4 Risiken beim KI-Coding und wie Sie ihnen begegnen

Play Video: 4 Hidden AI Coding Risks and How to Address Them

96 % der Entwickler nutzen KI-Coding-Tools, um Code zu generieren, Fehler zu erkennen sowie Dokumentation oder Coding-Vorschläge zu liefern. Entwickler verlassen sich so sehr auf Tools wie ChatGPT und GitHub Copilot, dass etwa 80 % von ihnen Sicherheitsprotokolle umgehen, um sie zu nutzen.

Das bedeutet: Ganz gleich, ob Sie KI-generierten Code in Ihrem Unternehmen ablehnen oder nicht – Entwickler werden ihn wahrscheinlich nutzen.  Und das birgt einige Risiken. 

Einerseits hilft KI-generierter Code Entwicklern, Zeit zu sparen. Diese Zeit können sie dann kreativeren und anspruchsvolleren Aspekten der Entwicklung widmen, etwa dem Entwurf einer Architektur und dem Experimentieren mit innovativen Funktionen. 

Andererseits führt eine übermäßige Abhängigkeit von KI-generiertem Code zu Sicherheitslücken. Außerdem kann es zu Problemen mit der Einzigartigkeit des Codes und Streitigkeiten über geistiges Eigentum kommen. Sehen wir uns diese Risiken genauer an und finden wir heraus, wie Sie die richtige Balance zwischen menschlicher Kontrolle und KI-Autonomie finden.

1. Mangelnde Erklärbarkeit und Transparenz

Entwickler, die KI-generierten Code verwenden, müssen ihn überprüfen, debuggen und verbessern. Außerdem müssen sie Entscheidungen von KI-Systemen begründen können. Dies gilt besonders für Anwendungen im Gesundheitswesen, im Finanz- und im Rechtswesen, wo KI-Entscheidungen erhebliche Folgen haben. Dennoch mangelt es KI-generiertem Code grundsätzlich an Erklärbarkeit und Transparenz.

• Erklärbarkeit bezeichnet die Fähigkeit von Entwicklern, nachzuvollziehen, wie KI-Modelle zu ihren Ergebnissen gelangen.

• Transparenz bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Tools, Stakeholdern klare, verständliche und leicht zugängliche Einblicke in seine Prozesse und Entscheidungen zu geben.

Fehlende Erklärbarkeit und Transparenz bei KI-generiertem Code können zu Folgendem führen:

• Nicht nachvollziehbarer Code, der sich nur schwer debuggen und warten lässt und dadurch höhere Kosten und geringere Effizienz im Softwareentwicklungszyklus verursacht.

• Probleme bei der Einhaltung regulatorischer Vorgaben, insbesondere in Branchen mit Sicherheits-, Datenschutz- oder Ethikvorschriften.

Bei öffentlich verfügbaren generativen KI-Systemen ist es schwierig, die Gründe für ihre Ergebnisse nachzuvollziehen. Schließlich haben Sie die KI nicht trainiert und daher keinen vollständigen Einblick in die dafür verwendeten Trainingsdaten. Deshalb treten bei KI-generiertem Code häufig Herausforderungen bei der Wartung auf. 

In manchen Fällen kann solcher Code inhärente Verzerrungen enthalten, die schwer zu erkennen sind. So wurde beispielsweise 2019 festgestellt, dass ein KI-System im Gesundheitswesen zur Vorhersage von Patientenrisiken voreingenommen und ungenau war. Die Entscheidungsprozesse des Systems waren weder transparent noch leicht nachvollziehbar. Es dauerte beträchtliche Zeit, bis Forscher die durch fehlerhafte Zusammenhänge in den Trainingsdaten verursachten Verzerrungen identifizieren und beheben konnten.

ChatGPT, GitHub Copilot und ähnliche Tools können schnell Code schreiben, erklären ihre Ergebnisse jedoch nicht immer. So können Sie diesen Herausforderungen begegnen:

• Überprüfen und bewerten Sie die von der KI generierten Ergebnisse. Achten Sie auf Widersprüche, unlogische Muster oder Antworten, die nicht den Best Practices beim Coding entsprechen.

• Vergleichen Sie den generierten Code mit vertrauenswürdiger Dokumentation oder maßgeblichen Quellen, um seine Korrektheit und Logik zu überprüfen. Die offizielle Dokumentation Ihrer Programmiersprachen, Frameworks oder Bibliotheken ist dabei hilfreich.

• Dokumentieren Sie alle wichtigen KI-generierten Codeabschnitte und Entscheidungen. Halten Sie fest, wie die KI eingesetzt wurde, welche Eingaben sie erhalten hat und welche Änderungen am Ergebnis vorgenommen wurden. Diese Dokumentation ist für spätere Referenzzwecke oder bei Fragen zum Entscheidungsprozess unerlässlich.

2. Sicherheitslücken

Eine Studie von Forschern der Stanford University ergab, dass Entwickler, die KI-Systeme zur Codegenerierung einsetzen, eher unsichere Apps entwickeln. Wie von Menschen geschriebener Code kann auch KI-generierter Code Fehler oder Bugs enthalten, die zu Sicherheitslücken führen. Anders als bei von Menschen geschriebenem Code folgen solche Fehler jedoch möglicherweise keinen vorhersehbaren oder bekannten Mustern. Dadurch sind die entsprechenden Sicherheitslücken schwieriger zu erkennen und zu beheben.

Zu den häufigen Sicherheitsproblemen in KI-generiertem Code gehören:

• Injection-Schwachstellen: Wenn die KI Benutzereingaben nicht umfassend validiert oder Daten nicht ordnungsgemäß verarbeitet, können Angreifer schädlichen Code oder Abfragen in das System einschleusen.

• Schwächen bei der Authentifizierung: Fehlerhafte Authentifizierungsmechanismen ermöglichen unbefugten Zugriff.

• Falsch konfigurierte Berechtigungen: Wenn die KI Berechtigungen für verschiedene Komponenten oder Benutzer nicht ordnungsgemäß konfiguriert, kann dies zu Angriffen zur Rechteausweitung führen.

Ohne angemessene Kontrolle kann KI-generierter Code uneinheitlich sein und in verschiedenen Teilen der Anwendung standardisierte Sicherheitspraktiken außer Acht lassen. So begegnen Sie diesem Risiko beim KI-Coding:

• Führen Sie Audits und Peer-Reviews von KI-generiertem Code durch.

• Automatisieren Sie Tools für Static Application Security Testing (SAST), um KI-generierten Code während der Generierung und Bereitstellung zu testen.

• Schulen Sie Ihre Entwicklungsteams zu den potenziellen Sicherheitsrisiken von KI-generiertem Code. Security for Developers, ein zertifizierter Kurs von Snyk und der New York University, eignet sich dafür sehr gut.

3. Verletzung geistiger Eigentumsrechte

Kürzlich verklagte eine Gruppe von Autoren OpenAI mit dem Vorwurf, urheberrechtlich geschütztes Material zum Trainieren des großen Sprachmodells hinter ChatGPT verwendet zu haben.  Bundesrichter haben zwar kürzlich entschieden, dass die Ergebnisse des generativen KI-Systems nicht die Rechte von Urheberrechtsinhabern verletzen. Die Rechtslage rund um KI und geistiges Eigentum ist jedoch nach wie vor bestenfalls unklar.

KI-Tools generieren Code auf Grundlage umfangreicher Datensätze, darunter öffentlich verfügbarer Code sowie möglicherweise geschützter oder vertraulicher Informationen. Das bedeutet, dass manche Ergebnisse unbeabsichtigt Rechte an geistigem Eigentum verletzen können.

Gehen Sie folgendermaßen vor, um dies zu verhindern:

• Prüfen Sie KI-generierten Code auf mögliche Probleme mit geistigem Eigentum, besonders bei öffentlich verfügbaren KI-Systemen wie ChatGPT und GitHub Copilot.

• Verfolgen Sie KI-Neuigkeiten und informieren Sie sich über Gesetze zu KI-generierten Inhalten.

• Nutzen Sie Verfahren wie Wasserzeichen oder andere Techniken des Digital Rights Management (DRM), um KI-generierten Code zurückzuverfolgen.

4. Fehlende Richtlinien für KI-generierten Code

Da generative KI neu und spannend ist, setzen die meisten Unternehmen sie hastig ein. Viele haben sich jedoch noch nicht die Zeit genommen, entsprechende Richtlinien zu erstellen. Nur 10 % der Unternehmen haben eine formelle Richtlinie zu KI-generierten Inhalten.

Ohne klare Richtlinien unterscheidet sich der KI-Einsatz erheblich zwischen Teams und Projekten. Das führt zu uneinheitlichen Ergebnissen und beeinträchtigt die Codeintegrität und Anwendungssicherheit. Außerdem riskieren Sie einen Reputationsschaden, wenn Ihr KI-generierter Code Schaden verursacht oder verzerrte Ergebnisse liefert. 

Mit den richtigen Richtlinien geben Sie Ihren Entwicklern klare Vorgaben für die Verwendung von KI-generiertem Code. Um solche Richtlinien zu erstellen und Ihre Risiken beim KI-Coding zu reduzieren, können Sie mit folgenden Schritten beginnen:

• Legen Sie fest, in welchen Bereichen Ihres Unternehmens KI-generierte Inhalte verwendet werden dürfen. Dazu können Codegenerierung, Dokumentation und/oder automatisierte Tests gehören. So setzen Sie Grenzen und beugen Missbrauch vor.

• Nutzen Sie Tools wie Snyk Code, um KI-generierten Code zu analysieren und Sicherheitslücken zu erkennen und zu beheben.

• Legen Sie fest, wer für die Prüfung und Freigabe KI-generierter Inhalte verantwortlich ist. Führen Sie Peer-Review-Prozesse ein, bei denen Entwickler die Integrität und Zuverlässigkeit von KI-generiertem Code vor dessen Bereitstellung überprüfen.

• Entwickeln Sie Protokolle für den Umgang mit Problemen, die sich aus KI-generierten Inhalten ergeben, etwa möglichen Verletzungen geistiger Eigentumsrechte oder Sicherheitslücken. Dazu gehören Kommunikationsstrategien und Maßnahmen zur Schadensbegrenzung.

Sobald eine Richtlinie vorliegt, informieren Sie Entwickler und andere relevante Stakeholder darüber. Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Richtlinien außerdem, sobald neue Vorschriften in Kraft treten.

Reduzieren Sie Ihre Risiken beim KI-Coding mit Snyk

Snyk Code ist ein benutzerfreundliches SAST-Tool, das Echtzeit-Sicherheitsanalysen mit vollständigem Anwendungskontext für jede Art von Code bereitstellt – auch für KI-generierten Code. Unsere Software nutzt umfangreiches Expertenfeedback mit menschlicher Beteiligung, um eine hervorragende Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten.

Prüfen Sie Ihren KI-generierten Code mit Snyk auf Sicherheitslücken.