安全なコード生成のためのセーフガード
AIが生成したコードの潜在的なリスクに対して防御策を講じるべきである：
- モード設定config.tomlで有効
security_scan = true(v0.23+でサポート) - サンドボックス検証生成されたコードはすべて、マージされる前にコンテナ環境でテストされなければならない。
- 知識ベースの制限既知の危険なパターン（SQLスプライシングなど）の自動補完を無効にする。
- 監査証跡スルー
使用统计すべての発電操作を記録する機能 - マニュアル・レビューレビューが必要な機密操作の設定（ファイルシステムへのアクセスなど）
具体的なケース：モデルが次のような使い方を提案している場合。eval()警告は自動的にフラグを立てるべきである。ビジネス・ユーザは、SonarQube などのツールと連携して、自動化されたセキュリティ・パイプラインを構築することができる。モデルを定期的に更新することで、最新のセキュリティパッチも取り込むことができる。
この答えは記事から得たものである。Tabby: VSCodeに統合されたネイティブなセルフホストAIプログラミングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " コード生成におけるタビーのセキュリティ脆弱性を回避するには？
