SaaS byggd i Lovable eller Cursor: Så säkrar du kod du inte själv skrivit
- Cyber Instincts AB
- 4 dec.
- 3 min läsning
Vibecoding har förändrat SaaS-utveckling i grunden. Med verktyg som Lovable och Cursor kan utvecklingsteam i dag bygga funktionalitet, integrationer och till och med hela produkter i en hastighet som tidigare varit reserverad för stora organisationer. Det är ett enormt lyft för innovationstakten men det förändrar också relationen mellan utvecklare och deras egen kod.
För i många vibecoding-drivna projekt uppstår samma situation: produkten växer snabbt, funktioner byggs över helgen, användare börjar testa – och allt fungerar. Men frågan som hänger i luften är ofta: Hur mycket av detta förstår vi egentligen på detaljnivå?
Det är inte ett problem i sig. Det är en naturlig konsekvens av att AI blivit en medutvecklare. Men för ett SaaS-bolag som ska växa, möta kundkrav eller gå in i enterprise-affärer är det avgörande att veta vad som byggts, hur det fungerar och vilka säkerhetskonsekvenser det får.
När snabbhet skapar okända ytor
Utvecklare som använder AI-genererad kod arbetar mer som arkitekter och validerare än som författare. Det är en styrka, mindre tid på boilerplate, mer tid på problemlösning, men det innebär också att en del av den intuitiva kännedom man annars får av att skriva kod manuellt försvinner.
Det gör att attackytan kan växa på oväntade sätt:bibliotek läggs till automatiskt, autentiseringslogik förenklas för att “fungera”, API:er genereras med för bred åtkomst, eller beroenden med kända sårbarheter smyger sig in. Det är inte sabotage, det är snabbhetens bieffekt.
I traditionella projekt upptäcks sådant ofta under utvecklingen. I vibecoding-projekt upptäcks det först när någon aktivt letar efter det.
Att säkra vibecoded SaaS handlar inte om att bromsa — utan om att förstå
Det viktiga är inte att kontrollera varje rad kod. Det viktiga är att skapa kontrollpunkter som ger överblick och trygghet.
ISO 27001 är särskilt användbart i vibecoding-miljöer eftersom det bygger på tre grundpelare:
Identifiera vad som är skyddsvärt.I en SaaS är det ofta identitetsflöden, kunddata, API-nycklar, beroenden och driftsmiljö.
Förstå riskerna.Inte hypotetiska hot, utan realistiska: felaktiga accesskontroller, sårbara bibliotek, osynlig kodlogik, oupptäckta API-utgångar.
Skapa strukturerade kontroller.Så att även hög utvecklingstakt sker med trygghet — loggning, kodgranskning, förändringshantering, konfigurering av molnplattformar.
Poängen är att standarden hjälper teamet att skapa förutsägbarhet, inte att sakta ner innovationen.
Gap-analys och penetrationstester – verktygen som ger klarhet
I vibecoding-lösningar där ingen fullt ut skrivit all kod själv blir gap-analysen ett av de viktigaste stegen. Den hjälper teamet att se:
vad som saknas för att möta kunders säkerhetsförväntningar,
vilka delar av koden eller miljön som behöver förtydligas,
och var strukturerna inte hänger ihop med verksamhetens ambitioner.
Penetrationstester fyller sedan funktionen att testa verkligheten, inte teorin. De visar om API:er håller, om åtkomstlogik fungerar och om AI-genererad kod råkat skapa öppningar som ingen tänkt på. Det är inte en revision, det är en kartläggning av vad produkten faktiskt gör.
Riskanalysmetoder som TARA knyter ihop detta genom att prioritera de risker som är affärskritiska. I snabb AI-driven utveckling är det ofta skillnaden mellan att fixa rätt sak i tid och att drunkna i detaljer.
Säker vibecoding är er konkurrensfördel
Lovable, Cursor och andra AI-verktyg är inte ett hot mot säkerhet. De är framtidens sätt att bygga SaaS. Men för att ta tillvara den potentialen krävs en strukturerad väg till säkerhet, inte mer tid, bara mer förståelse.
SaaS-produkter som kombinerar vibecodingens tempo med en mogen säkerhetsstruktur står starkare i kunddialoger, upphandlingar och investeringsrundor. De växer snabbare, tryggare och mer förutsägbart.
Kort sagt: Det viktiga är inte att du skrivit all kod själv, utan att du vet vad den gör.
Mer om våra cybersäkerhetstjänster här.
FAQ
Är AI-genererad kod mindre säker än manuell kod?
Inte nödvändigtvis. AI-genererad kod kan vara lika säker som manuell kod, bland säkrare, men utmaningen ligger i överblicken. När utvecklare inte själva skrivit hela koden minskar förståelsen för implementation, beroenden och undantagshantering. Det är därför strukturerad granskning och riskanalys är så viktig.
Hur vet man om kod skriven i Lovable eller Cursor är säker?
Det avgörs inte av verktyget, utan av processen runtomkring. Säkerhet handlar om att förstå hur funktioner byggts, hur åtkomstlogik ser ut, vilka bibliotek som använts och hur data flödar genom applikationen. Kodgranskning, penetrationstester och en riskbaserad metodik ger svaret, inte magkänsla.
Kan man använda vibecoding i produkter som säljs till enterprise-kunder?
Absolut. Men enterprise-kunder förväntar sig tydlighet i riskhantering, dokumentation, säkerhetsarbete och testresultat. Så länge utvecklingsteamet arbetar strukturerat, gap-analys, riskbedömning, kontroller och återkommande tester, är vibecoding inte ett hinder utan en styrka.
