5 práticas de segurança a saber antes da codificação Vibe

O termo “vibe coding” se espalhou pelo mundo da tecnologia desde o início do ano passado, depois que o cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy, escreveu sobre sua experiência de gerar código apenas conversando com um modelo de IA sem realmente pensar no código em si. “Eu apenas vejo coisas, digo coisas, executo coisas e copio e colo coisas, e isso geralmente funciona”, escreveu ele no post X que gerou o termo.

Na indústria de tecnologia, a codificação por vibração agora é o novo normal. Embora seja uma maneira poderosa de avançar mais rápido com menos recursos, gerar código com IA que você não entende totalmente ou não revisou pode representar sérios riscos de segurança para você, seus dispositivos e qualquer pessoa que use seu aplicativo. A empresa de segurança cibernética focada em aplicativos de IA, Apiiro, diz que investigou empresas da Fortune 50 e descobriu que a codificação por vibração torna os engenheiros quatro vezes mais produtivos, mas resultou em dez vezes mais problemas de segurança. Portanto, não faça vibe-code sem seguir estas práticas recomendadas básicas de segurança.

Trate o modelo de IA como se fosse um gênio preguiçoso. Muitos modelos de IA usarão atalhos rápidos para entregar tecnicamente o que você pediu, mas sem implementar medidas de segurança ou verificar novamente o trabalho. Não presuma que a IA manterá informações críticas privadas, implementará práticas recomendadas de segurança cibernética ou verificará seu código em busca de possíveis explorações.

Explique o que você deseja com o máximo de especificidade possível, incluindo especificações de privacidade, limitações sobre quem pode acessar que parte do que você está criando e outras proteções e proteções de segurança que você deseja adicionar ao projeto, como criptografia. Você também pode solicitar que ele faça referência à lista OWASP das principais vulnerabilidades para ajudar a evitar esses problemas antes mesmo de o código ser escrito.

A maioria dos modelos de IA lhe dará a capacidade de criar regras persistentes ou arquivos de contexto, para que você não precise repetir as mesmas instruções toda vez que se sentar para construir. Crie um arquivo markdown (arquivo .md) com qualquer modelo de IA ou adicione informações à seção “Conhecimento” no agente Lovable ou à seção “Memória” se você estiver usando o Replit. Os arquivos markdown de IA são úteis para adicionar diretrizes de segurança porque a IA considerará as instruções do arquivo em cada solicitação ou tarefa. E antes de começar, escolher ferramentas de codificação de vibração que suportem registros de auditoria pode ajudá-lo a rastrear cada alteração em seu projeto com mais facilidade.

Nunca é uma boa ideia colocar chaves de API ou senhas diretamente em um prompt de IA. Esse tipo de dados confidenciais também nunca deve aparecer no código, porque se você enviar seu código para o Github posteriormente, todas essas informações críticas estarão disponíveis para qualquer pessoa ver. Limitar o acesso da sua ferramenta de IA também pode ajudar a prevenir ataques de injeção imediata.

Em vez disso, armazene dados confidenciais em um gerenciador de senhas dedicado e use as guias “variáveis ​​ambientais” ou “segredos” no Replit, Lovable ou Vercel. Este é o método mais fácil e melhor para iniciantes.

Se a ferramenta de IA que você está usando ainda não tiver um recurso como este integrado, você terá que criar um arquivo .env de “variável ambiental” de back-end para esses dados e garantir que o arquivo não seja tornado público em qualquer estágio do processo. Isso significa torná-lo parte de um arquivo .gitignore e garantir que ele nunca fique visível no aplicativo ou no frontend do site.

Para verificar se você fez isso corretamente, você pode usar o TruffleHog, uma ferramenta que verificará seu código para garantir que você não vazou acidentalmente informações confidenciais.

Se você estiver construindo algo que envolva muitos dados, poderá envolver o uso de um tipo de linguagem de consulta estruturada, ou SQL, para lidar com essas informações. Aplicativos de consumo como o Spotify, por exemplo, usam SQL para otimizar o desempenho do aplicativo ao transmitir dados ao usuário. Bancos de dados SQL vulneráveis ​​podem levar a ataques de injeção de SQL, permitindo que hackers roubem ou excluam esses dados e os substituam pelo que quiserem.

Diga à IA para parametrizar consultas, higienizar entradas, usar ações do servidor para ações críticas, ativar a segurança em nível de linha (RLS) e criar políticas de RLS, se aplicável. Todas essas táticas tornam o código mais difícil de explorar e proteger os dados do seu aplicativo.

Também é uma boa prática garantir que a IA esteja usando as versões mais recentes das bibliotecas existentes. A IA também alucinou a existência de pacotes que não são reais ou que podem usar pacotes maliciosos por acidente, então fique atento a isso também.

Se você já ouviu falar sobre ataques DDoS, a limitação de taxa é uma forma de ajudar a proteger seu aplicativo de ser vítima de um. A limitação de taxa pode evitá-los, limitando quantas vezes alguém (ou um bot) pode realizar uma ação específica.

A limitação da taxa de tentativas de senha pode evitar ataques de força bruta e preenchimento de credenciais. O quanto você deseja limitar a taxa depende do que seu aplicativo vibe faz. Se for um aplicativo gratuito, como um chatbot de suporte, a limitação de taxa pode salvar sua conta bancária, limitando quantos tokens podem ser usados ​​por dia por usuário. Se possível, limite a taxa primeiro por ID de conta e depois por endereço IP. Dessa forma, os hackers não poderão enviar spam com tanta facilidade e sua limitação de taxa não poderá ser contornada com o uso de VPN.

Fluxos de autenticação por e-mail ou telefone e CAPTCHA são outras boas etapas para adicionar ao seu aplicativo para ajudar a evitar atividades indesejadas.

Se você não conseguir que um engenheiro de software profissional revise seu projeto codificado por vibração, peça à IA para avaliar seu próprio trabalho em busca de possíveis explorações, incluindo testá-lo em relação aos 10 principais riscos do OWASP, mesmo que você os tenha examinado anteriormente. Em seguida, use outros modelos de IA para procurar possíveis problemas.

Há também uma série de ferramentas que podem avaliar projetos codificados por vibração, incluindo Claude Code Security, Codex Security, Stackhawk’s Wingman, CheckVibe, SafeToShip e o Vibe App Scanner. Mas a eliminação de bugs não para após o envio, então você terá que monitorar seu aplicativo ou site vibe em busca de problemas para se manter seguro.