Узнайте, как AI обычно генерирует логины, авторизацию и модели ролей, какие паттерны использует и как валидировать и усилить результат.

Аутентификация отвечает на вопрос: «Кто вы?» Это шаг, где приложение проверяет личность — обычно с паролем, одноразовым кодом, входом через OAuth (Google, Microsoft) или подписанным токеном вроде JWT.
Авторизация отвечает на вопрос: «Что вам разрешено делать?» После того, как приложение знает, кто вы, оно проверяет, можете ли вы просматривать эту страницу, редактировать запись или вызывать этот API-эндпоинт. Авторизация — про правила и решения.
Роли (часто называемые RBAC — Role-Based Access Control) — распространённый способ организовать авторизацию. Вместо того чтобы назначать десятки прав каждому пользователю, вы назначаете роль (например, Admin, Manager, Viewer), и роль подразумевает набор прав.
Когда вы генерируете код с помощью ИИ (включая платформы для «vibe-кодинга», как Koder.ai), важно держать эти границы чёткими. Самый быстрый путь выпустить небезопасную систему — позволить «логину» и «правам доступа» слиться в одну размывшуюся функцию «auth».
Инструменты ИИ часто смешивают аутентификацию, авторизацию и роли, потому что подсказки и примеры кода размывают их. Вы увидите выводы, где:
Это может породить код, который работает в демо-сценариях, но имеет неясные границы безопасности.
ИИ может набросать стандартные паттерны — потоки логина, обработку сессий/JWT и базовую интеграцию RBAC — но он не гарантирует, что ваши правила соответствуют бизнес-требованиям или что пограничные случаи безопасны. Людям всё ещё нужно валидировать сценарии угроз, правила доступа к данным и конфигурацию.
Далее мы рассмотрим, как ИИ делает выводы из вашей подсказки и кодовой базы, типичные потоки аутентификации, которые он генерирует (JWT vs сессии vs OAuth), как реализуется авторизация (middleware/guards/policies), типичные уязвимости и практические чеклисты для подсказок и ревью, чтобы сделать доступный контроль более безопасным.
ИИ не «открывает» требования к авторизации так, как это сделал бы коллега. Он делает выводы из набора сигналов и заполняет пробелы паттернами, которые видел чаще всего.
Большая часть AI-сгенерированного кода для аутентификации и ролей формируется под влиянием:
Если вы используете чат-ориентированный билдер вроде Koder.ai, у вас есть дополнительный рычаг: вы можете хранить переиспользуемое сообщение «спецификация безопасности» (или шаг планирования), которое платформа применяет последовательно при генерации роутов, сервисов и моделей БД. Это снижает расхождение между фичами.
Если в кодовой базе уже есть User, Role и Permission, ИИ обычно отзеркалит эту лексику — создаст таблицы/коллекции, энпойнты и DTO с похожими названиями. Если вместо этого вы используете Account, Member, Plan или Org, сгенерированные схемы чаще смещаются в сторону семантики подписок или арендаторов.
Небольшие подсказки в именах могут направлять большие решения:
Когда вы не уточняете детали, ИИ часто предполагает:
ИИ может копировать известный паттерн (например, «массив ролей в JWT», isAdmin boolean, строки прав в middleware), потому что он популярен — не потому что он подходит вашей модели угроз или требованиям соответствия.
Исправление простое: явно укажите ограничения (границы арендаторов, детализацию ролей, время жизни токенов и места, где должны выполняться проверки) до запроса генерации кода.
Инструменты ИИ склонны собирать аутентификацию из знакомых шаблонов. Это ускоряет работу, но значит, что вы часто получите самый распространённый поток, а не тот, что соответствует вашему уровню риска, требованиям соответствия или UX продукта.
Email + пароль — по умолчанию. Сгенерированный код обычно включает endpoint регистрации, входа, сброса пароля и endpoint «текущий пользователь».
Magic links (одноразовые ссылки/коды по email) часто появляются, когда вы упоминаете «passwordless». ИИ обычно создаёт таблицу для одноразовых токенов и endpoint для их верификации.
SSO (OAuth/OIDC: Google, Microsoft, GitHub) появляется, когда вы просите «Sign in with X». ИИ обычно использует библиотечную интеграцию и хранит provider user ID плюс email.
API-токены распространены для «CLI-доступа» или «сервер-сервер». Сгенерированный код часто создаёт статический токен на пользователя (или приложение) и проверяет его в каждом запросе.
Если в подсказке упоминается «stateless», «mobile apps» или «microservices», ИИ обычно выбирает JWT. В противном случае он часто по умолчанию выбирает сессии на стороне сервера.
С JWT сгенерированный код часто:
localStorage (удобно, но рискованнее для XSS)Со сессиями он часто правильно понимает концепцию, но может пропустить жёсткие настройки cookie. Возможно, вам придётся явно попросить настройки cookie вроде HttpOnly, Secure и строгой политики SameSite.
Даже если поток работает, «скучные» части безопасности легко упустить:
Опишите поток и ограничения в одном месте: «Использовать сессии на стороне сервера с безопасными cookie, добавить rate limits для логина, использовать Argon2id с указанными параметрами и реализовать токены сброса пароля, которые истекают через 15 минут.»
Если вы хотите JWT, укажите место хранения (лучше — cookie), ротацию и стратегию отзыва токенов заранее.
Совет для AI-помощников: в Koder.ai вы можете попросить систему не только сгенерировать endpoints, но и «acceptance checks» (коды статуса, флаги cookie, TTL токенов) как часть плана, а затем итерировать с помощью снапшотов/откатов, если реализация уйдёт в сторону.
Авторизация отвечает на вопрос: «Разрешено ли уже аутентифицированному пользователю выполнить это действие над этим ресурсом?» В AI-сгенерированных проектах она обычно реализуется как цепочка проверок, распределённых по пути запроса.
Большая часть сгенерированного кода следует предсказуемой структуре:
user (или principal).billing:read».Этот слоистый подход хорош, когда у каждого слоя ясная ответственность: аутентификация идентифицирует пользователя; авторизация оценивает права; проверки в БД верифицируют факты, специфичные для ресурса.
AI-сгенерированный код часто скатывается к по умолчанию разрешить: если политика отсутствует, endpoint всё равно работает. Это удобно при прототипировании, но рискованно — новые роуты или рефакторы тихо становятся публичными.
Более безопасный паттерн — deny by default:
@Public()), а не полагаться на отсутствие политики.Появляются два распространённых стиля:
@Roles('admin'), @Require('project:update')). Легко читаются, но их просто забыть.can(user, action, resource)), вызываемый из контроллеров/сервисов. Более согласованный, но требует дисциплины, чтобы разработчики не обходили его.Даже если HTTP-роуты защищены, сгенерированный код часто забывает о непрямых путях:
Относитесь ко всем путям выполнения — HTTP, задачи, вебхуки — как к требующим тех же гарантий авторизации.
Когда ИИ генерирует код авторизации, ему обычно нужно выбрать модель, даже если вы ничего не указывали. Выбор часто отражает то, что чаще встречается в туториалах и фреймворках, а не то, что лучше подходит вашему продукту.
RBAC (Role-Based Access Control) назначает пользователям роли вроде admin, manager, viewer, и код проверяет роль для разрешения действий.
Доступ на уровне прав (permission-based) назначает явные способности, например invoice.read или invoice.approve. Роли могут существовать, но служат просто наборами прав.
ABAC (Attribute-Based Access Control) принимает решения на основе атрибутов и контекста: департамент пользователя, владелец ресурса, время, тенант, уровень подписки, регион и т.д. Правила выглядят как «может редактировать, если user.id == doc.ownerId» или «может экспортировать, если plan == pro и region == EU».
Гибриды наиболее распространены в реальных приложениях: RBAC для общих разделений admin/не-admin, плюс права и проверки ресурса для деталей.
ИИ склонен по умолчанию к RBAC, потому что его легко объяснить и реализовать: столбец role в таблице users, middleware, проверяющий req.user.role, и пара условных операторов.
RBAC обычно достаточен, когда:
Он начинает ломаться, когда «роль» превращается в свалку для тонких правил («support_admin_limited_no_export_v2").
Полезное правило: используйте роли для идентичности, права — для возможностей.
Если вы каждый спринт добавляете новые роли, вероятно, вам нужны права (и, возможно, проверки владения).
Начните с:
users.role с 2–4 ролямиЗатем эволюция:
Такой путь сохраняет читаемость раннего кода и даёт чистую траекторию масштабирования авторизации без полной переработки.
AI-сгенерированные системы авторизации обычно принимают несколько знакомых форм БД. Знание этих паттернов помогает заметить, когда модель упрощает реальные требования — особенно в мульти-тенантных сценариях и вокруг правил владения.
Большинство сгенерированных систем создаёт таблицу users и либо:
roles, user_roles (таблица со связями)permissions, role_permissions, а иногда и user_permissionsТипичная реляционная структура выглядит так:
users(id, email, password_hash, ...)
roles(id, name)
permissions(id, key)
user_roles(user_id, role_id)
role_permissions(role_id, permission_id)
ИИ часто по умолчанию даёт имена ролям вроде admin, user, editor. Это годится для прототипов, но в реальном продукте стоит использовать устойчивые идентификаторы (например, key = "org_admin") и хранить отдельно удобочитаемые метки.
Если в подсказке упоминаются «teams», «workspaces» или «organizations», ИИ часто делает вывод о мульти-тенантности и добавляет поля organization_id / tenant_id. Ошибка — непоследовательность: он может добавить поле в users, но забыть добавить его в roles, таблицы связей и таблицы ресурсов.
Решите заранее, являются ли роли глобальными (одни и те же во всех организациях) или скоупнутыми на организацию (одна и та же роль может существовать в разных организациях).
В scoped RBAC обычно нужны roles(..., organization_id) и user_roles(..., organization_id) (или таблица memberships, которая анкорит связь).
Роли отвечают «что этот человек может делать?», владение отвечает «что он может делать с этой конкретной записью?» ИИ часто забывает владение и пытается решить всё ролями.
Практичный паттерн — хранить явные поля владения в ресурсах (например, projects.owner_user_id) и применять правила вроде «владелец ИЛИ org_admin может редактировать». Для совместно используемых ресурсов добавьте таблицы членства (например, project_members(project_id, user_id, role)), вместо того чтобы растягивать глобальные роли.
Сгенерированные миграции часто пропускают ограничения, которые предотвращают тонкие баги авторизации:
users.email (и (organization_id, email) в мульти-тенантных установках)(user_id, role_id) и (role_id, permission_id)user_roles, но избегайте каскадного удаления в общих ресурсах непреднамеренноЕсли схема не кодирует эти правила, ваш слой авторизации будет компенсировать это в коде — обычно непоследовательно.
AI-сгенерированные стеки аутентификации часто имеют предсказуемую «конвейерную» структуру: аутентифицировать запрос, загрузить контекст пользователя, затем авторизовать каждое действие с помощью переиспользуемых политик.
Большинство генераторов производит смесь:
Authorization: Bearer <JWT>, верифицирует и прикрепляет req.user (или эквивалентный контекст).canEditProject(user, project) или requireRole(user, "admin").ИИ часто помещает проверки прямо в контроллеры, потому что это легко сгенерировать. Для простых приложений это работает, но быстро становится непоследовательно.
Более безопасная схема:
WHERE org_id = user.orgId), чтобы не случайно получить запрещённые данные и не фильтровать их позже.Централизуйте решения в policy-хелперах и стандартизируйте ответы. Например, всегда возвращайте 401, когда пользователь не аутентифицирован, и 403, когда аутентифицирован, но не имеет прав — не смешивайте это по разным endpoint.
Единая обёртка authorize(action, resource, user) уменьшает баги «забытых проверок» и упрощает аудит. Если вы экспортируете сгенерированный код (например, из Koder.ai), такой единый входной пункт — удобное место для ревью после каждой итерации.
ИИ-сгенерированный код может агрессивно кешировать роли/claims. Предпочитайте:
permissions_version при изменениях ролей).Это сохраняет авторизацию быстрой и при этом позволяет изменениям ролей вступать в силу без больших задержек.
ИИ может быстро сгенерировать рабочую аутентификацию и проверки ролей, но он часто оптимизирует под «сценарий без ошибок». Когда подсказки неясны, примеры неполны или кодовая база не даёт четкой конвенции, модель склеивает фрагменты, которые она видела раньше — иногда с небезопасными дефолтами.
Частая проблема — создание токенов или сессий с избыточным временем жизни, отсутствие ротации или небезопасное хранение.
HttpOnly, Secure и подходящего SameSite, или сессии хранятся в localStorage «потому что так удобно».Профилактика: требуйте явных сроков действия, реализуйте ротацию refresh-токенов с серверной отзывной логикой и стандартизируйте настройки cookie в одном общем хелпере, чтобы все роуты использовали одинаковые защищённые дефолты.
Сгенерированный код часто проверяет «залогинен ли пользователь», но пропускает «разрешено ли пользователю это делать». Типичные провалы:
/orders/:id без проверки, что заказ принадлежит текущему пользователю.role из тела запроса или заголовков вместо серверных claims.isAdmin заменяет per-record авторизацию.Профилактика: принуждайте серверную авторизацию из авторитетных данных, добавляйте проверки на уровне объектов в слое данных (например, запросы фильтруются по userId/orgId) и по умолчанию запрещайте доступ, если разрешение явно не предоставлено.
ИИ иногда «помогает» с тестовыми упрощениями: захардкоженные админ-емейлы, пароли по умолчанию или не документированные админ-роуты.
Профилактика: запрещайте захардкоженные учётки в ревью, требуйте feature-флаги для debug-эндпоинтов и блокируйте сборку при наличии секретов/паролей по умолчанию с помощью сканирования и правил линтинга.
ИИ с готовностью заполнит пробелы «разумными дефолтами» — именно так тихие баги безопасности попадают в прод. Самый безопасный подход — рассматривать подсказку как мини-спецификацию безопасности: явные требования, явные не-требования и явные acceptance-тесты.
Запишите, что уже есть в продукте и как это должно работать:
admin, manager, member, viewer) и как пользователи их получают.org_id», включая краевые случаи вроде cross-org приглашений.Это предотвратит, что модель выдумает широкий «admin bypass» или пропустит изоляцию тенантов.
Если вы работаете в системе со структурированным шагом планирования (например, режим планирования в Koder.ai), попросите модель вывести:
Генерируйте код только после того, как план выглядит корректным.
Попросите:
401 (не аутентифицирован) и 403 (аутентифицирован, но не разрешено) без утечки лишних деталей.Не просите только реализацию — просите доказательства:
Включите безоговорочные требования, такие как:
Если хотите шаблон подсказки для команды, храните его в общем документе и давайте на него ссылку внутри — например, /docs/auth-prompt-template.
ИИ может быстро сгенерировать рабочую аутентификацию, но ревью следует считать базовым допуском: код неполон, пока это не доказано. Используйте чеклист, фокусируясь на покрытии (где применяется доступ) и корректности (как он применяется).
Перечислите все точки входа и проверьте, что везде применяются одинаковые правила доступа:
Быстрая техника: просканировать все функции доступа к данным (например, getUserById, updateOrder) и подтвердить, что они получают актёра/контекст и применяют проверки.
Проверьте детали, которые ИИ легко пропустить:
HttpOnly, Secure, SameSite установлены; короткий TTL сессии; ротация при логине.* с credentials; обработка preflight.Предпочитайте проверенные библиотеки для JWT/OAuth/хеширования паролей; избегайте самодельной криптографии.
Запускайте статический анализ и проверки зависимостей (SAST + npm audit/pip-audit/bundle audit) и убедитесь, что версии соответствуют вашей политике безопасности.
Наконец, введите peer-review gate для любых изменений в auth/authz, даже если они сгенерированы ИИ: требуйте минимум одного рецензента, проходящего чеклист и подтверждающего покрытие тестами для как разрешений, так и запретов.
Если ваш процесс подразумевает быстрое генерирование кода (например, Koder.ai), используйте снапшоты и откаты: генерируйте маленькие, ревью-годные изменения, запускайте тесты и быстро откатывайте, если выходной код ввёл рискованные дефолты.
Баги авторизации часто «молчат»: пользователи просто видят чужие данные, и ничего не падает. Для AI-сгенерированного кода тесты и мониторинг — самый быстрый способ убедиться, что правила, которые вы думаете, совпадают с правилами, которые реально выполняются.
Начните с тестирования самых мелких точек принятия решения: ваши policy/permission-хелперы (например, canViewInvoice(user, invoice)). Постройте компактную «матрицу ролей», где каждая роль тестируется для каждого действия.
Фокусируйтесь на разрешениях и запретах:
Хороший признак — когда тесты заставляют вас явно определять поведение при отсутствии данных (нет tenant id, нет owner id, null user).
Интеграционные тесты должны покрывать потоки, которые чаще ломаются после AI-рефакторов:
Эти тесты должны бить по реальным роутам/контроллерам и проверять HTTP-статусы И response bodies (чтобы не было частичной утечки данных).
Добавьте тесты на:
Логируйте отказы авторизации с кодами причин (без чувствительных данных) и ставьте алерты на:
Рассматривайте эти метрики как gate для релиза: если паттерны отказов изменились — расследуйте до того, как пользователи это заметят.
Выпуск AI-сгенерированной авторизации — это не одноразовый merge. Относитесь к этому как к продуктной фиче: определите правила, реализуйте узкий срез, проверьте поведение, затем расширяйте.
Прежде чем просить код, запишите ваши правила доступа простым языком:
Это станет «источником истины» для подсказок, ревью и тестов. Если нужно быстрое руководство, посмотрите /blog/auth-checklist.
Выберите один подход — session cookies, JWT или OAuth/OIDC — и задокументируйте его в репозитории (README или /docs). Просите ИИ следовать этому стандарту каждый раз.
Избегайте смешанных паттернов (например, некоторые endpoint используют сессии, другие — JWT) без плана миграции и чётких границ.
Команды часто защищают HTTP-роуты, но забывают «боковые двери». Убедитесь, что авторизация принудительно применяется последовательно для:
Требуйте от ИИ показать, где происходят проверки, и что система «fail closed» (по умолчанию запрещать).
Начните с одного пользовательского пути end-to-end (например, логин + просмотр аккаунта + обновление аккаунта). Смёржите за feature-flag при необходимости. Затем добавляйте следующий срез (например, действия только для админов).
Если вы строите E2E с Koder.ai (например, React фронт, Go бэкенд и PostgreSQL), такой «тонкий срез» помогает ограничить объём генерации: меньшие диффы, понятнее ревью и меньше случайных обходов авторизации.
Используйте процесс ревью с чеклистом и требуйте тестов для каждого правила доступа. Держите набор «нельзя допускать» мониторов (например, не-админ попал к админ-эндпоинту).
По архитектурным решениям (RBAC vs ABAC) согласовывайтесь заранее — см. /blog/rbac-vs-abac.
Плавный релиз лучше, чем глобальный рефактор авторизации — особенно когда ИИ может генерировать код быстрее, чем команда успевает его валидировать.
Если хотите дополнительную страховку, выбирайте инструменты и процессы, которые упрощают верификацию: экспортируемый исходный код для аудита, повторяемые деплои и возможность быстрого отката сгенерированных изменений. Koder.ai ориентирован на такой стиль итераций: экспорт кода и снапшоты для отката — полезно при ужесточении контроля доступа через несколько поколений AI-генерированного кода.