量代码变更执行语义分析，而L3在审查或交付前跨文件和函数追踪更深层的数据流。
如何通过命令行运行Qoder安全扫描？
使用：
/security-scan
通过以下命令打开配置面板：
/security-settings
当前Qoder CN文档说明，除非明确禁用，否则默认启用这三层扫描。
Qoder安全功能免费吗？
Qoder当前的CLI文档说明L1静态检查免费。L2和L3层可能根据账户类型和当前定价规则消耗积分。
Qoder安全功能能替代渗透测试或安全团队吗？
不能。Qoder文档指出该功能并非完整的安全审计，无法保证发现所有漏洞。
Qoder安全功能可检测哪些漏洞？
Qoder列出的风险包括危险函数调用、SQL注入、远程命令执行、敏感数据泄漏，以及需要跨文件数据流分析的漏洞。
Qoder安全功能与Codex安全功能有何不同？
Codex安全功能主要是一个仓库级应用安全代理，可构建威胁模型、在隔离环境中验证漏洞并提出补丁方案。而Qoder侧重于在编码过程中直接进行渐进式安全检查。
使用预处理语句能防止所有SQL注入吗？
不能。预处理语句对参数化值有效，但表名和列名通常是标识符而非可绑定值。以CVE-2026-42550为例，即使使用了PDO，未经校验的动态标识符仍导致了SQL注入。
相关工具
- Qoder安全功能：Qoder官方安全产品页面，涵盖三层扫描与会话内修复工作流程。
- Qoder CLI：Qoder仓库管理与终端开发命令行编码代理。
- OpenAI Codex安全功能：仓库级应用安全代理，可识别、验证漏洞并提出修复方案。
- Claude代码：Anthropic的自主编码环境，内置安全审查工作流。
- GitHub密钥扫描：GitHub检测仓库中暴露凭据与支持密钥的工具。
- Veracode：应用安全平台，发布AI生成代码安全性相关研究成果。
相关链接
- Qoder安全功能官方页面：L1/L2/L3扫描、检测改进报告及会话内修复的官方详情。
- Qoder安全功能发布说明：记录2026年7月三层安全工作流程发布的Qoder更新日志。
- Qoder CN CLI安全文档：Qoder CLI CN的官方命令、配置模式、扫描行为与限制说明。
- OpenAI–Hugging Face安全
- Veracode 2026年春季GenAI代码安全更新：研究显示AI生成代码在语法正确性与安全通过率之间存在差距。
- NVD：CVE-2022-31115：用于OpenSearch Ruby测试场景的不安全YAML反序列化漏洞。
- NVD：CVE-2026-42550：涉及未经验证的表名和列名标识符的Flight PHP SQL注入漏洞。
摘要
Qoder Security将应用安全检测融入AI生成代码的同一工作流程中。其三层架构设计从快速模式检测起步，增加对当前差异的语义审查，并在交付前升级至跨文件数据流分析。
两个历史CVE案例说明了多层架构的价值：不安全反序列化可能从现有代码模式中复制而来，而动态SQL标识符即使使用预编译语句仍可能存在注入风险。
Qoder报告了漏洞检测率的大幅提升与误报率的显著降低，但此类数据由供应商提供，建议团队根据自身代码库和威胁模型进行验证。
最重要的转变不在于某个扫描工具或基准测试：只有当代码生成与代码验证同步推进时，AI编码才能实现安全扩展。
