Türkçede “vibe kodlama” için henüz yerleşmiş, bir tek karşılık yok. Ancak bağlamına göre “hissiyatla kodlama”, “doğal dil ile kodlama” veya “yapay zekâ destekli kodlama” gibi ifadeler kullanılabiliyor.

Vibe coding, klasik satır satır kod yazmaktan çok farklı bir yaklaşım. Burada geliştirici doğrudan kodu yazmaz; yapay zekâya yüksek seviyeli talimatlar (promptlar) verir ve AI bu talimatları kod haline getirir. Yazılım geliştirici daha çok bir “orkestra şefi”, AI ise müzisyen gibidir.

“Vibe kodlama”, doğal dil ve yapay zeka araçlarının kodu üretip iyileştirmek için kullanılması anlamına gelir. Bu yaklaşım, kodlama için giriş engellerini azaltır, ancak aynı zamanda güvensiz kodun üretime taşınmasını önleyen koruma önlemlerini de ortadan kaldırır.

Yazılım mühendisliği açısından bakıldığında, vibe kodlama kodun oluşturulma biçiminde temel bir değişimi işaret ediyor ve fikirlerin prototipten üretime benzeri görülmemiş bir hızla geçişini sağlıyor. Ancak, kasıtlı (intentional) tasarım, modülerlik ve okunabilirlik gibi temel ilkeleri de sorguluyor ve uzun vadeli sürdürülebilirlik, istikrar ve kalite konusunda endişeler doğuruyor.

Kod sadece sözdiziminden ibaret değil; geliştiriciler arasında bir iletişim aracı olarak hizmet verir ve tasarım kararlarının arkasındaki gerekçeyi yorumlar ve dokümantasyon yoluyla korur. Vibe kodlama, disiplinli uygulamaları ilk testlerden geçebilecek ancak genellikle dayanıklılık ve güvenlikten yoksun olan “yeterince iyi” kodla değiştirir.

Vibe kodlaması daha yaygın hale geldikçe, geliştiricilerin rolleri muhtemelen kod yazmaktan yapay zeka üretiminin niyetini, kalitesini ve güvenliğini doğrulamaya geçecektir. Bu, yapı yönetmeliğinden küratörlüğe doğru önemli bir evrimi işaret ediyor.

Bu noktada eğer yapay zeka destekli kodlama güvenliği konusunu okumak isterseniz, Uygulama Güvenliğinde Agentic AI: Black Duck Signal™ başlıklı blog yazımızı okumanızı öneririz.

Vibe kodlamasıyla ilişkili riskler

Yönetilmeyen vibe kodlama, bilinmeyen köken, savunmasız veya kötü niyetli bağımlılıklar, sızdırılmış sırlar ve hesap verebilirlik eksikliği gibi mevcut açık kaynak güvenlik ve tedarik zinciri risklerini arttırabilir. Ayrıca, yapay zekaya özgü, halüsinasyonlar, tutarsız çıktılar ve mantıksal tutarsızlıklar gibi tehditler de oluşabilir. Titiz kod incelemesi yokluğunda, bu riskler yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC) boyunca yayılır ve saldırı yüzeyini öngörülemeyen şekillerde genişletir; otomatik üretim, ince güvenlik açıklıklarını yerleştirebilir, geleneksel güvenlik kontrollerini atlayabilir ve denetimi veya doğrulanması zor olan opak mantık yolları oluşturabilir, bu da nihayetinde yazılımın bütünlüğü ve güvenilirliğine olan güveni zayıflatabilir.

Geliştiriciler ve uygulama güvenliği bakımından sonuçlar

Geliştiricilerin rolü, kod yazmaktan yapay zeka odaklı iş akışlarını yönetmeye doğru kayıyor; sistem entegrasyonu, mimari ve yapay zeka çıktılarının doğrulanması gibi konular önem kazanıyor. Kod üretiminde yapay zekaya artan bağımlılık, genellikle resmi geliştirme eğitimi almamış bireyler tarafından yapılması, problem çözme becerilerini aşındırma riski taşır ve kod tabanlarının daha kırılganlaşmasına yol açabilir. Bu arada, uygulama güvenliği profesyonelleri, sorumluluklarının hızlı çıktılar elde etmek isterken uyum veya dayanıklılığı tehlikeye atmayacak bir politika tasarımı, model yönetişimi ve yapay zekaya özgü güvenlik kontrollerini kapsayacak şekilde genişlediğini görüyorlar.

Kuruluşlar, yapay zeka araçlarını daha gerekli politika ve kontrolleri geliştiremeden önce benimsemekte ve bu da artan bir yönetişim boşluğuna yol açmaktadır. Kurumların öncelikle onaylanmış bir araç listesi belirlemesi veya yapay zeka tarafından oluşturulan kod için resmi bir inceleme süreci tanımlaması gerekiyor. Ayrıca, yapay zeka kodu kökeni ve ajan izinleri konusunda yeni standartlar ve denetimlere açık bir ihtiyaç var. Ve ajanik iş akışları tedarik zinciri tehdit yüzeyini artırdıkça, araç çağrıları, API’ler, dosya sistemleri ve CI/CD boru hatları da etkilenecek.

Vibe kodlama ve ajanik yapay zekada temel riskler

Denetimsiz vibe kodlamasıyla oluşturulan projeler, özellikle yapay zeka araçlarına yeni başlayan veya resmi geliştirme eğitimi almamış kişiler tarafından üretildiğinde bazı kritik riskler oluşturur. Bu riskleri özetleyelim:

• Hızlı enjeksiyon ve veri zehirlenmesi: Güvenilmez girdiler, yapay zeka modelini veya ajanlarını manipüle ederek hassas verileri sızdırabilir, güvenlik kontrollerini devre dışı bırakabilir veya kötü niyetli bağımlılıkları getirebilir.
• Araç ve izinlerin kötüye kullanımı: Geniş sistem erişimine sahip ajanlar ayrıcalıkları hızla yükseltebilir ve bu da güvenlik ihlallerine yol açabilir.
• Güvensiz kod kalıpları: Yapay zeka modelleri bilinen güvenlik açıklarını çoğaltabilir veya yeni açığa çıkarabilir; daha büyük veya yeni modeller ise güvenliği mutlaka artırmaz.
• İzlenemeyen köken: Yapay zeka tarafından oluşturulan kod, commit geçmişi ve yazarlık meta verilerinden yoksun olduğu için denetim, lisanslama veya hesap verebilirlik bakımından zorluklar içerir.
• Model ve eklenti tedarik zinciri saldırıları: Tehlikeye giren modeller veya eklentiler, yapay zeka çıktılarını veya çalışma zamanı ortamlarını bozabilir ve ajanik iş akışları bu riski otomatik getirme ve yürütme yoluyla artırabilir.
• “Gölge Yapay Zeka” ve politika devralma: Onaylanmamış yapay zeka asistanları veya ajanları yerleşik kontrolleri aşabilir, uyum boşlukları yaratabilir ve organizasyonlar için saldırı yüzeyini artırabilir.

Eğilimler, zorluklar ve endişeler

Yapay zeka öncelikli iş akışları, “özel koddan” boru hatları, ajanik yürütme ve otonom düzenleme sağlayan araçlarla hızla norm haline geliyor. Bu evrim, darboğazı kod yazmaktan, niyetin doğrulanması, köken ve güvenlik etkilerine doğru kaydırıyor. Yapay zeka destekli IDE’ler, görev odaklı ajanlar ve yapay zeka kod üreticileri artık tüm hizmetleri, altyapıyı ve test paketlerini oluşturarak teslimatı hızlandırıyor ancak aynı zamanda daha fazla karmaşıklık ve risk getiriyor.

Şirketler, SDLC kontrollerini yapay zeka tarafından üretilen eserleri karşılamak ve tekrarlanabilir yapıları sağlamak için yenilemek zorundadır. Geleneksel yönetişim modelleri de aynı hıza ayak uydurmakta zorlanıyor ve güvenlik hazırlığı ile verimlilik arasında giderek artan bir uçurum yaratıyor. Ortaya çıkan en iyi uygulamalar arasında politika-kod olarak politika, yapay zeka tarafından oluşturulan kod için insan incelemesi ve mantık ile uyumluluğu doğrulamak için yapay zeka farkında test çerçeveleri yer almaktadır.

Yazılım tedarik zinciri artık yapay zekaya özgü, komut (prompt) enjeksiyorun, veri zehirlenmesi, araç kötüye kullanımı gibi saldırı yüzeylerini içeriyor. Yapay zeka odaklı tedarik zinciri saldırıları, otomasyonu büyük ölçekte sömürerek düşmanların, bağımlılıkları, CI/CD boru hatlarını ve ajanik iş akışlarını eşi benzeri görülmemiş hızda ele geçirmesine olanak tanır. Riski azaltmak için organizasyonlar, beceri kötülüğü, yönetişim gecikmesi ve test boşlukları gibi teknik ve kültürel zorlukları yenmek, SBOM’ları, sürekli izlemek ve sıfır güven mimarisini benimsemek zorunluluğundadır.

Güvenli Vibe kodlama için en iyi pratikler

Vibe kodlaması, güvenlik ve uyumluluğu sağlamak için daha yüksek bir uygulama güvenliği seviyesi gerektirir. Kuruluşlar yapay zeka tabanlı geliştirme iş akışlarını benimserken, riskleri azaltmak ve güvenli kodlama standartlarını korumak için kasıtlı ve yapılandırılmış bir yaklaşım gereklidir.

Temel Pratikler

Öncelikle AI tarafından oluşturulan kodun güçlü bir güvenlik denetiminden geçirilmesi gerekir.

Yapay zeka tarafından oluşturulan kod, yerleşik güvenlik süreçlerini asla aşmamalıdır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere birden fazla doğrulama katmanı olmalıdır:

• Mantık ve uyumu doğrulamak için insan kodu incelemesi
• Erken güvenlik açığı tespiti için statik ve dinamik analiz
• Açık kaynak bağımlılıkları yönetmek için yazılım bileşimi analizi
• Kimlik sızıntılarını önlemek için sır taraması
• Bulut yapılandırmalarının güvenliği için Altyapı olarak kod (IaC) denetimleri

Giriş/çıkış kontrolleri uygulanmalı

Komutların yanlış kullanımını ve istenmeyen eylemleri azaltmak için:

• Komut hijyenini sağlayın
• Güvenlik politikalarına göre çıktıları doğrulayın
• Riskli işlemleri (örneğin, güvensiz dosya işleme, doğrudan sistem çağrıları) kısıtlamak için koruma korkulukları yapılandırın

Güvenli yapay zeka aracı kullanımı için ekipleri eğitin

Geliştiricileri ve vibe kodlayıcılarını eğitimlerle güçlendirin:

• Yapay Zeka destekli iş akışlarına özel güvenlik farkındalığı programları
• Yapay zeka sınırlamaları ve ilgili riskler üzerine yeterlilik eğitimi
• Yapay zeka tarafından oluşturulan kodla oluşturulan güvenlik açıklarına karşı olay yanıtına hazırlık

Güvenli yaratıcılığa bağlanmak

Vibe kodlayıcıları çıktıları doğrulamalı ve güvenlik ekipleriyle yakın iş birliği yapmalı. Ve geliştiriciler ile güvenlik profesyonelleri

• SDLC’lerinin erken aşamalarında güvenlik uygulamalarını entegre etmeli
• Yapay zeka tarafından üretilen kod üretimi sürekli izlenmeli
• CI/CD boru hatları aracılığıyla net politikaları uygulanmalı

Bu önlemler birlikte, vibe kodlamasının organizasyon güvenlik standartları ve ortaya çıkan en iyi uygulamalarla uyumlu olmasını sağlar ve yaratıcılığın güvenlik veya uyumdan ödün vermeden gelişmesini sağlar.

Sonuç

Vibe kodlama, yeniliği hızlandırarak yazılım geliştirme ortamını dönüştürüyor, ancak aynı zamanda yeni karmaşıklıklar ve riskler de getiriyor. Yapay zeka araçları geliştirme iş akışlarına derinlemesine entegre oldukça, yazılım mühendisleri ve AppSec profesyonelleri bu zorlukları karşılamak için rollerini ve uygulamalarını uyarlamak zorundadır. Bu, yaratıcılığı mühendislik disipliniyle ve hızı hesap verebilirlikle dengeleyen kültürel bir değişim gerektirir.

Kuruluşlar, yapay zeka tarafından oluşturulan kodu güvenlik sınırının bir parçası olarak görmeli ve titiz doğrulama, yönetişim ve tedarik zinciri kontrolleri uygulamalıdır. Bu koruma önlemlerini entegre ederek ve sorumlu yapay zeka benimsemesini teşvik ederek, organizasyonlar vibe kodlamanın faydalarını gözler önüne sererken yazılım bütünlüğünü, dayanıklılığını ve güvenini koruyabilirler.

Kaynak:

• Navigating the Future of Software Development: Understanding Vibe Coding and Its Implications | Black Duck Blog

Uygulama Güvenliği konusundaki ihtiyaçlarınız için Forcerta ile iletişime geçin.