AI kirjoittaa koodia nopeammin kuin ihminen – ja tuo samalla ovenpielestä sisään isot riskit

TL;DR: GenAI-työkalut kiihdyttävät kehitystä, mutta turvallisuus ei pysy kyydissä. Laaja riippumattoman testauksen tulos: 45 % AI:n tuottamista koodiratkaisuista sisälsi tunnettuja haavoittuvuuksia. Tämä ei ole “pikkuvika”, vaan toimitusputkea ja koko organisaation riskiprofiilia koskeva ongelma. (Veracode)

Mikä on uutinen?

• Veracoden 2025 GenAI Code Security Report: 80 kuratoitua tehtävää, 100+ mallia, useita kieliä. Lopputulos: AI valitsi epäturvallisen toteutustavan 45 %:ssa tapauksista – eikä isompi malli ollut automaattisesti turvallisempi. Java korostui riskisimpänä, mutta mikään iso kieli ei ollut immuuni. (Veracode)
• Laadun vaihtelu ei ole vain tekniikkaa – se on politiikkaa ja dataa: CrowdStriken testit osoittivat, että erään kiinalaisen mallin (DeepSeek) koodi heikkeni tai vastaukset estyivät, kun promptit liittyivät geopoliittisesti arkaluontoisiin aiheisiin (Falun Gong, Tibet, Taiwan, ISIS). Washington Post nosti havainnot esiin turvallisuusnäkökulmasta: mallit voivat käyttäytyä eri tavoin sen mukaan “kelle” ne uskottelevat koodia kirjoittavansa. Tämä on supply-chain-tasoinen riski. (The Washington Post)

Miksi tällä on väliä?

1. Nopeus vs. verifiointi: AI tuottaa toimivaa koodia nopeasti, mutta turvallisuussuoritus ei pysy mukana. Se luo vaarallisen illuusion “valmiudesta”, jossa syntyy teknistä velkaa ja haavoittuvuuksia tuotantoon. (Veracode)
2. Todistetut heikkoudet “oikeassa” repossa: Akateeminen analyysi Copilot-peräisistä snippeteistä GitHub-projekteissa löysi merkittäviä heikkouksia (esim. ~30 % Pythonissa). Tämä ei ole vain synteettistä benchmark-datasta johdettu ilmiö. (ACM Digital Library)
3. Hyökkäyspinta laajenee: “Prompt-injektio” ei elä vain selaimessa – sitä voidaan syöttää myös build-sääntöihin ja konfigeihin siten, että koodiavustaja alkaa tuottaa tiettyä haavoittuvuutta tai takaporttia. Se on uusi reitti ohjelmistohuoltokatastrofeihin. (Pillar Security)
4. Politiikka & datakulttuuri vaikuttavat koodiin: Jos malli priorisoi tiettyjä kohderyhmiä/markkinoita tai sen treenidata on suodattunut, syntyy systemaattisia turvallisuuseroja – toimitusketjuriski, ei vain yksittäinen bugi. (The Washington Post)

Kriittiset datapisteet

• 45 % AI-koodista sisälsi tunnetun riskin testatuissa tehtävissä. Isompi malli ≠ turvallisempi. (Veracode)
• Kieliriippuvuus: Java nousi raportissa riskisemmäksi (mutta mikään kieli ei ollut turvassa). (afp.com)
• Reaalimaailman repo-näyttö: Copilot-pohjaisissa otoksissa ~25–33 % snippeteistä kantoi turvallisuusheikkoutta. (ACM Digital Library)

Mitä organisaatiot voivat tehdä tänään (ei tekosyitä)

1) Merkitse ja jäljitä AI-peräinen koodi
Pakota commit-tasolla tagi (conventional commits / trailer, esim. AI-Coauthored: true) + allekirjoitus (Sigstore, SLSA-tavoitetaso). Näin auditointi ja takaisinvetäminen on mahdollista.

2) “Shift-left” turva – mutta oikeilla työkaluilla

• SAST/DAST/IAST aina ennen mergeä.
• Dependencyn ja SBOMin (CycloneDX) jatkuva skannaus.
• Secret scanning pakolliseksi.
• Policy as code (OPA/Cerbos tms.) gate’iksi kriittisiin polkuihin.

3) AI-guardrailit CI/CD:hen

• Estä “hiljaiset” insecure-patternit (esim. nykymuotoiset SQL-rakenteet, SSRF-altis HTTP-kutsu, väärä crypto-primitiiivi).
• Lintterit ja turvapatterinit malli-agnostisesti.
• “Two-man rule”: AI:n tuottama koodi ei mene tuotantoon ilman ihmisen review’ta ja automaattista turvatestiä.

4) Prompt-hygienia ja supply-chain-suoja

• Käsittele promptit ja konfigit hyökkäyspintana: reviisori build-säännöille, pipeline-kommenteille, devcontainer-määrityksille.
• Suojaa mallin konteksti “konfigi-injektiolta” (esim. repossa olevat ohjetiedostot, jotka yrittävät ohjata avustajaa). (Pillar Security)

5) Kouluta devaajat “epäluottamus edellä”

• Default-asetus: AI on “nopea juniori”, jonka koodi on testattava.
• Käy läpi top-CWE:t ja mallikohtaiset kompastuskivet. CSET:in ja vastaavien tahojen riskikategoriat toimivat peruskurssina. (cset.georgetown.edu)

6) Arkkitehtuuri & politiikka

• Mieti mallin alkuperä ja toimintaperiaatteet – mitä poliittisia/markkina-bias-riskejä niihin liittyy? Erota kriittinen koodi (infra, identiteetti, maksut) “AI-kielletty”-listalle. (The Washington Post)

Nopea kenttäopas (printtaa seinälle)

1. Tunnista AI-peräinen koodi ja kirjaa provenienssi.
2. Pysäytä insecure-patternit CI-porteissa.
3. Skannaa aina: SAST/DAST/IAST + SBOM + secrets.
4. Review: Ihminen + automaattinen turvatestaus.
5. Kouluta: Top-CWE + prompt-hygienia.
6. Rajoita: Kriittiset moduulit ilman AI-autogenia.
7. Hallitse mallit: Valitse toimittaja, tarkista läpinäkyvyys ja päivityskäytännöt.
8. Harjoittele: Chaos-/red team -drillit AI-ketjussa (prompt-injektio, konfigi-myrkytys).

Alkuperä ja tausta

• Veracode 2025 GenAI Code Security Report: laajin tähän mennessä julkaistu poikkileikkaus AI-koodin turvallisuudesta (45 % riskipisteitä; mallit eivät muutu automaattisesti turvallisemmiksi koolla). (Veracode)
• Washington Post / CrowdStrike (DeepSeek): malli tuottaa eri laatua aiheen mukaan – järjestelmäriski, ei vain yksittäinen bugi. (The Washington Post)
• Akateemiset löydökset (Copilot-snippets): todelliset reposiotot paljastavat heikkouksia ~25–33 % haarukassa. (ACM Digital Library)
• Hyökkäystavat: prompt- ja konfigi-injektiot build-ketjussa ovat realistinen uhka. (Pillar Security)
• Policy-taso: CSET kokoaa riskikategoriat ja vaikutukset päätöksentekijöille. (cset.georgetown.edu)

Toimittajan arvio

GenAI ei “rikon takia ole huono” – se on pikakiihdytin, joka varomattomana pulttaa organisaatiosi suoraan turvavyöttömään kilpajunaan. Oikeilla rajoilla ja gate’illa se on tehokas, mutta ilman niitä kuljet 45 %:n todennäköisyydellä haavoittuvuuksia tuotantoon. Kyse ei ole “jos”, vaan “milloin” ja “kuinka monta”. (Veracode)