バイブコーディングで作られた公開Webアプリの91%に脆弱性、MicrosoftとシンガポールNUSの研究

Microsoftとシンガポール国立大学（NUS）の研究者らは、論文「Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications」で、AIエージェントへの自然言語の指示を中心にアプリを作るバイブコーディングで開発された実アプリのセキュリティを調べた結果を公開している。研究チームはClaude CodeとLovableで開発されたオープンソースのアプリ9041件を収集し、そのうち一般に公開デプロイされている200件を監査した。最新版の論文によると、見つかった脆弱性は1186件で、監査したアプリの91.0%が少なくとも1件の脆弱性を含んでいた。脆弱性の65.77%は深刻度がCriticalまたはHighで、アクセス制御の不備、インジェクション、認証の不備に集中している。論文は、これらの脆弱性が8つの繰り返し現れる失敗パターンに分類でき、その根はAIエージェントの記憶の欠陥、目的の欠陥、知識の欠陥という3つの体系的な限界にあると分析している。また、エージェントの実行環境やプロンプトの工夫で脆弱性の発生は減らせるものの、根本的なリスクはなくならないと結論付けている。ITmedia NEWSなどの報道によると、プロンプトにセキュリティ上の指示を加えると脆弱性の再発率が下がる一方、細かすぎる技術的な指示はかえって再発率を上げるケースがあった。論文は6月にarXivで初版が公開され、改訂が続いている。