Bezpieczeństwo kodu AI osiąga 62%: badanie Veracode 2026

AI generuje już około połowy kodu, ale prawie cztery na dziesięć wygenerowanych fragmentów nadal zawierają podatności. CISO i liderzy działów rozwoju potrzebują twardych danych o tym, które modele produkują bezpieczny kod. Softprom jest oficjalnym dystrybutorem Veracode.

Nowy GenAI Code Security Report Veracode za październik 2026 dokumentuje pierwszy mierzalny postęp w bezpieczeństwie kodu AI od początku serii w lipcu 2025: łączny pass rate wzrósł z 56% do 62%, a odsetek podatności spadł z 44% do 38%.

Co zostało ogłoszone

29 października 2026 roku Veracode opublikowała październikową edycję GenAI Code Security Report. Przebadano 18 dużych modeli językowych w czterech językach programowania (Python, C#, JavaScript, Java) oraz w czterech kategoriach CWE (CWE-89 SQL injection, CWE-327 kryptografia, CWE-80 XSS, CWE-117 log injection).

Claude Opus 5.5 od Anthropic i GPT-6-Sol od OpenAI zajęły wspólnie pierwsze miejsce z rekordowym pass rate 73%, przewyższając dotychczasowy wynik 68% uzyskany przez GPT-5.5. Dziesięć modeli przekracza już próg 60% wobec czterech w poprzednim raporcie.

Po raz pierwszy od rozpoczęcia naszego badania możemy raportować istotny ruch w zakresie bezpieczeństwa. Dziesięć modeli przekracza teraz 60 procent wobec czterech w poprzednim raporcie, a średnia wzrosła o sześć punktów procentowych

Dlaczego ma to znaczenie

Dla CIO, CISO i liderów zakupów dane te zmieniają strategię dotyczącą asystentów AI do kodowania. Postęp jest realny, ale nierównomierny: głównym motorem była kategoria XSS (CWE-80), podczas gdy log injection (CWE-117) utrzymuje się na poziomie 13%, ponieważ wymaga analizy przepływu danych, z którą LLM nadal sobie nie radzą.

Najlepsze modele wiążą się z wyższymi kosztami obliczeniowymi. Duże modele osiągają średnio 55% wobec 51% dla małych, co odwraca ubiegłoroczny wniosek o braku wpływu rozmiaru. Według raportu Veracode State of Software Security 2026, 82% organizacji ma security debt, a 66% najgroźniejszych długotrwałych podatności pochodzi z kodu firm trzecich i wymaga średnio 358 dni na naprawę.

Szczegóły techniczne

• Łączny pass rate: 62% (wcześniej 56%)
• Odsetek podatności: 38% (wcześniej 44%)
• Liderzy: Claude Opus 5.5 i GPT-6-Sol z wynikiem 73%
• Przebadane modele: 18 LLM w czterech językach
• Najsłabszy język: Java 31%, Python 64%, C# 60%, JavaScript 57%
• Wyniki CWE: kryptografia 87%, SQL injection 84%, XSS 18%, log injection 13%
• Modele ogólne vs coding: 54% wobec 51%

Najczęstsze pytania

Jak bezpieczny jest kod generowany przez AI w 2026 roku?

Średni pass rate dla 18 przebadanych LLM wynosi 62%, co oznacza, że około 38% kodu AI nadal zawiera podatności bez dodatkowej weryfikacji bezpieczeństwa.

Który LLM produkuje najbezpieczniejszy kod?

Claude Opus 5.5 od Anthropic i GPT-6-Sol od OpenAI dzielą pierwsze miejsce z wynikiem 73% w benchmarku Veracode z października 2026, wyprzedzając poprzedniego lidera GPT-5.5 (68%).

Czy wystarczy używać najdroższego modelu?

Nie. Nawet czołowe modele zawodzą w ponad jednym na cztery zadania bezpieczeństwa. Veracode zaleca łączenie modelu klasy średniej z ciągłym skanowaniem bezpieczeństwa i remediacją.

Softprom i Veracode

Softprom jest oficjalnym dystrybutorem Veracode. Nasz zespół pomaga przedsiębiorstwom wdrażać Veracode Static Analysis, Dynamic Analysis, Software Composition Analysis, Veracode Fix oraz Application Security Posture Management w celu zabezpieczenia kodu od momentu tworzenia po wdrożenie w chmurze.

Opracowane przez redakcję Softprom na podstawie materiałów vendora (Softprom DistriFlow). Źródło: artykuł oryginalny.