了解 AI 生成代码通常如何推断登录、授权与角色系统,常用的模式,以及如何验证并强化结果。

认证(Authentication)回答的是:“你是谁?”这是应用验证身份的步骤——通常通过密码、一时性验证码、OAuth 登录(Google、Microsoft)或像 JWT 这样的签名令牌来完成。
授权(Authorization)回答的是:“你被允许做什么?”在应用知道你是谁之后,会检查你是否可以查看某个页面、编辑某条记录或调用某个 API 端点。授权关乎规则与决策。
角色(通常称为 RBAC——基于角色的访问控制)是组织授权的常见方式。与其给每个用户分配数十个权限,不如分配一个角色(例如 Admin、Manager、Viewer),该角色隐含一组权限。
当你使用 AI 生成代码(包括像 Koder.ai 这样的“聊天式编码”平台)时,保持这些边界清晰非常重要。让“登录”和“权限”合并成一个模糊的“auth”特性,是发布不安全系统的最快方法。
AI 工具常常把认证、授权和角色混在一起,因为提示词和示例片段把它们模糊化了。你会看到输出中:
这会产生在演示中能工作的代码,但安全边界不清晰。
AI 可以草拟标准模式——登录流、会话/JWT 处理和基本 RBAC 接线——但它不能保证你的规则符合业务需求或边缘情况是安全的。人类仍需验证威胁场景、数据访问规则和配置。
接下来我们将讲述 AI 如何从你的提示和代码库推断需求,它通常生成的认证流程(JWT 与会话与 OAuth)、授权如何实现(中间件/守卫/策略)、常见的安全缺口,以及让 AI 生成的访问控制更安全的实践提示和审查清单。
AI 并不像团队成员那样“发现”你的认证需求。它从少量信号中推断,并用它见过的模式填补空白。
大多数 AI 生成的认证与角色代码由以下因素塑造:
如果你使用像 Koder.ai 这样的聊天型构建器,你可以利用可复用的“安全规范”消息(或规划步骤),平台在生成路由、服务和数据库模型时会一致应用,从而减少功能间的偏差。
如果你的代码库已有 User、Role 和 Permission,AI 通常会镜像这些词汇——创建与之匹配的表/集合、端点和 DTO。如果你改用 Account、Member、Plan 或 Org,生成的模式往往会倾向于订阅或租户语义。
小的命名提示会驱动大的决定:
当你不明确细节时,AI 常会假设:
AI 可能会复制某个广为人知的模式(例如,“JWT 中的角色数组”、“isAdmin 布尔值”、“中间件中的权限字符串”),因为它流行——而不是因为它契合你的威胁模型或合规需求。
解决办法很简单:在让 AI 生成代码前,明确说明约束(租户边界、角色粒度、令牌寿命以及在哪些层执行检查)。
AI 工具倾向于从熟悉的模板组装认证流程。这有利于速度,但也意味着你通常会得到最常见的流程,而不一定符合你的风险等级、合规需求或产品体验。
邮箱 + 密码 是默认。生成的代码通常包含注册端点、登录端点、密码重置和一个“当前用户”端点。
魔法链接(email one-time links/codes) 在你提到“无密码”时常会出现。AI 通常会生成用于一次性令牌的表和一个验证端点。
SSO(OAuth/OIDC:Google、Microsoft、GitHub) 在你请求“使用 X 登录”时会出现。AI 通常使用库集成并存储提供方的用户 ID 及邮箱。
API 令牌 常用于“CLI 访问”或“服务器到服务器”。AI 生成的代码常常为每个用户(或每个应用)创建静态令牌并在每次请求时检查它。
如果你的提示提到“无状态”、“移动应用”或“微服务”,AI 通常会选择 JWT。否则通常会默认 服务器端会话。
在 JWT 场景中,生成的代码常见问题包括:
localStorage(方便但对 XSS 更危险)在会话场景中,AI 通常能把概念做对,但会遗漏 cookie 强化设置。你可能需要显式要求 cookie 设置,如 HttpOnly、Secure 以及严格的 SameSite 策略。
即便流程可用,那些“乏味但重要”的安全项也容易被省略:
把流程和约束写在一个地方:例如 “使用服务器端会话并设置安全 cookie,添加登录速率限制,使用指定参数的 Argon2id,并实现 15 分钟过期的密码重置令牌。”
如果你想要 JWT,提前指定存储策略(优先使用 cookie)、轮换与撤销策略。
提示小技巧:在 Koder.ai 中,你可以要求系统在计划阶段生成“验收检查”(状态码、cookie 标志、令牌 TTL 等),然后在实现偏离时使用快照/回滚进行迭代。
授权回答的是:“已认证的用户是否被允许对该资源执行此操作?”在 AI 生成的项目中,授权通常实现为贯穿请求流程的一系列检查。
大多数生成的代码遵循可预测的栈:
user(或 principal)对象。billing:read”。这种分层方法很好,前提是每层职责清晰:认证识别用户;授权评估权限;数据库检查验证资源特定事实。
AI 生成的代码常漂移到 默认允许:如果策略缺失,端点仍能工作。这在脚手架阶段方便,但有风险——新路由或重构会悄然变为公开。
更安全的模式是 默认拒绝:
@Public())标注,而不是依赖省略。常见的接入方式有两类:
@Roles('admin')、@Require('project:update'))。易读,但易忘记。can(user, action, resource)),从控制器/服务调用。更一致,但需要纪律以防开发者绕过它。即便 HTTP 路由受保护,生成的代码也常忘记不明显的入口点:
把每个执行路径——HTTP、作业、Webhook——都当作需要相同授权保证的路径。
当 AI 生成授权代码时,通常需要挑选一种模型即便你没指定。选择往往反映教程和框架中最常见的做法,而不一定适合你的产品。
RBAC(基于角色的访问控制) 给用户分配角色,如 admin、manager 或 viewer,代码基于角色决定是否允许操作。
基于权限的访问 给显式能力(例如 invoice.read 或 invoice.approve)赋值。角色仍可存在,但只是权限的捆绑。
ABAC(属性基访问控制) 基于属性与上下文决策:用户部门、资源所有者、时间、租户、订阅等级、区域等。规则像 “如果 user.id == doc.ownerId 则可编辑” 或 “如果 plan == pro 且 region == EU 则可导出”。
混合 在真实应用中最常见:使用 RBAC 做宽泛的 admin 与非 admin 区分,再用权限与资源检查处理细节。
AI 生成的代码倾向于默认 RBAC,因为它容易解释与实现:在 users 上增加 role 列、写一个检查 req.user.role 的中间件以及若干 if 语句。
RBAC 在以下情况通常足够:
但当“角色”变成细粒度规则的垃圾桶(例如 “support_admin_limited_no_export_v2”)时,RBAC 就吃力了。
一个有用的规则是:用角色表达身份,用权限表达能力。
如果你发现每个迭代都在添加新角色,很可能需要改用权限(或所有权检查)。
从以下开始:
users.role 中放 2–4 个角色然后演进为:
这能让早期代码保持可读,同时为在不重写全部代码的情况下扩展授权提供清晰路径。
AI 生成的认证系统倾向于采用几种熟悉的数据库结构。了解这些模式能帮助你识别何时模型过度简化了需求,特别是在多租户和所有权规则上。
大多数生成的代码会创建一个 users 表,外加下面两种之一:
roles、user_roles(关联表)permissions、role_permissions,有时还有 user_permissions一个典型的关系型布局如下所示:
users(id, email, password_hash, ...)
roles(id, name)
permissions(id, key)
user_roles(user_id, role_id)
role_permissions(role_id, permission_id)
AI 常用 admin、user、editor 之类的默认角色名。这对原型来说可以,但在真实产品中你会希望使用 稳定的标识符(例如 key = "org_admin"),并把面向人的标签分开存储。
如果你在提示中提到“团队”、“工作区”或“组织”,AI 常推断出多租户并添加 organization_id / tenant_id 字段。错误在于不一致性:可能在 users 上加了字段,但忘记在 roles、关联表和资源表中加上。
请尽早决定:
在组织作用域的 RBAC 中,你通常需要 roles(..., organization_id) 和 user_roles(..., organization_id)(或一个把关系锚定下来的 memberships 表)。
角色回答“这个人能做什么?”,所有权回答“他们能对这条具体记录做什么?”AI 生成的代码常忘记所有权并试图用角色解决一切。
一个实用模式是在资源上保留 显式的所有权字段(例如 projects.owner_user_id),并强制执行像“owner 或 org_admin 能编辑”的规则。对于共享资源,添加成员表(例如 project_members(project_id, user_id, role)),而不是滥用全局角色。
生成的迁移常常遗漏防止细微授权漏洞的约束:
users.email(多租户则为 (organization_id, email))(user_id, role_id) 与 (role_id, permission_id)user_roles,但要避免意外级联删除共享资源如果模式没有把这些规则编码进去,授权层最终会在代码中补偿——通常以不一致的方式出现。
AI 生成的认证栈通常呈现一种可预测的“装配线”:先认证请求,加载用户上下文,然后用可重用的策略授权每个动作。
大多数代码生成器会产出以下混合物:
Authorization: Bearer <JWT> 头,验证并附加 req.user(或等效上下文)。canEditProject(user, project) 或 requireRole(user, "admin") 的小函数。AI 经常把检查直接放在控制器里,因为这样生成简单。对于简单应用这可行,但会很快变得不一致。
更安全的接线模式是:
WHERE org_id = user.orgId),以免你错误地先取回被禁止的数据再去过滤。把决策集中在策略辅助中并标准化响应。例如,总是在未认证时返回 401,在已认证但被拒绝时返回 403——不要在每个端点混用。
一个 authorize(action, resource, user) 的单一包装点能减少“忘记检查”的错误,也便于审计。如果你在 Koder.ai 中导出生成代码,这种单一入口也是每次迭代后审查的便利“差异热点”。
AI 生成的代码可能会过度缓存角色/声明。建议:
permissions_version)。这能在保持授权快速的同时,确保角色更新能快速生效。
AI 可以快速生成能工作的认证与角色检查,但通常它优化“愉快路径”的功能。当提示模糊、示例不完整或代码库缺乏明确约定时,模型倾向拼接常见片段——有时包含不安全的默认值。
常见问题是创建有效期过长、不做轮换或存储不安全的令牌/会话:
HttpOnly、Secure 和合适的 SameSite,或因为“能用”就把会话存到 localStorage。预防方法:强制显式过期,实现刷新令牌轮换与服务器端撤销,并在一个共享助手中标准化 cookie 设置,保证所有路由使用相同的安全默认值。
生成的代码常会检查“已登录”,但漏掉“被允许”。典型故障包括:
/orders/:id 时没有验证该订单是否属于当前用户。role,而不是使用服务器存储的声明。isAdmin 门控替代逐条记录的授权。预防方法:从权威数据执行服务器端授权,添加数据层对象级检查(例如按 userId/orgId 过滤查询),并默认拒绝访问,除非明确允许。
AI 有时会为测试方便“帮忙”:写入硬编码的管理员邮箱、默认密码或未记录的管理路由。
预防方法:审查时禁止硬编码凭据,要求调试端点使用功能开关,并通过扫描和 lint 规则在构建时阻止默认密码/秘密的存在。
AI 会用“合理默认”填补缺失的访问控制细节——这正是细微安全漏洞被发布的根源。最安全的方法是把提示当作一个小型安全规范:明确需求、明确非需求并附上验收测试。
写清楚产品中存在的内容以及应如何行为:
admin、manager、member、viewer)以及用户如何获得这些角色。org_id 范围内的记录”,包括交叉租户邀请的边缘情况。这样可以防止模型自作主张产生过宽的“admin 绕过”或跳过租户隔离。
如果你在支持结构化规划步骤的系统中工作(例如 Koder.ai 的规划模式),要求模型输出:
在该计划看起来正确后再生成代码。
要求:
401(未登录)与 403(已登录但被拒绝),同时不泄露敏感细节。不要只请求实现——也要请求证明:
在提示中包含不可妥协的项目,如:
如果你想让团队复用提示模板,把它放在共享文档并在内部链接(例如 /docs/auth-prompt-template)。
AI 能快速生成可用的认证代码,但审查应假定生成代码不完整,直到事实证明完备。使用关注覆盖(在哪里强制执行访问)与正确性(如何强制执行)的清单。
列出每个入口点并验证相同的访问规则是否一致强制:
一个快速技巧:扫描任何数据访问函数(例如 getUserById、updateOrder)并确认其接收 actor/context 并应用检查。
验证那些 AI 容易遗漏的实现细节:
HttpOnly、Secure、SameSite;短会话 TTL;登录时轮换。*;正确处理预检。优先使用知名且广泛使用的库来处理 JWT/OAuth/哈希;避免自造加密。
运行静态分析与依赖审计(SAST + npm audit/pip-audit/bundle audit),并确认依赖版本符合安全策略。
最后,为任何 auth/authz 变更强制进行同行审查:即便是 AI 生成的代码,也要求至少一位审阅者按清单核验并确认测试覆盖允许与拒绝情况。
如果你的工作流包含快速生成代码(例如使用 Koder.ai),使用快照与回滚来保持审查紧凑:生成小且可审查的变更集,运行测试,如输出引入危险默认值则快速回退。
访问控制错误常常是“静默的”:用户只是看到了他们不该看到的数据,并不会崩溃。对于 AI 生成的代码,测试与监控是确认你“以为的规则”就是“实际上运行的规则”的最快方法。
从最小的决策点开始测试:你的策略/权限辅助(例如 canViewInvoice(user, invoice))。构建紧凑的“角色矩阵”,对每个角色测试每个动作。
关注允许与拒绝两种情况:
当测试迫使你定义在缺失数据时(无租户 id、无所有者 id、null 用户)如何行为时,这是好现象。
集成测试应覆盖在 AI 重构后常出错的流程:
这些测试应访问真实路由/控制器并验证 HTTP 状态码与响应体(避免部分数据泄露)。
添加针对以下场景的明确测试:
记录授权拒绝的原因代码(不记录敏感数据),并对以下情形告警:
把这些指标当作发布门:如果拒绝模式异常变化,部署前先调查。
推出 AI 生成的认证并非一次性合并。把它当作产品变更来对待:先定义规则,实施一小片,验证行为,然后再扩展。
在提示代码之前,用普通话写下你的访问规则:
这成为提示、审查与测试的“事实来源”。如果你想要快速模板,请参见 /blog/auth-checklist。
选定单一主要方法——会话 cookie、JWT 或 OAuth/OIDC——并在仓库中记录(README 或 /docs)。每次都要求 AI 遵循该标准。
避免混合模式(例如部分端点使用会话,其他使用 JWT),除非有迁移计划与明确边界。
团队通常只保护 HTTP 路由,却忘记“旁门”。确保对下列入口点一致强制授权:
要求 AI 指明检查发生的位置并在未满足时关闭(默认拒绝)。
从一个端到端的用户旅程开始(例如登录 + 查看账户 + 更新账户)。如有需要,将其放在功能开关后合并。然后添加下一片(例如管理员专有操作)。
如果你用 Koder.ai 构建端到端(例如 React 前端、Go 后端、PostgreSQL),这种“薄切片”方法还能限制模型生成范围:更小的 diff、更清晰的审查边界、较少的意外授权绕过。
使用基于清单的审查流程,并要求每条权限规则配套测试。保留一小组“绝不能发生”的监测器(例如非管理员访问管理端点)。
对于建模决策(RBAC vs ABAC),在早期就达成一致,参见 /blog/rbac-vs-abac。
稳步上线胜过一次性大改——尤其当 AI 生成代码速度快于团队验证速度时。
如果你想要额外安全网,选择便于验证的工具与工作流:可导出的源代码以供审计、可重复的部署和在生成变更不满足安全规范时快速回退的能力。Koder.ai 围绕这种迭代风格设计,提供源码导出与基于快照的回滚——在需要在多代 AI 生成代码中逐步收紧访问控制时很有用。