gesponsertSchwachstellen schneller finden und sicher beheben KI in der Softwareprüfung

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F5 Networks GmbH

Die Entwicklungszyklen von KI werden immer kürzer. Gleichzeitig nehmen Codebasen, Abhängigkeiten und Schnittstellen zu.

Klassische Prüfverfahren bleiben unverzichtbar, stoßen bei dieser Menge und Komplexität aber an Grenzen. Leistungsfähige KI-Modelle können hier zusätzlich unterstützen: Sie untersuchen große Mengen Quellcode, verfolgen Datenflüsse über mehrere Anwendungen hinweg und weisen auf Muster hin, die auf Authentifizierungsfehler, unsichere Kryptografie oder Probleme mit der Speichersicherheit hindeuten. Der Nutzen solch einer Lösung entsteht jedoch erst, wenn aus einem maschinellen Hinweis ein stichhaltiger und reproduzierbarer Sicherheitsbefund wird. Das ist besonders wichtig, weil KI beide Seiten beschleunigt: Entwickler können Fehler früher erkennen und Korrekturen durchführen. Angreifer können dieselben technischen Fortschritte nutzen, um Schwachstellen schneller aufzuspüren oder Angriffsketten zu entwickeln. Die europäische Cybersecurity-Agentur ENISA hat in ihrem Threat Landscape Report 2025 insgesamt 4.875 Vorfälle aus dem Zeitraum Juli 2024 bis Juni 2025 analysiert. Als wichtigen Zugangsweg nennt sie die Kompromittierung von Software über aufgedeckte Schwachstellen in der digitalen Lieferkette.

F5 verknüpft KI-Analyse mit Produktsicherheit

F5 setzt dafür fortschrittliche KI-Modelle ein, um die eigene Software systematisch zu prüfen. Die Aufgabe ist anspruchsvoll: Die Codebasis umfasst mehrere Millionen Zeilen in Sprachen wie C, C++, Python, Tcl, Java und Go sowie Low-Level-C für FPGAs. Zudem wird F5-Software bei mehr als 80 Prozent der Global-Fortune-500-Unternehmen eingesetzt, häufig an exponierten Stellen zwischen Nutzern und Anwendungen, KI-Agenten und APIs oder in Infrastrukturen, die Zugriff und Verfügbarkeit steuern. Ein Fehler in solchen Komponenten kann deshalb weitreichende Folgen haben.

Ein belastbarer Prüfprozess besteht aus fünf Stationen

Der Prüfprozess beginnt mit dem technischen Kontext. Relevante Codebereiche, Abhängigkeiten, Konfigurationen und Einsatzbedingungen werden in einer kontrollierten Umgebung zusammengeführt. Die KI analysiert nicht nur einzelne Zeilen, sondern sucht nach Zusammenhängen zwischen Modulen und nach ungewöhnlichen Abläufen. Anschließend werden die Ergebnisse strukturiert: Dazu gehören unter anderem CWE-Zuordnungen, Schweregrad, Datei- und Zeilenverweise sowie die Bedingungen, unter denen sich eine mögliche Schwachstelle ausnutzen lässt.

Damit gelangen die Meldungen noch nicht automatisch in die Bearbeitung. Ein zweiter Prüfpfad kontrolliert jeden relevanten Befund. Je nach Fall kann dies ein weiteres Modell, ein reproduzierbarer Test, Fuzzing oder eine manuelle Analyse sein. Diese Verifikation trennt belastbare Ergebnisse von Fehlalarmen und schützt die Entwicklerteams vor einer kaum zu bewältigenden Menge ungeprüfter Hinweise. Auch die Ergebnisse der Analyse selbst benötigen Schutz. Ein valider Bericht über eine bislang unbekannte Schwachstelle beschreibt möglicherweise bereits einen Angriffsweg. F5 bindet die KI-gestützte Prüfung deshalb in klare Zugriffsregeln, Protokolle und isolierte Testumgebungen ein.

Das sind die wichtigsten Lektionen für Hersteller

Aktuelle KI-Modelle wie Claude Mythos oder GPT Cyber entwickeln sich in einer enormen Geschwindigkeit weiter. Inzwischen decken sie reale Sicherheitslücken auf, zeigen mögliche Exploits und helfen beim Erstellen von Patches. Sie können dabei kompilierten Code analysieren, komplexe Schwachstellenketten identifizieren und ausgefeilte Proof-of-Concepts erzeugen. Damit die Modelle aber auch effektiv die Software-Prüfung unterstützen, sind insbesondere folgende Punkte zu beachten:

• Zu viele Fehlalarme überlasten die Entwicklungsprozesse. KI tendiert dazu, eher zu viel als weniger zu erkennen. Daher sind Investitionen in den Ausbau von Verifizierungsprozessen, Triage-Automatisierung und Rückkopplungsschleifen erforderlich.

• KI-Modelle werden immer schneller und besser. Mit jeder neue Modellgeneration wächst die Leistungsfähigkeit. Daher müssen Unternehmen ihren Code mit den neuesten Modellen prüfen, um mit Angreifern mitzuhalten, die ebenfalls neueste Versionen nutzen.

• Die erzeugten Schwachstellenberichte streng schützen. Neue Sicherheitslücken sind für Cyberkriminelle eine Einladung für Angriffe. Daher dürfen entsprechende Berichte nur autorisiertem Personal oder KI-Umgebungen mit strengen Nutzungsrechten zur Verfügung gestellt werden.

KI erhöht das Tempo, in dem Schwachstellen gefunden, bewertet und potenziell ausgenutzt werden. Der entscheidende Vorteil entsteht durch einen kontrollierten Gesamtprozess. Wer diesen aufsetzt, kann neue Erkenntnisse schneller in wirksamen Schutz übersetzen und die eigene Software kontinuierlich gegen neue Angriffsmethoden absichern.

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