研究审计 200 个 vibe coding 应用，发现 1,186 个漏洞
AI生成并部署应用的安全缺陷研究
AI 导读
研究者构建 VibeApps 数据集，从 9,041 个由 Claude Code 和 Lovable 开发的开源 vibe coding 应用中随机抽取 200 个已公开部署的应用进行安全审计，共发现 1,186 个漏洞。91.0% 的受审应用至少含一个漏洞，所发现漏洞中有 65.77% 被评为 Critical 或 High 严重级别，集中在访问控制失效、注入和身份验证失败三类。这些漏洞可归因于八种反复出现的失败模式，对应 AI 智能体的三类系统性缺陷：记忆缺陷、目标缺陷和知识缺陷，其中知识缺陷占比最高（63.4%）。研究共进行了 1,680 次受控重放；基线配置下，目标漏洞在 54/210 次运行（25.7%）中被重新引入；生产就绪提示词和加固后的 agent harness 降幅最大，分别为 14.8 和 13.8 个百分点，但没有任何配置能消除全部目标漏洞。
推荐理由
研究用 200 个已部署应用和 1,186 个漏洞刻画 vibe coding 的安全现状，并给出可复现的失败模式分类。