مقدمة
كلنا انبهرنا بأدوات مثل GitHub Copilot وReplit Ghostwriter وCursor اللي تخلي كتابة الكود أسرع وأسهل. تكتب Prompt بسيط، وتحصل على كود نظيف جاهز للتنفيذ خلال ثوانٍ.
لكن وسط كل هذا الإبهار، فيه جانب مظلم ما بيتكلم عنه كثير من الناس: أمان الكود المولّد بالذكاء الاصطناعي (Auto-Generated Code Security).
صحيح إن الـAI يوفّر الوقت والجهد، لكنه ممكن بنفس السهولة يولّد كود يحتوي على Security Vulnerabilities، أو Logic Flaws، أو حتى Backdoors بدون ما تلاحظ.
الموضوع هنا مش مجرد أخطاء بسيطة، بل خطر حقيقي على البيانات، المستخدمين، والشركات. فخلينا نغوص بعمق ونفهم كيف ولماذا يحدث هذا، والأهم… كيف نحمي أنفسنا منه.
1. ما هو Auto-Generated Code أصلًا؟
هو أي كود يتم إنشاؤه تلقائيًا بواسطة أدوات تعتمد على Large Language Models (LLMs) مثل GPT أو Claude أو Gemini، بناءً على أوامر نصية (Prompts) يكتبها المطور.
الأداة تقرأ المطلوب، وتستنتج أنماط كود مشابهة من ملايين الأكواد اللي تم تدريبها عليها، ثم تولّد كود جديد.
لكن هنا تبدأ المشكلة… لأن الذكاء الاصطناعي:
- ما “يفهم” الأمان بالمعنى البشري.
- وما يعرف هل الكود آمن إلا إذا درّبناه على بيانات أمان محددة.
بالتالي، ممكن يكتب كود يعمل فعلاً لكنه غير آمن تمامًا.
2. أنواع المخاطر الأمنية في الكود المولّد
أولًا: Injection Attacks (حقن الأوامر)
أحد أكثر الأخطاء شيوعًا في الأكواد المولّدة تلقائيًا.
الـAI قد يولّد استعلامات SQL أو أوامر Shell بدون Sanitization مناسب.
مثلاً:
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user_input}'"
هذا الكود يفتح الباب لـ SQL Injection بكل سهولة.
ثانيًا: Hardcoded Secrets
بعض المخرجات تحتوي على API Keys أو Tokens مكتوبة داخل الكود.
مثلاً:
const API_KEY = "sk-abc123...";
الذكاء الاصطناعي يضيفها لتسهيل التشغيل، لكنه ينسى إنها فضيحة أمنية لو وصل الكود لـGitHub.
ثالثًا: Weak Authentication & Authorization
الـAI يولّد أنظمة تسجيل دخول بسيطة جدًا بدون أي Checks قوية.
زي السماح لأي مستخدم بالدخول لو كتب “admin” بالـURL — والكارثة هنا حقيقية.
رابعًا: Logic Bugs
الـAI يولّد كود “منطقيًا سليم ظاهريًا” لكنه يفتقد سياق الأمان.
مثلاً، يتحقق من كلمة المرور لكن ينسى يقارن الـHash بدل النص الأصلي.
خامسًا: Dependency Risks
الذكاء الاصطناعي يحب يقترح مكتبات جاهزة (Dependencies).
لكن بعض هذه المكتبات فيها Malware أو Outdated Versions.
يعني الكود يولّد Vulnerabilities بدون ما تدري.
3. ليه الكود المولّد أكثر عرضة للمخاطر؟
- نقص الوعي الأمني عند النموذج نفسه
الـAI ما يفرق بين كود “آمن” وكود “سريع” إلا لو تم تدريبه بوضوح على معايير Security. - الاعتماد المفرط على البيانات المفتوحة
أغلب النماذج تتعلم من GitHub وStack Overflow، واللي فيها أكواد كثيرة غير آمنة أصلًا. - غياب المراجعة البشرية (Human Review)
الناس تثق في الكود المولّد كأنه قادم من عقل خارق، وتنسى إنها تحتاج تفحصه زي أي كود عادي. - السرعة مقابل الجودة
أدوات AI مصممة لإعطاء إجابات فورية، حتى لو فيها ثغرات.
4. دراسات حقيقية على مخاطر الكود المولّد
- في 2023، دراسة من جامعة Stanford حلّلت أكواد مولّدة بواسطة Copilot ووجدت إن حوالي 40% منها تحتوي على ثغرات أمنية محتملة.
- تقرير OWASP الجديد أضاف فئة جديدة تحت اسم AI Code Generation Security Risks ضمن قائمة Top 10 Risks.
- شركات كبرى مثل Google وMicrosoft بدأت تضيف فلاتر أمان داخل أنظمتها (Safety Layers) لتقليل الأكواد غير الآمنة.
هذه الدراسات توضح إن الموضوع مش “خطر نظري” بل واقع فعلي نعيشه يوميًا.
5. أمثلة على هجمات حدثت فعلاً
- GitHub Repos مليئة بـAPI Keys مكشوفة
أدوات AI كانت تولّد كود جاهز فيه مفاتيح خاصة بـStripe وFirebase. - تطبيقات Web فيها Remote Code Execution Bugs
لأن الذكاء الاصطناعي نسي يفلتر مدخلات المستخدم. - أنظمة Chatbots تسرب بيانات حساسة
لما الـAI ولّد كود يرسل Logs إلى خوادم خارجية بدون تشفير.
كل هذه أمثلة حقيقية حصلت بسبب ثقة عمياء في الكود المولّد.
6. كيف نحمي مشاريعنا من هذه المخاطر؟
1. Review كل كود مولّد
عامل الكود المولّد مثل كود كتبه Intern مبتدئ: لازم يمر على مراجعة بشرية دقيقة.
2. استخدم Static & Dynamic Security Tools
أدوات مثل SonarQube, CodeQL, Bandit, وSnyk قادرة على تحليل الكود واكتشاف الثغرات.
3. امنع الـAI من كتابة Secrets
اعتمد على Environment Variables بدل مفاتيح صريحة داخل الكود.
4. حدّث Dependencies باستمرار
قبل ما تقبل أي مكتبة اقترحها الـAI، افحصها عبر مواقع مثل npm audit أو Snyk Advisor.
5. درّب فريقك على Secure Prompting
زي ما فيه “Prompt Engineering”، لازم يكون فيه Secure Prompting — تكتب الـPrompt بطريقة تمنع توليد أكواد غير آمنة.
7. مستقبل أمن الكود المولّد
الشركات بدأت فعلاً في بناء طبقات أمان مدمجة داخل أنظمة الـAI نفسها:
- Copilot Secure Mode في GitHub يضيف تحليل أمني في الخلفية.
- Google Vertex AI Guardrails يمنع توليد كود فيه أخطاء خطيرة.
- مشاريع جديدة مثل TrustLLM تهدف لبناء نماذج مدرّبة خصيصًا على Secure Coding Standards.
في المستقبل القريب، ممكن نشوف أدوات تولّد الكود وتراجعه بنفسها، بحيث تكون أقرب إلى “AI Security Pair Programmer”.
8. هل يعني هذا أننا نتوقف عن استخدام Auto-Generated Code؟
أكيد لا. الفكرة مش في “المنع” بل في “الوعي”.
الكود المولّد هو أداة قوية، لكنها مثل السكين — مفيدة إذا استخدمتها صح، وخطيرة إذا اعتمدت عليها عميانيًا.
الذكاء الاصطناعي بيخلينا نكتب أسرع، نفكر أعمق، ونبني أكبر، لكن لازم نحافظ على العنصر البشري في المراجعة، لأن الأمان ما زال مسؤولية الإنسان أولًا.
الخاتمة
الذكاء الاصطناعي غيّر طريقة البرمجة إلى الأبد، لكن السرعة لا تساوي الأمان.
الكود المولّد ذاتيًا قد يبدو مثاليًا في البداية، لكنه قد يخفي خلفه قنابل موقوتة من الثغرات.
الحل مش في الابتعاد عنه، بل في تطوير طرق جديدة للـSecurity تتماشى مع الواقع الجديد.
في النهاية، الذكاء الاصطناعي لا يملك “ضميرًا أمنيًا” — إحنا اللي لازم نمتلكه.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
1. هل يمكن الوثوق بالكود المولّد من Copilot أو ChatGPT؟
يمكن استخدامه، لكن لا يمكن الوثوق به دون مراجعة بشرية أو تحليل أمني.
2. هل الكود المولّد مسؤول عن تسريبات البيانات؟
نعم، إذا احتوى على مفاتيح أو وصلات حساسة داخل النص البرمجي.
3. هل هناك أدوات متخصصة في تحليل الكود المولّد؟
نعم، مثل CodeQL, SonarQube, وSnyk التي تدعم التكامل مع GitHub مباشرة.
4. ما دور Secure Prompting؟
هو كتابة Prompts ذكية تقلل من احتمالية توليد كود غير آمن، عبر تحديد معايير الأمان في الطلب نفسه.
5. هل AI يمكن أن يتعلم الأمن بنفسه؟
جزئيًا. لكن حتى الآن، يحتاج إشراف بشري وتدريب مخصص على بيانات أمان واقعية.
