人工智能构成代码问题，差距的制造商正在成为

6月20日的Home报道说，Cloudsmith于6月18日发布了一份报告，指出AI产生的代码数量已进展，但是该代码的Manu -Reviews无法同时保留它。它指出的报告是，在使用AI的开发人员中，42％的代码是由AI组成的，其中16.6％依靠AI来贡献“大多数”代码，而该代码的3.6％是由机器完全生成的。这一趋势在2024年的GitHub调查中得到了证实：在美国四个国家，巴西，德国和印度，超过97％的开发商使用了AI编码工具，而88％-59％的受访者表示，该公司在此类工具中“至少有一些支持”。该报告还指出，快速生成AI代码背后存在隐藏的担忧。调查显示，开发人员通常担心可能会加剧开放恶意软件资源的威胁：79.2％的受访者认为AI会增加环境中的恶意软件数量，而30％m相信威胁将“显着上升”。 Cloudsmith警告说，三分之一的开发人员未能在每次部署之前检查AI生成的代码，从而导致“直接投入的大量代码”直接放入制造中，从而在供应链中造成弱点。更重要的是，由于“ AI的“快速重复使用未知或不可靠的代码”），诸如代码完整性，依赖性管理，SBOM（软件材料法案）之类的传统风险得到了加强。开发人员承认，AI投入具有最高的风险，即“代码生成”阶段的最高风险，并且只有40％的链接才能通过严格控制的IS Sepplions Isscomption Is Sepproctions进行。 “端到端的可见性”并采用动态访问策略和“代码”大纲。ODE通过“监视跟踪”来区分。