Den ADLC beobachten und absichern: Ein vierstufiges Framework für CISOs und Entwicklungsteams beim Einsatz von KI

Wer die rasante Entwicklung unserer Branche verfolgt, kennt die Realität: Die Frage ist nicht, ob generative KI zur Erstellung von Softwarecode eingesetzt werden sollte oder ob der Anteil des durch GenAI generierten Codes in naher Zukunft steigen wird. Wir sind längst über das Stadium der bloßen Überlegung hinaus. Die eigentliche Frage ist, wie Sicherheit und Compliance gewahrt werden können, während GenAI und KI-Agenten Code generieren und Änderungen committen. Der Software Development Life Cycle (SDLC) hat sich direkt vor unseren Augen in den Agentic Development Lifecycle (ADLC) verwandelt, und ehrlich gesagt hinken wir bei den Best Practices für dessen Absicherung hinterher.

Während Entwicklungsteams die unbestreitbaren Vorteile von GenAI nutzen möchten, schlagen wir ein vierstufiges Grundgerüst vor, das es Sicherheitsverantwortlichen ermöglicht, KI-Codierungstools und -Agenten mit einem höheren, relevanteren Standard an Sicherheits-Best-Practices einzusetzen. Es beschreibt genau, was Unternehmen tun können, um eine sichere Code-Entwicklung zu gewährleisten – jetzt und in Zukunft, wenn agentische KI eine noch größere Rolle spielt.

Die Risiken von KI-generiertem Code, die wir nicht ignorieren dürfen

Seit GenAI durch die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 und kurz darauf durch andere große Sprachmodelle (LLMs) leicht zugänglich wurde, ist deren Anwendung bei der Codegenerierung eines der heißesten Themen in der Tech-Welt. Der Produktivitätsschub ist enorm, doch die Kehrseite der KI wurde schnell deutlich. Auch wenn einige Studien nahelegen, dass KI-generierter Code genauso sicher sein kann wie von Menschen geschriebener, liegt das eigentliche Risiko darin, wie schnell und häufig KI-generierte Fehler in das breitere Software-Ökosystem gelangen können.

Da laut Gartner 52 % der IT-Führungskräfte erwarten, dass GenAI in Kürze zur Softwareentwicklung in ihren Unternehmen eingesetzt wird, können wir es uns nicht leisten, zu langsam zu agieren oder auf eine präzisere gesetzliche Lage zu warten.

Die Bausteine für sichereren KI-Code

Wir bei Secure Code Warrior betrachten unser Framework für den sicheren Einsatz von KI-Codierungstools nicht als Endziel, sondern als entscheidenden Ausgangspunkt, den Unternehmen sofort übernehmen können:

1. Wo ist Ihr Regelwerk? Zuallererst benötigen Entwickler klare Richtlinien für die Nutzung von KI-Codierungstools. Unsere SCW AI Security Rules, die wir als kostenlose Ressource auf GitHub bereitgestellt haben, bieten beispielsweise strukturierte Anleitungen für Entwickler, die mit gängigen Tools wie GitHub Copilot, Cline, Roo, Cursor, Aider und Windsurf arbeiten. Diese Regeln sind bewusst schlank gehalten und dienen als praktischer Ausgangspunkt statt als erschöpfendes Regelwerk. Sie sind nach Bereichen (wie Web-Frontend, Backend und Mobile) gegliedert und stark sicherheitsorientiert; sie decken wiederkehrende Probleme wie Injektionsfehler, unsichere Handhabung, schwache Authentifizierungsabläufe und Schutz gegen Cross-Site Request Forgery (CSRF) ab.
2. Haben Sie den richtigen KI-Tech-Stack? Es geht nicht nur darum, KI zu nutzen, sondern das richtige Werkzeug für die Aufgabe zu wählen. Unternehmen müssen sich auf die Sicherheitseffizienz der verwendeten KI-Tools konzentrieren und sicherstellen, dass diese speziell für die Anforderungen einer sicheren Umgebung entwickelt wurden. Sie sollten in der Lage sein, KI-Tools für proaktive, entwicklergesteuerte Bedrohungsmodellierung zu nutzen, nicht nur für die Code-Ausgabe. Wenn die richtigen KI-Tools korrekt eingesetzt werden, erhöhen sie die Sicherheit und verhindern, dass Fehler in die Pipeline gelangen.
3. Präzise KI-Governance: Mangelnde Transparenz und Governance sind der schnellste Weg zu „Shadow AI“ und unsicherem Code im gesamten Unternehmen. Wir benötigen Tools, die tiefe Einblicke bieten, damit Unternehmen die KI-Einführung, die verwendeten MCPs und die durch agentische Technologie vorgenommenen Commits effektiv verwalten können. Durch die direkte Verknüpfung der KI-Nutzung mit den sicheren Programmierkenntnissen der Entwickler können Führungskräfte den Überblick behalten. Die Weiterbildung von Entwicklern durch ein kontinuierliches Lernprogramm stellt den sicheren Einsatz von KI früh im Software Development Lifecycle (SDLC) sicher, sodass Ihr Unternehmen schneller innovieren kann, ohne die Sicherheit zu opfern. Das können Sie sofort mit SCW Trust Agent: AI erreichen.
4. Adaptive Lernpfade: CISOs müssen ihre Entwickler durch Bildungsprogramme stärken, die praxisnahe, reale Weiterbildung in sicherem Programmieren bieten. Es ist entscheidend, den Fortschritt beim Erwerb neuer Fähigkeiten zu messen und die Commits der Entwickler zu beobachten, um zu sehen, wie gut sie diese Fähigkeiten täglich anwenden – insbesondere ihre Fähigkeit, die Arbeit von KI-Tools zu überprüfen. Durch Benchmarks zur Festlegung erforderlicher Kompetenzen und zur Messung des Lernfortschritts können Unternehmen den KI-Einsatz in der Softwareentwicklung effektiv steuern.

Möchten Sie Lernpfade und KI-Governance in Aktion sehen? Buchen Sie eine Demo.

Fazit

Wie jeder Entwickler weiß, sind KI-Codierungstools extrem leistungsfähig, aber wie sie eingesetzt werden, bestimmt, wie gut sie Sicherheit und Compliance unterstützen. Sicherheitsbewusste Entwickler und ihre Manager, die dieses Framework befolgen, um KI-Codierungstools von Beginn des Entwicklungszyklus an sicher zu nutzen, können die Qualität und Sicherheit ihres Codes verzehnfachen.

Und wer das nicht tut? Nun, leider wird das Risikoprofil weiter wachsen, und Sicherheitsverantwortliche werden weiterhin mit einer Cyber-Qualifikationslücke zu kämpfen haben, die im gleichen Tempo wächst.