Anthropic, OpenAI, Cursor geliştiricileri ve arkadaşları Güvenlik ve gizliliği varsayılan yap

Araştırmacılar, geliştiricilerin AI kodlama araçları hakkındaki endişelerini ölçmek için sosyal medyayı araştırıyor Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ve OpenAI Codex'nin popülaritesine rağmen geliştiricilerin AI kodlama araçları hakkında pek çok şikayeti var. Bu nedenle, York Üniversitesi ve Kanada'daki Calgary Üniversitesi'ne bağlı araştırmacılar, ortak temalar için Reddit tartışmalarını analiz ederek geliştiricilerin LLM tabanlı entegre geliştirme ortamları (LIDE'ler) hakkındaki endişelerini incelemeye karar verdiler. Bulguları, bu tür araçları geliştirenlerin güvenliğe ve gizliliğe öncelik vermede başarısız olduklarını ve geliştiricilerin kendilerini savunmaya bırakıldığını gösteriyor. York Üniversitesi'nden doçent ve araştırmanın ortak yazarı Gias Uddin, The Register'a bu araçların hala nispeten yeni olduğunu ve hızla geliştiğini, bunun da yeni yetenekler ekleme baskısı yarattığını söyledi. Uddin, "Çalışmamız, bu baskının herhangi bir soruna yol açıp açmadığını söyleyemez, ancak rapor edilen sorunların çoğunun, yalnızca temel modellerden değil, bu araçların nasıl tasarlandığından ve onlara nasıl erişim verildiğinden kaynaklandığını gösteriyor" dedi.

"Bu anlamda önlemenin tedavi etmekten daha iyi olduğuna inanıyoruz; yani, bir araca geliştiricinin dosyalarına, verilerine veya sistemlerine geniş erişim hakkı verilmeden önce güvenlik ve gizlilik mekanizmalarının tasarıma dahil edilmesi gerekiyor." Uddin ve ortak yazarlar Mostafijur Rahman Akhond, Md Afif Al Mamun ve Song Wang, LLM tabanlı araçlarda yapay zeka tarafından oluşturulan kod ve geliştiricilerin bununla nasıl etkileşimde bulunduğuyla ilgili bilinen sorunların ötesine bakmak istediklerini söylüyorlar. Bulgularını, 41. IEEE/ACM Uluslararası Otomatik Yazılım Mühendisliği Konferansı (ASE), 2026'da kabul edilen "'Impossible to hide secret…': Uncovering Security and Privacy Issues in LLM-native IDEs" başlıklı bir ön baskı makalesinde açıklıyorlar. 1,1 milyon Reddit gönderisinden başlayarak, bu LIDE'lerin yapay zeka destekli kodlama için kullanılmasıyla ilgili güvenlik ve gizlilik sorunlarının bir sınıflandırmasını geliştirmek amacıyla 446 gönderi ve 6.000'den fazla yorum belirlediler. Yazarlar, "Sınıflandırmamız, yetkisiz dosya işlemleri, güvenli olmayan veya beklenmedik kod yürütme, yıkıcı eylemlerin tetiklenmesi, opak veri akışları, telemetri toplama ve genişletilmiş bağlam erişimi yoluyla olası hassas bilgilerin sızması dahil olmak üzere geliştirici tarafından bildirilen geniş bir yelpazedeki endişeleri ortaya koyuyor." Güvenlikle ilgili konuları kapsayan gönderilerin yüzde 43,1'i yetkisiz dosya operasyonlarını içeriyordu. Bunlar L'yi içeriyordu