Guide och checklista för att säkra AI-genererad kod

AI-drivna verktyg som Lovable och Cursor gör det möjligt att utveckla SaaS-produkter i rekordfart. Men snabbheten innebär också att du ofta inte har full kontroll över hur koden är strukturerad, vilka beroenden som används eller vilka säkerhetsrisker som följer med AI-genererade moduler.

För SaaS-founders och utvecklingsteam som vill skala handlar modern säkerhet om att skapa insyn, struktur och riskmedvetenhet – inte att bromsa innovationen. Här är en komprimerad guide för att säkra en vibecoded SaaS innan kundlansering.

1. Förstå riskbilden i AI-genererad kod

   När AI skriver stora kodblock blir det svårare att intuitivt upptäcka brister. Vanliga problem är okända beroenden, för breda API-rättigheter, inkonsekvent autentisering och frånvaro av robust inputvalidering. Ingen av dessa är unika för vibecoding – men de blir svårare att se utan strukturerad granskning.

2. Arbeta enligt en riskbaserad modell (ISO 27001)

   ISO 27001 ger dig en ram för att avgöra vad som faktiskt är skyddsvärt i din SaaS, hur risker ska bedömas och hur förändringar ska kontrolleras. Det handlar inte om att certifiera sig, utan om att skapa trygghet i snabb utveckling.

3. Genomför teknisk validering tidigt

   Kodgranskningar, dependency-scanning och penetrationstester är avgörande för att få en realistisk bild av hur produkten beter sig. I AI-genererade kodbaser är dessa tester ofta det enda sättet att identifiera logikfel och dolda attackytor.

Checklista: Säker vibecoding för SaaS-teams

✓ Kartlägg kritiska tillgångar (API:er, identitet, dataflöden, nycklar)

✓ Identifiera risker med hjälp av en lättviktig TARA-analys

✓ Granska AI-genererad kod med fokus på beroenden och åtkomstlogik

✓ Testa produkten med penetrationstest och API-validering

✓ Säkerställ loggning och spårbarhet i driftmiljön

✓ Genomför en gap-analys mot relevanta ISO 27001-kontroller

✓ Dokumentera rutiner för kodändringar, beroenden och säkerhetskrav