Pesquisadores afiliados à York University e à University of Calgary identificaram preocupações de segurança e privacidade em ambientes de desenvolvimento nativos de LLM, incluindo ferramentas como Claude Code, Cursor, Copilot e Codex. O estudo analisou relatos de desenvolvedores e apontou riscos ligados a operações de arquivos sem autorização, execução inesperada de código e fluxos de dados pouco transparentes.
O trabalho, intitulado “Impossible to hide secret …”: Uncovering Security and Privacy Issues in LLM-native IDEs, foi aceito na 41ª IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering. A pesquisa se concentra em como recursos de IA integrados ao ambiente de programação podem ampliar a superfície de exposição quando interagem com arquivos, comandos e informações do projeto.
Entre os pontos citados pelos pesquisadores estão telemetria, falta de clareza sobre o destino dos dados processados pelas ferramentas e possível vazamento de informações sensíveis. As conclusões reforçam a necessidade de configurações de segurança e privacidade mais transparentes por padrão em IDEs com IA, especialmente em contextos profissionais que lidam com código proprietário ou dados confidenciais.
