La seguridad de tu código en tiempos de IA

Generas código con IA, lo pegas en tu proyecto, haces un commit y a otra cosa. ¿Te suena?

A mí también me ha pasado. Y el resultado fue un mensaje a las pocas horas: “Oye, esto no funciona y tu código es como raro…”

El problema no era solo que el código fallase. El problema era que no sabía qué hacía ese código en cada rincón. Y eso, en seguridad, es la puerta de entrada para un desastre.

La seguridad del código ha sido durante años un tema que los developers dejaban “para los de seguridad”. Algo que pasaba en otro departamento, en otra reunión. Pero el panorama ha cambiado. Con la IA acelerando la producción de código a velocidades de vértigo, la seguridad ya no es algo que puedas ignorar y esperar que otros resuelvan por ti.

Johannes Dahse lleva 20 años dedicado a la seguridad informática. Es VP de Code Security en Sonar y antes de eso fue pentester profesional, investigador de vulnerabilidades y jugador obsesivo de competiciones CTF (Capture The Flag). Su historia empieza como la de muchos en seguridad: un día su ordenador fue hackeado y, en lugar de frustrase y punto, se obsesionó con entender cómo había pasado. De ahí a las competiciones universitarias de hacking, de ahí al pentesting profesional para grandes empresas, de ahí a crear herramientas de detección de vulnerabilidades.

En una conversación reciente en el podcast The Pragmatic Engineer, dejó ideas que todo developer debería tener en la cabeza.

Esto es lo que vas a encontrar aquí:

• Qué es la seguridad del código y por qué te incumbe como developer.
• Las vulnerabilidades básicas que siguen apareciendo en 2025 (sí, las mismas de hace 15 años).
• Herramientas que puedes usar para automatizar la detección de problemas.
• Cómo la IA cambia las reglas del juego en seguridad, para bien y para mal.
• Una checklist práctica para mejorar tu postura de seguridad hoy mismo.

Vamos al lío.

Quién debería ser responsable de la seguridad del código ¶

Hay una pregunta incómoda que flota en todas las empresas de software: ¿de quién es la seguridad?

La respuesta tradicional era sencilla. Existía un equipo de seguridad, hacían auditorías trimestrales, te pasaban un informe con los problemas y tú los ibas resolviendo antes del siguiente release. El ciclo era lento, las entregas también, y la cosa funcionaba.

Pero en 2025 los equipos despliegan varias veces al día. Hay asistentes de IA generando bloques de código cada pocos minutos. El ritmo es otro.

Johannes lo tiene claro: la seguridad del código debe ser responsabilidad de los developers. Y tiene lógica. Cada vulnerabilidad se manifiesta en el código. Los developers son los únicos que escriben ese código. Los developers son los únicos que pueden arreglarlo.

Eso no significa que los equipos de seguridad sobren. Tienen su papel en la estrategia más amplia: cumplimiento normativo, análisis de amenazas emergentes, tests de penetración, revisión de lógica criptográfica compleja. Pero la seguridad del día a día, la que se escribe línea a línea, esa es cosa tuya.

🔐 La seguridad del código no es un departamento. Es una habilidad que todo developer necesita incorporar en su flujo de trabajo diario.

Los básicos que aún se nos escapan ¶

Aquí viene la parte que duele. Sonar escanea 750.000 millones de líneas de código al día. En un estudio de 8.000 millones de líneas escritas por un millón de developers en 40.000 organizaciones, encontraron un dato revelador: hay un problema de seguridad por cada 1.000 líneas de código.

Y los problemas que aparecen no son exóticos ni sofisticados. Son los de siempre.

Las cinco vulnerabilidades más frecuentes según ese análisis:

1. Inyección de logs (Log Injection): Datos de usuario que acaban sin filtrar en los registros del sistema.
2. Cross-Site Scripting (XSS): Entrada de usuario que se renderiza en HTML sin escapar.
3. Inyección SQL: La reina de las vulnerabilidades. Consultas a base de datos construidas con datos del usuario sin sanitizar.
4. Contraseñas y tokens en el código: Credenciales que acaban hardcoded en el repositorio, a veces “solo para probar”.
5. Expresiones regulares inseguras: Patrones que pueden provocar ataques de denegación de servicio (ReDoS).

Las cuatro primeras llevan décadas con nosotros. Y siguen ahí.

Entiende lo que hace tu código ¶

Johannes insiste en un punto que parece obvio pero que cada vez es menos habitual: tienes que saber qué hace tu código. Eso incluye el código que genera la IA, las librerías que importas y las dependencias de esas dependencias.

Cuando un experto en seguridad revisa tu aplicación busca los edge cases que tú pasaste por alto. Los rincones oscuros donde una entrada inesperada provoca un comportamiento que nadie previó.

Piénsalo así. Tu aplicación tiene un formulario de subida de imagen de perfil. Funciona bien con JPGs y PNGs. Pero, ¿qué pasa si alguien sube un archivo .php o un shell script? Si no lo has contemplado, acabas de abrir la puerta de tu servidor.

Nunca confíes en la entrada del usuario ¶

Este principio es viejo como la programación web. Y se sigue incumpliendo.

Cada parámetro GET, cada cuerpo POST, cada cookie, cada cabecera HTTP que llega del exterior es territorio enemigo hasta que se demuestre lo contrario. No importa si viene de tu propia app frontend, de un formulario que tú has diseñado o de una API que tú controlas. La entrada siempre se valida en el servidor.

# ❌ Esto es una invitación al desastre
query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_input}"

# ✅ Usa consultas parametrizadas
query = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
cursor.execute(query, (user_input,))

Los secretos no van en el código ¶

Las credenciales hardcoded están detrás de muchas de las brechas de seguridad más sonadas. Un token de API que metes “para probar” acaba en el historial de Git. Y los atacantes rastrean repositorios públicos de GitHub buscando esos secretos.

Aunque borres el archivo, el historial de Git lo recuerda todo.

Las credenciales van en variables de entorno, en gestores de secretos como Vault o en los sistemas de configuración de tu proveedor cloud. Nunca en el repositorio.

# ❌ No hagas esto jamás
API_KEY="sk-1234567890abcdef" # Token en el código

# ✅ Usa variables de entorno
export API_KEY=$(vault read -field=key secret/myapp)

⚠️ Los atacantes rastrean repositorios públicos de GitHub buscando tokens y contraseñas. Incluso si los borras, el historial de Git los conserva. Usa un gestor de secretos. Siempre.

Las herramientas que necesitas conocer ¶

Uno de los mensajes más claros de Johannes es que la seguridad del código se puede (y se debe) automatizar. No tiene sentido dedicar horas humanas a buscar patrones que una herramienta detecta en segundos.

Estas son las categorías de herramientas que deberías tener en tu radar:

1. Linters en el IDE ¶

Tu editor de código ya tiene capacidad para detectar problemas básicos mientras escribes. Las extensiones de linting para VS Code, IntelliJ o cualquier otro IDE te avisan de errores sintácticos y semánticos al instante.

El problema es que su cobertura de seguridad es limitada. Analizan el archivo en el que estás trabajando, no el flujo de datos completo de tu aplicación. Son útiles como primera línea, pero no suficientes por sí solos.

2. SAST (Static Application Security Testing) ¶

Aquí la cosa se pone seria. Las herramientas SAST transforman tu código en un modelo abstracto, un grafo enorme donde cada función, cada if/else, cada asignación de variable es un nodo.

Sobre ese grafo rastrean cómo fluyen los datos desde las entradas de usuario hasta los puntos críticos: consultas SQL, respuestas HTML, operaciones de archivo, llamadas a sistema. Cuando detectan que un dato del usuario llega a uno de esos puntos sin validación, te avisan.

Lo interesante es que esto se hace sin ejecutar el código. Es un análisis estático que simula qué podría pasar en tiempo de ejecución. Los caminos de datos pueden ser largos y complejos, cruzando múltiples archivos y funciones.

Antes este análisis tardaba días. Ahora se resuelve en minutos. Si además quieres automatizar estas revisiones con tu agente de IA, existen skills especializadas en auditoría de seguridad y revisión de código que integran checklists OWASP y detección de vulnerabilidades directamente en tu flujo de trabajo.

3. SCA (Software Composition Analysis) ¶

El análisis de composición de software se centra en tus dependencias. Lee tu package.json, tu composer.lock, tu Gemfile.lock o el archivo de manifiesto que uses, y cruza cada librería y versión contra una base de datos de vulnerabilidades conocidas (los famosos CVE).

Hay más de 200.000 CVE registrados y cada día se publican unos 50 nuevos. Revisar eso a mano es imposible. Una herramienta SCA lo hace de forma automática y te avisa cuando una de tus dependencias tiene un problema conocido.

4. Detección de secretos ¶

Herramientas específicas que escanean tu repositorio buscando tokens, contraseñas, claves API y cualquier cosa que parezca una credencial. Se integran en el CI/CD para bloquear commits que contengan secretos antes de que lleguen al repositorio remoto.

5. DAST (Dynamic Application Security Testing) ¶

A diferencia del SAST, el DAST prueba tu aplicación desde fuera, como haría un atacante. Lanza peticiones maliciosas contra tu aplicación en ejecución y observa cómo responde. ¿Devuelve un error revelador? ¿Se cuelga? ¿Tarda demasiado?

Es como un test de penetración automatizado. Más útil para equipos de seguridad que para developers en el día a día, porque necesitas tener la aplicación desplegada en un entorno de pruebas. El bucle de feedback es más largo.

🛡️ Tu kit mínimo de seguridad debería incluir al menos un linter con reglas de seguridad, una herramienta SAST y una herramienta SCA. Esos tres elementos cubren la base sobre la que construir.

Cómo la IA está cambiando la seguridad del código ¶

Aquí es donde el terreno se vuelve pantanoso. La IA no es solo una herramienta para escribir código más rápido. Está transformando el panorama de la seguridad en varias direcciones a la vez.

Más código, más superficie de ataque ¶

El dato es simple: si hay un problema de seguridad cada 1.000 líneas y la IA te permite generar código a mayor velocidad, vas a producir más vulnerabilidades en menos tiempo.

Pero hay un matiz que Johannes destaca. Los LLMs en modo reasoning (como los modos avanzados de GPT o Claude) tienden a generar menos problemas de seguridad por bloque de código. Sin embargo, producen código más verboso. Más líneas para resolver el mismo problema. Y esas líneas extra suponen más complejidad, más superficie de ataque, más dificultad para revisar y mantener.

Aquella vieja máxima de que el código es un pasivo, no un activo cobra aquí todo su sentido. Cada línea que añades es una línea que mantener, revisar y proteger.

La calidad del código es seguridad ¶

Esta es una de las ideas más potentes de Johannes y que suele pasar desapercibida.

El código espagueti, ese que nadie quiere tocar, ese que tiene funciones de 400 líneas y nombres de variables de una letra, es un problema de seguridad. No porque contenga vulnerabilidades (que también), sino porque hace imposible que tus compañeros las detecten en una revisión de código.

Si un atacante descubre un fallo en tu aplicación y el código donde hay que aplicar la corrección es un caos ilegible, la “ventana de ataque” se extiende. Tardas más en entender el problema, más en diseñar la solución y más en verificar que no introduces nuevos fallos.

Con el código generado por IA esto se amplifica. Si aceptas bloques de código sin revisarlos, sin refactorizar, sin adaptar a las convenciones de tu proyecto, estás acumulando deuda técnica que es, al mismo tiempo, deuda de seguridad.

Una encuesta de Stack Overflow reveló que solo un 3% de los developers confía plenamente en el código generado por IA. Un 3%. Eso debería decirnos algo. La desconfianza está justificada, y si estás empezando en esto, conviene tener claros los riesgos de seguridad al programar con asistentes de IA antes de aceptar cada sugerencia. La pregunta es qué haces con ella: ¿revisas y adaptas o simplemente miras para otro lado?

Nuevos vectores de ataque ¶

La IA no solo cambia cómo escribimos código. Cambia la arquitectura de las aplicaciones. Donde antes tenías un backend con una base de datos, ahora puedes tener un LLM procesando peticiones. Y con eso llega un nuevo tipo de vulnerabilidad: la inyección de prompts.

Johannes lo define bien: si el lenguaje humano es el nuevo código, la inyección de prompts es la nueva inyección de código.

Un atacante puede manipular la entrada a tu sistema para modificar el system prompt, alterar el comportamiento del LLM o extraer información que no debería ser accesible. Es SQL injection, pero en lenguaje natural.

Slop squatting: la alucinación que te hackea ¶

Hay un ataque nuevo que nace directamente de las limitaciones de la IA: el slop squatting. Funciona así:

1. Un LLM sugiere usar una librería que no existe. Una alucinación.
2. Un atacante detecta ese patrón y registra un paquete con ese nombre en npm, PyPI o Maven Central.
3. El siguiente developer que sigue la sugerencia de la IA instala un paquete malicioso.

Es una variante de la “confusión de dependencias” que ya existía, pero acelerada por la IA. Antes era raro que un developer escribiera mal el nombre de un paquete. Con la IA sugiriendo librerías inventadas, la probabilidad se dispara.

Usar IA para revisar código generado por IA ¶

Johannes lanza aquí una advertencia que me parece fundamental: usar IA para verificar código generado por IA es como dejar que los estudiantes corrijan sus propios exámenes. Y esto aplica incluso cuando usas ChatGPT como herramienta de depuración y revisión: el modelo puede pasar por alto los mismos fallos que introdujo.

Si el modelo no fue capaz de evitar la vulnerabilidad al generar el código, ¿por qué iba a detectarla al revisarlo? Los sesgos y las limitaciones son los mismos.

Las herramientas deterministas (SAST, SCA, linters) son un complemento imprescindible. No sustituyen a la IA, la verifican. Y eso es clave.

🤖 La IA puede ayudarte a escribir código más rápido. Pero el cuello de botella ya no es la escritura. Es la verificación. Si no revisas, no estás programando: estás acumulando riesgo.

Los servidores MCP como nuevo vector de ataque ¶

Si trabajas con agentes de IA y servidores MCP (Model Context Protocol), hay un escenario que deberías tener en mente. Johannes lo describe así: un atacante puede crear un servidor MCP que dice hacer algo legítimo, pero que en realidad ejecuta código malicioso en tu máquina local.

Con los agentes ganando más autonomía y más permisos, el riesgo se amplifica. Un ticket de Jira con instrucciones maliciosas podría, en teoría, hacer que un agente inyecte una puerta trasera en tu código en lugar de resolver el problema de desarrollo.

No se trata de paranoia. Se trata de entender que cada herramienta con acceso a tu sistema es una superficie de ataque potencial. Los mismos principios de “nunca confíes en la entrada” aplican a los agentes y a las herramientas que les conectas.

Antes de conectar un servidor MCP a tu flujo de trabajo, pregúntate:

• ¿Quién ha publicado este servidor? ¿Es una fuente verificable?
• ¿Qué permisos necesita para funcionar? ¿Son proporcionales a lo que dice hacer?
• ¿Estás ejecutando el agente con los mínimos permisos necesarios o le has dado acceso a todo tu sistema de archivos?

La comodidad de dar permisos amplios para “que funcione” es la misma trampa de siempre con un envoltorio nuevo.

Checklist práctica de seguridad para developers ¶

Después de todo lo anterior, vamos a lo concreto. Estas son las acciones que puedes tomar hoy para mejorar la seguridad de tu código:

Hábitos de desarrollo:

• Valida toda entrada de usuario en el lado del servidor, sin excepciones.
• Usa consultas parametrizadas para cualquier interacción con bases de datos.
• Escapa toda salida que se renderice en HTML.
• Nunca almacenes secretos en el código. Usa variables de entorno o gestores de secretos.
• Revisa el código que genera la IA antes de hacer commit. Línea por línea si es necesario.
• Refactoriza el código generado para que cumpla las convenciones de tu proyecto.

Herramientas a integrar:

• Un linter con reglas de seguridad en tu IDE.
• Una herramienta SAST en tu pipeline de CI/CD.
• Una herramienta SCA que monitorice tus dependencias.
• Un detector de secretos que bloquee commits con credenciales.

Revisiones periódicas:

• Cada trimestre, haz una evaluación del estado de seguridad de tu proyecto.
• Revisa las dependencias que llevan tiempo sin actualizarse.
• Comprueba que los permisos de acceso a servicios y APIs siguen el principio de mínimo privilegio.
• Mantente al día con el OWASP Top 10 para conocer las amenazas más relevantes.

La seguridad perfecta no existe ¶

Johannes cierra con una idea que me parece la más honesta de toda la conversación: no existe la seguridad perfecta.

Su equipo de investigación de vulnerabilidades en Sonar elige los proyectos open source más populares del mundo, con comunidades enormes, con programas de bug bounty donde se paga a quien encuentre fallos. Y aun así, siempre encuentran algo.

La seguridad no es un destino al que llegas. Es un proceso que mantienes.

No necesitas ser un experto en criptografía ni un hacker de competición. Necesitas cerrar puertas y ventanas. Tener las herramientas básicas en su sitio. Revisar lo que produces. Y aceptar que siempre habrá riesgos, pero que puedes reducirlos a niveles razonables.

Es como asegurar tu casa. Puedes cerrar las ventanas, echar la llave y poner una alarma. Un ladrón con recursos suficientes puede entrar igual. Pero no dejas la puerta abierta de par en par solo porque la seguridad perfecta sea imposible.

Tu código funciona igual. Cierra las ventanas. Echa la llave. Y sigue construyendo.

Ah, y una última cosa. Johannes mencionó que Go le parece uno de los lenguajes más seguros por diseño. Los lenguajes nuevos aprenden de los errores de los anteriores. Pero Java también sale bien parado. Al final no se trata tanto del lenguaje como de los hábitos del developer que lo usa. Y esos hábitos, como diría Kent Beck, son lo que separa a un buen programador de uno que simplemente escribe líneas.

📹 Conversación completa: Code Security Essentials Every Developer Should Know - The Pragmatic Engineer Podcast

🔗 Recursos mencionados:

• OWASP Top 10 — Las diez vulnerabilidades web más críticas.
• Sonar — Herramientas de análisis de código y seguridad.
• CVE Program — Base de datos de vulnerabilidades conocidas.

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