Мёртвый код: анатомия ИИ-кодинга

ИИ научился писать код быстрее человека — но не научился думать, помнить контекст, чувствовать архитектуру и понимать риски. Результат — целые участки «мёртвого кода»: технически правильного, но совершенно бесполезного или даже опасного. Он выглядит гладко, ровно, предсказуемо — и именно этим маскирует утечки данных, обходы авторизации, сломанные проверки и нелогичные конструкции.

Этот модуль — о том, как устроена новая эпоха вайб-кодинга, когда код появляется не из инженерного опыта, а из генерации без осмысления. Мы разберём, как ИИ меняет безопасность, где чаще всего возникают критические нестыковки и почему компании боятся внедрять машинный код без жёсткого контроля.

Мы пройдём по всем слоям современного стека:

💀 Опасная тенденция вайб-кодинга
– почему ИИ-код так популярен и так опасен;
– где он ломает процессы разработки.

🛡 Влияние на кибербезопасность
– почему «мёртвый код» создаёт новые поверхности атаки;
– примеры скрытых багов, которых никогда бы не написал инженер.

🐚 ИИ-кодинг в Bash
– ломанные проверки ошибок, некорректные пайпы, опасные конструкции.

🐍 ИИ-кодинг в Python и Go
– «магические» функции, которые делают вид, что что-то проверяют;
– генерация логики, нарушающей безопасность.

🏗 Инфраструктурный код и логирование
– OpenSearch, SIEM, pipelines;
– как ИИ создаёт фальшивые фильтры, бессмысленные корреляции и пустые правила.

🧩 Backend-системы
– почему машинный код особенно опасен в больших монолитах;
– как он ломает архитектуру и создаёт логические уязвимости.

🗄 Базы данных
– некорректные миграции, сломанные индексы, уязвимые запросы — классика ИИ.

🎭 ИИ как инструмент атакующего
– фишинг, генерация эксплойтов, анализ кода жертвы;
– почему хакеры используют ИИ лучше, чем разработчики.

🔍 Инструменты охотника за ИИ-кодом
– как вычислять машинные паттерны в репозиториях;
– анализ стиля, статистики, структуры и аномалий.

Этот модуль — не про инструменты и не про генерацию. Это про мышление инженера, который должен уметь отличать живой код от мёртвого, понимать его риски и защищать инфраструктуру там, где ИИ оставляет пробелы.

🎯 Кому подойдёт модуль
Разработчикам — чтобы не пускать мёртвый код в прод.
Пентестерам и баунти-хантерам — чтобы замечать машинные следы и скрытые уязвимости.
Специалистам по ИБ — чтобы анализировать кодовую базу в эпоху ИИ.
Архитекторам — чтобы понимать, как машинный код ломает логику систем.