KI-gestützte Security
in der CI/CD-Pipeline
Von Secrets Scanning bis AI Red Teaming: Wie Künstliche Intelligenz die Software-Sicherheit revolutioniert — 10 Kapitel mit konkreten Tool-Empfehlungen und Handlungsschritten.
GitHub Copilot, Cursor & Co. generieren heute einen erheblichen Anteil des Produktionscodes — doch KI-generierter Code ist nicht automatisch sicherer Code: LLMs replizieren bekannte Schwachstellen-Muster, halluzinieren Dependencies und schreiben Secrets direkt in den Code. Die Antwort: Wenn KI Code schreibt, muss KI diesen Code auch testen. Dieses Whitepaper beschreibt die fünf Säulen KI-gestützter Security in der CI/CD-Pipeline — mit Gesamtarchitektur, Governance-Kapitel und Drei-Phasen-Fahrplan.
Unser 5-Phasen-Ansatz
AI-Powered SAST
Semantische Code-Analyse mit LLMs statt reiner Pattern-Matcher — mit deutlich weniger False Positives
Secrets Scanning mit KI
Intelligente Erkennung jenseits von Regex — inklusive Infrastructure-as-Code und Konfigurationsdateien
LLM-DAST
Dynamisches Testing durch autonome AI Agents — automatisierte Pentests bei jedem Pull Request, 24/7
SCA mit KI & AI-BOM
Supply-Chain-Security mit Reachability-Analyse, halluzinierte Dependencies erkennen, AI-BOM aufbauen
AI Red Teaming
KI testet KI: Prompt Injection, Jailbreaking und Agent Hijacking kontinuierlich in der Pipeline prüfen
Was das Whitepaper enthält
- 10 Kapitel auf 12 Seiten
- Die 5 Säulen KI-gestützter Security
- Pipeline-Gesamtarchitektur „Security at Every Stage"
- Drei-Phasen-Fahrplan (0–12 Monate)
- Governance, Compliance & EU AI Act
- Konkrete Tool-Empfehlungen je Phase
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