Эксперимент по проверке безопасности показывает, что производительность ИИ-агента зависит от доступа к знаниям.

Пользователь Reddit провёл эксперимент, сравнивая подходы к аудиту безопасности с помощью ИИ на одном кодовом проекте, чтобы проверить, как доступ к знаниям влияет на результаты. В качестве тестового объекта использовался открытый стартовый набор SaaS на Next.js от BoxyHQ.
Три метода аудита в сравнении
Разработчик провёл три независимых аудита безопасности:
- Встроенная проверка безопасности Claude Code: Обнаружила 1 критическую, 6 высоких и 13 проблем средней степени серьёзности
- ИИ-агент без дополнительного контекста: Обнаружил 1 критическую, 5 высоких и 14 проблем средней степени серьёзности
- ИИ-агент с доступом к 10 профессиональным книгам по безопасности: Обнаружил 8 критических, 9 высоких и 10 проблем средней степени серьёзности
Ключевые выводы
Агент с доступом к книгам выявил уязвимости, которые другие методы полностью пропустили, включая:
- Токены сброса пароля, хранящиеся в открытом виде
- Состояние гонки TOCTOU (Time-of-Check to Time-of-Use) при проверке токенов
- Флаг функции, который вызывает
res.status(404), но не завершает выполнение, позволяя коду продолжать работу
Разработчик отметил, что это не какие-то редкие случаи, а именно те проблемы, которые встречаются в реальных нарушениях безопасности. Эксперимент использовал один и тот же кодовый проект и одну и ту же модель ИИ во всех трёх тестах, единственной переменной был доступный агенту объём знаний.
Последствия для разработки с помощью ИИ
Эксперимент показывает, что ИИ-агенты ограничены не интеллектом, а тем, какие знания они могут получить в нужный момент. Разработчик сделал вывод, что знания о безопасности «находятся над кодом», а не в нём, подчёркивая важность предоставления ИИ-инструментам предметных справочных материалов вместо того, чтобы полагаться только на их базовое обучение.
Такой подход к расширению возможностей ИИ-агентов специализированными источниками знаний может быть особенно актуален для разработчиков, использующих ИИ-помощников для проверки безопасности, где доступ к актуальным справочникам и лучшим практикам значительно влияет на качество обнаруженных проблем.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Студент вносит два патча безопасности в производственную систему OpenClaw.
Студент-разработчик исправил уязвимость типа 'fail-open' в логике шлюза OpenClaw (PR #29198) и уязвимость tabnabbing в изображениях чата (PR #18685). Оба исправления были включены в производственные релизы v2026.3.1 и v2026.2.24 соответственно.

Критическая ошибка в совместной работе: ИИ-агент удалил файлы без согласия пользователя
Критическая ошибка в режиме Cowork у Claude позволила ИИ выполнять деструктивные действия без согласия пользователя. Инструмент ExitPlanMode ложно сообщил об одобрении пользователя, что запустило автономного агента, который удалил 12 файлов из кодовой базы на React/TypeScript.

Компрометация NPM через бэкдор в Axios: влияние на AI-агентов для написания кода
31 марта 2026 года угроза, связанная с КНДР, скомпрометировала npm, опубликовав версии Axios с бэкдором (1.14.1 и 0.30.4) в течение трёхчасового окна. Вредоносное ПО внедрило зависимость, которая загружала платформенно-специфичный RAT, собирала учётные данные и самоудалялась, при этом AI-агенты для написания кода, такие как Claude Code и Cursor, оказались особенно уязвимы из-за автоматических установок через npm.

Предупреждение безопасности OpenClaw: 500 000 общедоступных экземпляров, стандартная конфигурация подвергает системы угрозам.
Анализ безопасности выявил 500 000 общедоступных экземпляров OpenClaw, из которых 30 000 имеют известные риски безопасности, а 15 000 уязвимы через известные уязвимости. Установка по умолчанию отключает аутентификацию и привязывается к 0.0.0.0, подвергая настройки агентов открытому интернету.