\/invoice\/124<\/strong> y ver la factura, el perfil o los detalles del pedido de otra persona.<\/p>Esto es común en el vibe coding porque la IA suele generar páginas y rutas que funcionan, pero omite las comprobaciones de propiedad que hay detrás. La función funciona, pero no controla quién debe tener acceso.<\/p>
2. Secretos incrustados en el código generado por IA<\/h3> La IA puede introducir datos sensibles directamente en el código en lugar de almacenarlos de forma segura.<\/p>
Los secretos incluyen claves de API, contraseñas de bases de datos, tokens de acceso y credenciales privadas. No deben escribirse nunca dentro de los archivos fuente. Deben guardarse en un almacenamiento seguro, como variables de entorno o gestores de secretos, donde se pueda controlar y supervisar el acceso.<\/p>
Le pides a la IA que genere código para conectarse a una API de pagos. Devuelve un fragmento de código funcional con una clave de API escrita directamente en el archivo:<\/p>
API_KEY = \"sk-123456789abcdef\"<\/pre>Esa clave parece real y el código funciona. Pero nunca debe escribirse directamente en el archivo de esa manera<\/strong>.<\/p>El verdadero peligro es la exposición. Una vez que un secreto entra en el código, se propaga rápidamente. Puede acabar en el control de versiones, repositorios compartidos, registros, copias de seguridad o incluso capturas de pantalla. A partir de ese momento, cualquiera que lo encuentre puede usarlo.<\/p>
Ese acceso es inmediato. Una clave de API expuesta permite que alguien use tu cuenta, envíe solicitudes y genere costes como si fuera tu aplicación.<\/p>
Una contraseña filtrada de la base de datos puede dar acceso total a los datos almacenados. Eso significa que alguien puede leer, copiar o eliminar toda tu base de datos.<\/p>
Incluso un descuido breve, como subir código a un repositorio público durante unos minutos, basta para que bots automatizados detecten y capturen esos secretos. Una vez que eso ocurre, los atacantes pueden acceder a tu sistema casi de inmediato, a menudo antes de que siquiera notes la exposición.<\/p>
3. Dependencias vulnerables o desactualizadas<\/h3> Las dependencias vulnerables o desactualizadas generan riesgos porque la IA puede sugerir paquetes inseguros, obsoletos o inexistentes.<\/p>
Las aplicaciones modernas dependen de bibliotecas de terceros para tareas como los pagos, la autenticación y la gestión de archivos. Eso te ahorra tiempo, pero también significa que estás confiando en código escrito por otra persona. <\/p>
Si esa biblioteca tiene una vulnerabilidad conocida, tu aplicación la hereda. Eso significa que los atacantes pueden aprovechar esa vulnerabilidad para acceder a datos, hacer que las funciones dejen de funcionar o ejecutar acciones maliciosas dentro de tu sistema.<\/p>
\n
\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>Esto se vuelve más peligroso en el vibe coding porque la IA sugiere lo que es probable, no lo que es seguro. Puede recomendar bibliotecas obsoletas con problemas conocidos o incluso generar nombres de paquetes que no existen.<\/p>
Eso crea un riesgo de cadena de suministro. Puede que tu propio código esté bien, pero el paquete que instalas aun así puede dejar tu sistema expuesto. Una dependencia vulnerable puede darles a los atacantes una vía de entrada a través de sus propios fallos.<\/p>
Una biblioteca falsa puede ir más allá y robar información confidencial, modificar archivos o ejecutar código malicioso durante la instalación.<\/p>
Por ejemplo, le pides a la IA un paquete para gestionar la carga de archivos. Parece una biblioteca legítima, así que la instalas sin comprobarlo.<\/p>
La función funciona, así que pasas a lo siguiente. Pero el paquete está desactualizado y tiene una vulnerabilidad conocida, o es un paquete malicioso con un nombre parecido. Ahora los atacantes pueden aprovechar esa dependencia para acceder a tu sistema o a tus datos.<\/p>
4. Falta de autenticación y autorización<\/h3> La falta de autenticación y autorización supone un riesgo grave porque el sistema no comprueba correctamente quién es una persona usuaria ni qué puede hacer.<\/p>
La autenticación y la autorización resuelven dos problemas diferentes. La autenticación confirma la identidad, lo que significa que la persona usuaria es quien dice ser. La autorización controla el acceso, es decir, lo que esa persona puede ver o modificar. Si falta cualquiera de estos pasos, el sistema expone datos o acciones a las personas equivocadas.<\/p>
Un fallo habitual consiste en dejar endpoints abiertos<\/strong>. Un endpoint es simplemente una URL que muestra datos o realiza una acción. Si esa URL no requiere iniciar sesión, cualquiera puede acceder a ella.<\/p>Por ejemplo, imagina una página como \/users<\/strong> que muestra una lista de clientes. Si no hay ninguna comprobación de inicio de sesión, cualquiera que encuentre ese enlace puede abrirlo. Eso significa que los datos privados de las personas usuarias quedan visibles para el público, aunque debían mantenerse internos.<\/p>\n
\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>Otro problema común es que las comprobaciones de seguridad se aplican en algunos casos, pero faltan en otros<\/strong>.<\/p>Por ejemplo, tu panel de control puede requerir que las personas usuarias inicien sesión. Esa parte funciona correctamente. Pero, entre bastidores, la aplicación también puede tener una ruta de API como \/api\/export-data<\/strong> que devuelve los mismos datos.<\/p>Si esa ruta de la API no comprueba si has iniciado sesión, cualquiera podrá acceder a ella directamente al visitar la URL o enviar una solicitud. Así que, aunque la interfaz parezca segura, los datos siguen expuestos.<\/p>
Otro problema es confiar en que la interfaz aplique los permisos<\/strong>.<\/p>Por ejemplo, podrías ocultar un botón de “Eliminar cuenta” para los usuarios habituales. Eso hace que parezca que no pueden eliminar cuentas.<\/p>
Pero si el backend no verifica los permisos, tú aún puedes enviar una solicitud manualmente con las herramientas de desarrollador del navegador o una herramienta de API y activar la misma acción.<\/p>
En otras palabras, ocultar algo en la interfaz de usuario no lo protege. El servidor debe aplicar la regla.<\/p>
Esto es habitual en el vibe coding porque la IA suele generar interfaces y rutas funcionales sin aplicar comprobaciones coherentes en todo el backend. La función funciona como se espera en la interfaz de usuario, pero el sistema no controla por completo quién puede acceder a esas acciones o activarlas.<\/p>
5. Permisos excesivos en los agentes de IA<\/h3> Los permisos excesivos generan riesgos porque a los agentes de IA se les concede acceso a más recursos de tu sistema de los que realmente necesitan.<\/p>
Los agentes de IA suelen conectarse a sistemas reales, como archivos, bases de datos o servicios en la nube. Si el acceso es demasiado amplio, pueden ir mucho más allá de la tarea que deben realizar. <\/p>
Un agente pensado para leer tickets de soporte también podría editar datos de usuarios. Un agente diseñado para resumir logs también podría tener permiso para eliminar archivos o cambiar la configuración.<\/p>
En la práctica, esto significa que un solo error puede convertirse en un incidente grave. El agente podría exponer datos sensibles, sobrescribir archivos importantes o provocar cambios en sistemas de producción sin que nadie lo notara de inmediato.<\/p>
Imagina un agente de IA que te ayuda a organizar archivos en una unidad compartida de la empresa. Solo necesita acceso a una carpeta. En cambio, se le da acceso a toda la unidad. La tarea funciona, pero ahora un prompt deficiente o un pequeño error puede mover, eliminar o dejar expuestos archivos de finanzas, del área legal o de recursos humanos.<\/p>
6. Falsa sensación de seguridad en los resultados de la IA<\/h3> Una falsa sensación de seguridad es un riesgo importante en el vibe coding, ya que el código generado por IA puede parecer completo aunque no se haya revisado adecuadamente.<\/p>
El código funciona, la página carga y parece que la función funciona. Eso genera confianza demasiado pronto. Parece terminado, así que se envía sin una revisión más a fondo. Pero que el código funcione no significa que sea seguro.<\/p>
En la práctica, esto significa que se pasan por alto comprobaciones importantes. No se valida la entrada. No se aplican los permisos. Las acciones sensibles no están protegidas.<\/p>
Por ejemplo, le pides a la IA que cree una función de “olvidé mi contraseña”. Crea un formulario en el que las personas usuarias introducen su email y les envía un enlace para restablecer la contraseña.<\/p>
El enlace funciona. Haces clic en él, estableces una contraseña nueva y todo parece correcto.<\/p>
Pero el enlace no caduca y no está vinculado a la persona usuaria correcta. Si alguien consigue acceder a ese enlace, podrá restablecer la contraseña y hacerse con el control de la cuenta.<\/p>
¿Por qué los procesos de seguridad tradicionales fallan en el vibe coding?<\/h2> Cuando comparas el vibe coding con la programación tradicional, la diferencia clave está en la rapidez con la que el código pasa de la idea a producción, a menudo sin pasar por las etapas de revisión en las que se detectan los problemas de seguridad.<\/p>
Por ejemplo, imagina que creas una función para subir archivos que permita a las personas usuarias subir fotos de perfil. La función funciona: los usuarios suben un archivo y aparece en la página.<\/p>
Pero nadie comprueba qué tipos de archivos se permiten.<\/p>
Una persona atacante puede subir un archivo malicioso, como un script disfrazado de imagen. Cuando el sistema procesa o entrega ese archivo, puede ejecutar código malicioso o dejar expuesta la aplicación.<\/p>
En un flujo de trabajo tradicional, quien revisa lo detectaría pronto. Aplicarían restricciones a los tipos de archivo, validarían las subidas de archivos y bloquearían los archivos ejecutables antes del lanzamiento.<\/p>
En un flujo de trabajo de vibe coding, ese paso de revisión suele omitirse porque la función ya parece terminada.<\/p>
Cómo proteger los flujos de trabajo del vibe coding<\/h2> Para mantener tu flujo de trabajo seguro al usar IA, sigue estos pasos en tu proceso de desarrollo:<\/p>
\nPaso 1: revisa el código generado por IA.<\/strong> Revisa cada resultado antes de usarlo y comprueba cómo gestiona las entradas, los permisos y los errores.<\/li>\n\n\n\nPaso 2: no incluyas datos confidenciales en tu código.<\/strong> Guarda las claves de API y los tokens en variables de entorno o en un gestor de secretos.<\/li>\n\n\n\nPaso 3: configura la autenticación y la autorización desde el principio. <\/strong>Exige autenticación y aplica el control de acceso en cada solicitud.<\/li>\n\n\n\nPaso 4: revisa y limpia todos los datos introducidos por la persona usuaria. <\/strong>Acepta solo los formatos previstos y maneja los datos de forma segura antes de usarlos.<\/li>\n\n\n\nPaso 5: revisa las dependencias con regularidad.<\/strong> Escanea vulnerabilidades y mantén los paquetes actualizados.<\/li>\n\n\n\nPaso 6: limita a qué pueden acceder los agentes de IA.<\/strong> Da solo el acceso necesario y restringe todo lo demás.<\/li>\n<\/ul>1. Valida todo el código generado por IA<\/h3> Revisa cada contenido generado por IA antes de usarlo en tu base de código.<\/p>
Empieza probando cómo el código maneja la entrada del usuario. <\/strong>Introduce datos no válidos directamente en la interfaz de usuario o en la API:<\/p>\nEscribe letras en los campos numéricos<\/li>\n\n\n\n Envía formularios vacíos<\/li>\n\n\n\n Pega scripts como alert(1)<\/strong><\/li>\n<\/ul>El sistema debe rechazar estas entradas con errores claros. Si las acepta o falla, falta validación.<\/p>
A continuación, comprueba el control de acceso modificando las solicitudes.<\/strong> Inicia sesión como un usuario y luego:<\/p>\nCambia los ID en las URL (p. ej. \/orders\/123<\/strong> → \/orders\/124<\/strong>)<\/li>\n\n\n\nRepite las solicitudes a la API con distintos datos de usuario<\/li>\n<\/ul>Si puedes acceder a los datos de otra persona usuaria, falta autorización.<\/p>
Escanea el código en busca de secretos. <\/strong>Busca en tu proyecto patrones como:<\/p>\nAPI_KEY =<\/li>\n\n\n\n password =<\/li>\n<\/ul>Elimina cualquier valor codificado de forma fija y pásalo a variables de entorno.<\/p>
Revisa las dependencias introducidas por la IA. <\/strong>Mira package.json<\/strong> o los archivos de requisitos y:<\/p>\nBusca el nombre del paquete en Google o GitHub<\/li>\n\n\n\n Comprueba la fecha de la última actualización y el número de personas usuarias<\/li>\n\n\n\n Ejecuta un análisis con herramientas como Snyk<\/strong> o npm audit<\/strong> <\/li>\n<\/ul>No instales paquetes que no puedas verificar.<\/p>
Prueba directamente los casos de fallo. <\/strong>Haz que la funcionalidad falle a propósito:<\/p>\nEnvía solicitudes incompletas<\/li>\n\n\n\n Elimina los campos obligatorios<\/li>\n\n\n\n Simula sesiones caducadas<\/li>\n<\/ul>El sistema debería devolver errores, no fallar ni exponer datos.<\/p>
Por último, compara el código con los patrones existentes en tu proyecto. <\/strong>Revisa cómo funciones similares gestionan la validación, los permisos y el acceso a los datos, y asegúrate de que el código nuevo siga la misma estructura.<\/p>2. Evita incrustar secretos en el código<\/h3> Nunca guardes secretos directamente en tu código.<\/p>
No incluyas secretos directamente en el código<\/strong>. Guarda las claves de la API, las contraseñas y los tokens fuera del código.API_KEY=abc123<\/pre>Luego accede a ellos en tu código:<\/p>
const apiKey = process.env.API_KEY;<\/pre>Así mantienes los secretos fuera de tu base de código.<\/p>
Antes de cada commit, comprueba si hay filtraciones con herramientas como git-secrets<\/strong> o Gitleaks<\/strong>. Estas herramientas analizan tu código y bloquean los commits que contienen datos confidenciales.<\/p>Guarda las credenciales sensibles en un gestor de secretos para los sistemas de producción.<\/strong> Usa herramientas como AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault o Doppler para almacenar y acceder a los secretos de forma segura durante el tiempo de ejecución en lugar de guardarlos en archivos locales.<\/p>Restringe el acceso a cada secreto. <\/strong>Solo los servicios o las partes de tu sistema que necesiten un secreto deben poder leerlo.<\/p>Renueva los secretos periódicamente. <\/strong>Sustituye las claves de API y las contraseñas de forma periódica o inmediatamente después de cualquier sospecha de exposición.<\/p>Por último, comprueba si hay exposición. Sube el código a un repositorio privado y comprueba que no aparezca ninguna información confidencial en:<\/p>
\nHistorial de commits<\/li>\n\n\n\n Registros<\/li>\n\n\n\n Mensajes de error<\/li>\n<\/ul>Si una clave secreta aparece en cualquier parte de tu código o de los registros, considérala comprometida y reemplázala de inmediato.<\/p>
3. Implementa la autenticación y la autorización desde el principio<\/h3> Configura la autenticación y la autorización desde el inicio de tu proyecto.<\/p>
Añade comprobaciones de autenticación a todas las rutas que no sean públicas. <\/strong>En tu backend, protege las rutas con middleware o validaciones de acceso, por ejemplo, middleware de JWT o comprobaciones de sesión. Cada solicitud debe verificar que hayas iniciado sesión antes de devolver datos.<\/p>Compruébalo abriendo las rutas en una ventana privada del navegador o usando una herramienta como Postman<\/strong> sin iniciar sesión. La solicitud debería devolver un error, como 401 Unauthorized<\/strong>.<\/p>A continuación, aplica la autorización en cada solicitud.<\/strong> Después de confirmar que la persona usuaria ha iniciado sesión, comprueba a qué puede acceder. En la lógica de backend, compara el ID de la persona usuaria autenticada con el del propietario del recurso.<\/p>Por ejemplo, cuando gestiones una solicitud como \/orders\/123<\/strong>, obtén el pedido y verifica:<\/p>if (order.userId !== currentUser.id) {\n return res.status(403).send(\"Forbidden\");\n}<\/pre>Ponlo a prueba iniciando sesión como una persona usuaria e intentando acceder a los datos de otra al cambiar los ID en la URL o en la solicitud a la API. El sistema debe devolver un error 403 Forbidden<\/strong>.<\/p>No confíes en los ID que vienen del cliente. <\/strong>Valídalos siempre en el servidor. Aunque el frontend oculte ciertos datos, asume que las personas usuarias pueden modificar las solicitudes manualmente.<\/p>Aplica la misma lógica de control de acceso en toda la aplicación. <\/strong>Usa middleware, funciones auxiliares o políticas compartidas en lugar de escribir comprobaciones personalizadas para cada endpoint. Esto evita que queden rutas sin proteger.<\/p>Prueba directamente los escenarios no autorizados. <\/strong>Usa herramientas como Postman o las herramientas de desarrollo del navegador para:<\/p>
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