ทำไม security scanner ของฉันจึงพลาดประเภทช่องโหว่ที่ AI assistant เขียนบ่อยที่สุด?

AI coding assistant แนะนำช่องโหว่ด้านความปลอดภัยใน 44 ถึง 72 เปอร์เซ็นต์ของงาน generation ขึ้นอยู่กับภาษา ตามรายงาน GenAI Code Security Report ปี 2026 ของ Veracode เครื่องมือ SAST ที่มีอยู่ถูกออกแบบและปรับแต่งสำหรับรูปแบบโค้ดที่มนุษย์เขียน พวกมันไม่ได้จำลองลายเซ็นช่องโหว่ที่เกิดซ้ำและเฉพาะเจาะจงกับโมเดลที่เครื่องมือ AI แต่ละตัวสร้าง การศึกษาเปรียบเทียบข้ามโมเดลในเดือนกรกฎาคม 2026 บน arXiv พบว่า LLM ต่างกันกระจุกความเสี่ยงใน CWE class ที่คาดเดาได้และแตกต่างกันใน codebase ที่ไม่เกี่ยวข้องกันเลย และ scanner ปัจจุบันไม่มี profile ที่รับรู้โมเดลเพื่อใช้ประโยชน์จากความสม่ำเสมอนี้ Endorlabs ยืนยันในปี 2026 ว่า scanner แบบ fixed-pattern พลาดช่องโหว่ที่ขึ้นอยู่กับ context ข้ามไฟล์ ซึ่งเป็นจุดที่โค้ดที่สร้างโดย AI มักล้มเหลวบ่อยที่สุด ไม่มี scanner ระดับ production ใดในปัจจุบันที่ส่ง profile ที่ระบุตามโมเดลที่สร้างโค้ดนั้น