AI 生成代码如何实现认证、授权与角色

认证、授权与角色：它们是什么意思

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。

为什么 AI 生成代码经常混淆这些概念

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：

• “Auth” 中间件既识别用户又决定访问（在一个地方做两件事）。
• “角色检查”被当成认证来处理（“如果有角色，则用户已登录”）。
• 把令牌（JWT）当作能自动强制执行权限的东西，尽管它们只是携带声明。

这会产生在演示中能工作的代码，但安全边界不清晰。

本指南其余部分会覆盖的内容

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 如何从提示与代码库推断需求

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。

它依赖的输入

大多数 AI 生成的认证与角色代码由以下因素塑造：

• 你的提示：你使用的词汇（“admin 门户”、“多租户”、“员工与客户”）就像需求说明。
• 你现有的代码库：当前的模型、表、路由命名、错误处理、甚至文件夹结构都会影响生成内容。
• 框架默认：NextAuth 会话、Django 权限、Laravel guards、Spring Security 注解——AI 常沿着你提到的栈中的“推荐”路径走。
• 它见过的示例：常见教程和片段强烈影响输出，即便你的应用不同。

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。

命名的重要性超出预期

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：

• “Role” 会推动 RBAC。
• “Scope” 会推动 OAuth 风格的权限。
• “Policy” 会推动按资源的检查。

当需求模糊时的常见假设

当你不明确细节时，AI 常会假设：

• API 使用 JWT 访问令牌（通常为长期有效）
• 存在一个具有广泛权限的“admin”角色
• 使用邮箱/密码登录，即便你的本意是 SSO
• 授权检查只在路由/控制器层进行

盲目复制流行模式的风险

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 通常生成的认证流程

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。

常见的登录流程

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。

会话 vs. JWT：AI 的典型默认选择

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：

• 将令牌存储在 localStorage（方便但对 XSS 更危险）
• 使用长期有效的访问令牌且不做轮换
• 除非你明确要求，否则会跳过受众/发行者校验

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。

AI 生成认证代码经常忘记的基础项

即便流程可用，那些“乏味但重要”的安全项也容易被省略：

• 登录、注册和密码重置的速率限制
• 安全的密码哈希参数（例如 bcrypt 的 cost / Argon2 设置）
• 暴力破解防护（锁定、退避、IP/设备信号）
• 错误信息的一致性（避免账户枚举）

如何提示以得到你真正想要的流程

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。

AI 生成代码中授权的实现方式

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。

AI 常生成的栈

大多数生成的代码遵循可预测的栈：

• 认证中间件 / 守卫：尽早运行，向请求附加 user（或 principal）对象。
• 路由级策略：端点层面的检查，如“必须是 admin”或“必须具有 billing:read”。
• 数据库层检查：确认所有权或成员身份（例如“用户拥有该文档”、“用户属于此工作区”）。

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。

“默认拒绝” vs “默认允许”

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：

• 每个受保护路由都必须显式声明其策略。
• 如果策略不存在（或未通过），返回 403。
• 如果路由确实是公开的，用明确标记（例如 @Public()）标注，而不是依赖省略。

检查如何接入

常见的接入方式有两类：

1. 每路由装饰器/注解（例如 @Roles('admin')、@Require('project:update')）。易读，但易忘记。
2. 集中策略层（例如 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。

授权经常遗漏的地方

即便 HTTP 路由受保护，生成的代码也常忘记不明显的入口点：

• 后台作业与队列（worker 执行操作时不重新检查权限）。
• 管理端点 和“内部”工具被假定为私有。
• GraphQL 解析器：顶层查询检查了权限但嵌套字段没有。

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。

AI 常选择的角色与权限模型

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。

常见选项：RBAC、基于权限、ABAC 与混合

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。

为什么 AI 默认 RBAC（以及何时可接受）

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：

• 应用有少量明确区分的用户类型（例如 Admin / Staff / Customer）
• 访问规则不强依赖资源所有权或业务上下文
• 你想快速得到一个可理解的初版

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。

粒度：粗粒度角色 vs 功能权限

一个有用的规则是：用角色表达身份，用权限表达能力。

• 粗粒度角色 回答“你在组织中是谁？”（Admin、Member、Guest）。
• 权限 回答“你能做什么？”（创建项目、删除用户、查看计费）。

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）。

一个简单的起始模型及升级路径

从以下开始：

• 在 users.role 中放 2–4 个角色
• 为敏感操作（计费、用户管理）保留一小套权限
• 对用户生成内容使用所有权检查（只能编辑自己的）

然后演进为：

1. Role → role + permissions（角色映射到权限集）
2. 添加 资源级策略（所有者/租户检查）
3. 在业务需要时引入 ABAC 风格属性（plan、region、department）

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。

用户、角色与权限的数据建模模式

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。

常见核心：users、roles、permissions

大多数生成的代码会创建一个 users 表，外加下面两种之一：

• RBAC：roles、user_roles（关联表）
• RBAC + permissions：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。

租户与组织建模（AI 容易猜错的地方）

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：

• 角色是 全局的（对所有组织相同），还是
• 角色是 作用域化到组织（相同角色名可以在不同组织中存在）

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）。

将“所有权”与角色建模并行

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。

迁移时常见陷阱

生成的迁移常常遗漏防止细微授权漏洞的约束：

• 唯一约束：users.email（多租户则为 (organization_id, email)）
• 关联表上的复合唯一：(user_id, role_id) 与 (role_id, permission_id)
• 级联删除：删除用户应清理 user_roles，但要避免意外级联删除共享资源
• 种子数据：初始化角色/权限要幂等（可安全运行两次）并与环境相关

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。

中间件、守卫与策略层：典型接线方式

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。

AI 倾向创建的常见构建块

大多数代码生成器会产出以下混合物：

• 认证中间件：解析会话 cookie 或 Authorization: Bearer <JWT> 头，验证并附加 req.user（或等效上下文）。
• 守卫/过滤器（特定框架）：在到达处理函数前短路请求（如“必须登录”）。
• 策略函数/辅助：像 canEditProject(user, project) 或 requireRole(user, "admin") 的小函数。
• 权限查找辅助：从 DB 或令牌声明加载角色/权限。

授权检查应放在哪里

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：

• 控制器：做请求解析并调用服务方法。
• 服务：强制执行业务规则并调用策略辅助（“用户能否批准发票”）。
• 数据库查询：强制执行数据范围（例如 WHERE org_id = user.orgId），以免你错误地先取回被禁止的数据再去过滤。

一致性：单一决策来源

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”。

在不牺牲即时性的前提下保证一致性

AI 生成的代码可能会过度缓存角色/声明。建议：

• 使用短期有效的 JWT 或会话 TTL。
• 使用带失效的轻量级缓存（例如在角色变更时提升 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 生成的认证代码常见的安全缺口

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。

令牌与会话处理错误

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：

• 缺少轮换：刷新令牌无限期重复使用，泄露后能长期有效。
• 长期有效的访问令牌：没有短期访问令牌加刷新流。
• 不安全的 cookie：未设置 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。

授权漏洞（代价最高）

生成的代码常会检查“已登录”，但漏掉“被允许”。典型故障包括：

• IDOR（不安全的直接对象引用）：访问 /orders/:id 时没有验证该订单是否属于当前用户。
• 信任客户端发送的角色：从请求体或头部读取 role，而不是使用服务器存储的声明。
• 缺失对象级检查：用单一 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。

隐藏的管理员后门

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。

提示技巧：让 AI 产出更安全的认证与角色实现

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。

指定访问模型，而不仅仅是“添加 auth”

写清楚产品中存在的内容以及应如何行为：

• 角色清单（例如 admin、manager、member、viewer）以及用户如何获得这些角色。
• 动作 + 资源（例如“编辑发票”、“删除项目”、“邀请用户”）。
• 租户规则：例如 “用户只能访问其 org_id 范围内的记录”，包括交叉租户邀请的边缘情况。
• 所有权规则：例如 “用户可以更新自己的资料，但不能更新其他用户的”。

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：

• 角色/权限矩阵，
• 执行点（路由/服务/查询），以及
• 一组负面测试用例。

在该计划看起来正确后再生成代码。

要求默认拒绝与对象级检查

要求：

• 默认拒绝：每个受保护路由/控制器默认被阻断，除非显式允许。
• 对象级授权：比较当前用户与被访问记录的具体字段（而不仅仅是角色检查）。
• 显式错误处理：区分 401（未登录）与 403（已登录但被拒绝），同时不泄露敏感细节。

要求随代码一起交付测试与威胁场景

不要只请求实现——也要请求证明：

• 为每个角色和关键端点编写单元/集成测试。
• 负面测试（角色升级尝试、IDOR/对象替换、跨租户访问）。
• 覆盖这些测试的 1–2 个“滥用场景”。

事先添加安全约束

在提示中包含不可妥协的项目，如：

• 密码哈希算法（例如 Argon2id 或带 cost 的 bcrypt）
• 令牌过期/轮换规则（JWT/OAuth 会话时长）
• 审计日志需求（记录哪些事件、哪些字段、保留期限）

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）。

针对 AI 生成的认证与授权的代码审查清单

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。

1) 覆盖范围：在哪些地方必须应用 auth/authz

列出每个入口点并验证相同的访问规则是否一致强制：

• 公开 HTTP 端点：确认每个读写受保护数据的路由都检查了认证与授权。
• 后台任务 / 队列 / cron：确保 worker 不是通过直接调用特权服务方法来“跳过”授权。
• 内部工具与管理面板：验证管理操作不依赖“隐藏 URL”或仅依赖环境检查。
• Webhook 与入站集成：确保 webhook 端点验证签名/密钥且不会意外映射到特权用户。

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。

2) 安全设置与默认值

验证那些 AI 容易遗漏的实现细节：

• Cookies/Session：正确设置 HttpOnly、Secure、SameSite；短会话 TTL；登录时轮换。
• CORS：最小允许来源；在使用凭证时不要使用 *；正确处理预检。
• CSRF：对于基于 cookie 的认证，要求在变更状态的请求中验证令牌。
• 头部：HSTS、X-Content-Type-Options:no-sniff、frame-protections 等（视情况而定）。
• 速率限制：登录、密码重置、令牌刷新以及任何可能泄露账户存在性的端点。

3) 库、分析与变更控制

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。

证明访问控制有效的测试与监控

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。

单元测试：策略函数与角色矩阵

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：

• Admin 可以做 X；member 不行。
• Support 可以读取但不能更新。
• “无角色”（或匿名）默认被拒绝。

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：改变状态的真实流程

集成测试应覆盖在 AI 重构后常出错的流程：

• 登录 → 颁发访问令牌 → 请求成功。
• 刷新令牌轮换（旧刷新令牌被拒，新令牌被接受）。
• 注销（令牌/会话被失效化）。
• 角色变更（现有会话被更新或强制重新认证）。

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）。

负面测试：证明隔离与撤销

添加针对以下场景的明确测试：

• 跨租户访问（租户 A 不能读取租户 B 的资源）。
• 资源所有权（用户不能访问他人对象）。
• 已撤销的角色/已禁用用户（访问应立即失败或在定义的 TTL 内失效）。

日志与监控：检测滥用与回归

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：

• 401/403 响应激增。
• 来自同一账户/IP 的重复失败。
• 部署后权限拒绝突然增加。

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。

使用 AI 生成代码的团队的实用上线计划

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。

1) 从规则开始，而不是框架

在提示代码之前，用普通话写下你的访问规则：

• 实际需要的角色（通常比你想象的少）
• 这些角色授予的权限
• 所有权规则（例如 “用户只能编辑自己的资料”、“管理员可以查看所有”）

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。

2) 选定并标准化一种认证机制

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。

3) 在每个入口点显式声明授权

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：

• HTTP 控制器/路由
• 后台作业与队列 worker
• 管理脚本/CLI 任务
• Webhook 与内部服务

要求 AI 指明检查发生的位置并在未满足时关闭（默认拒绝）。

4) 以薄切片逐步上线

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。

5) 添加护栏：审查、测试与监控

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。