Neues Jahr, neue Sicherheitsziele: Verbessern Sie Ihre AppSec 2025

Während die Uhr immer näher auf 2025 zuläuft, versuchen wir alle, Ziele und Vorsätze für das neue Jahr zu finden. Doch anders als beim jährlichen Versprechen, rund um die Feiertage mehr Sport zu treiben und weniger Süßes zu essen (huch), ist Anwendungssicherheit ein Bereich, in dem sich niemand Nachlässigkeiten leisten kann.

Überspringen wir die Aufschieberitis und legen gleich los – mit praktischen Neujahrsvorsätzen, mit denen Sie Ihre AppSec auf ein neues Niveau bringen.

Nehmen Sie sich vor, Schwachstellen schneller zu beheben

Das Erkennen, Priorisieren und Beheben von Schwachstellen ist häufig langsam und ressourcenintensiv. Hinzu kommt, dass die Lücke zwischen entdeckten und behobenen Schwachstellen immer größer wird. Während Unternehmen im Durchschnitt nur eine monatliche Rate von 5 % bei der Behebung kumulierter Schwachstellen erreichen, steigt die Zahl der CVEs jährlich um etwa 25 %.

Machen Sie es sich dieses Jahr zur Priorität, Workflows und Tools einzusetzen, die automatisierte Schwachstellenbehebungen ermöglichen. Die Auto-Fix-Funktionen von Snyk können beispielsweise Schwachstellen in Ihrem Code, Ihren Abhängigkeiten, Containern und Ihrer Infrastructure as Code (IaC) schnell erkennen und beheben. Wenn Sie automatisierte Tools in Ihre CI/CD-Pipelines integrieren, können Sie ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten, ohne Ihren Entwicklungsprozess zu verlangsamen.

Bringen Sie KI und Automatisierung mit menschlicher Expertise in Einklang

KI-Tools verändern die Art und Weise, wie Unternehmen AppSec angehen, und ermöglichen eine schnellere Erkennung und Behebung von Schwachstellen. Die wirksamsten Strategien verlassen sich jedoch nicht allein auf KI – sie verbinden die Geschwindigkeit und Präzision der KI mit menschlicher Expertise. Diese Zusammenarbeit stärkt nicht nur die Abwehr, sondern schafft auch Vertrauen in die wachsende Rolle der KI im Sicherheitsbereich.

Um den größtmöglichen Nutzen aus KI-gestützter Sicherheit zu ziehen, sollten Sie nach Lösungen suchen, die Folgendes bieten:

• Nahtlose Integration: KI-Sicherheitslösungen müssen sich direkt in Entwicklungs-Workflows integrieren lassen, damit Sicherheitsteams dort mit Softwareteams zusammenarbeiten können, wo diese arbeiten.

• Umsetzbare Erkenntnisse: KI-Tools sollten Schwachstellen und vorgeschlagene Korrekturen klar erläutern, damit Entwickler schnell handeln können.

• Validierung durch Menschen: Wie alle Sicherheitstools für Entwickler sollten KI-Lösungen Vertrauen fördern, indem sie es Entwicklerinnen und Entwicklern ermöglichen, Empfehlungen zu prüfen und zu verfeinern und so deren Richtigkeit und Relevanz zu bestätigen. Schließlich sollen diese Tools als Leitplanken dienen, nicht als Fesseln.

Stärken Sie das Vertrauen in KI-generierten Code

KI-Tools helfen Teams außerdem dabei, Code schneller denn je zu schreiben, zu optimieren und Fehler zu beheben. Doch mit Geschwindigkeit und Automatisierung kommen neue Fragen auf: Können Entwickler darauf vertrauen, dass KI-generierter Code Sicherheitsstandards erfüllt? Laut unserem Bericht zur Codesicherheit mit KI stoßen mehr als die Hälfte (56,4 %) der Entwickler regelmäßig auf Sicherheitsprobleme in KI-generiertem Code. Trotzdem umgehen 80 % weiterhin die KI-Code-Sicherheitsrichtlinien ihres Unternehmens, um diese Tools zu nutzen.

Der Schlüssel zu mehr Vertrauen in KI-generierten Code liegt darin, Sicherheitstests und die Behebung von Problemen von Anfang an in den Entwicklungsprozess zu integrieren. Wenn KI-Tools nicht nur Codevorschläge, sondern auch Sicherheitsprüfungen in Echtzeit bieten, können Entwickler beruhigt sein: Schwachstellen werden gekennzeichnet und behoben, während der Code geschrieben wird – statt erst später bei Audits oder in der Produktionsumgebung entdeckt zu werden.

Machen Sie die Sicherheit von KI-Modellen zur Gewohnheit

Wenn Ihr Unternehmen KI als Teil seiner Produkte oder Betriebsabläufe entwickelt, sollte der Schutz von KI-Modellen oberste Priorität haben. Diese Modelle bringen besondere Risiken mit sich, etwa Modellvergiftung, adversariale Angriffe und Data Drift. Diese können sowohl die Integrität der Systeme als auch der von ihnen verarbeiteten Daten beeinträchtigen.

Schützen Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden, indem Sie bewährte Vorgehensweisen wie die folgenden umsetzen:

• Schützen Sie Trainingsdaten: Sorgen Sie für sichere Datenpipelines, um unbefugte Manipulationen oder eine Vergiftung von Trainingsdatensätzen zu verhindern. Verwenden Sie vielfältige Datensätze, um die Auswirkungen einer einzelnen beschädigten Datenquelle zu minimieren.

• Behalten Sie Data Drift im Blick: Bewerten und trainieren Sie Modelle kontinuierlich neu, um auf Veränderungen in Datenmustern zu reagieren, die Leistung und Sicherheit beeinträchtigen können. Auch KI selbst kann Sie dabei unterstützen—ML-Modelle wie Isolation Forests lassen sich zur Erkennung von Anomalien einsetzen.

• Härten Sie Modelle: Verwenden Sie Techniken wie Differential Privacy, Verschlüsselung und adversariales Training, um Ihre Modelle widerstandsfähiger gegen Angriffe zu machen.

  Auf eine stärkere AppSec 2025

  Wenn Sie Ihre Sicherheitsstrategie für 2025 aktualisieren, machen Sie diese Verbesserungen Ihrer AppSec zu Neujahrsvorsätzen, die Bestand haben. Indem Sie die Behebung von Schwachstellen automatisieren, Sicherheit in KI-gestützte Workflows integrieren und KI-Modelle schützen, reagieren Sie nicht nur auf die Herausforderungen von heute – Sie bereiten sich auch auf die Softwareentwicklung von morgen vor.

  
  Wenn Sie mehr über „AppSec-Erschöpfung“ und darüber erfahren möchten, wie Ihr Unternehmen Entwickler für sicherere Programmierpraktiken gewinnen kann, laden Sie unseren aktuellen Bericht zum Stand der Open-Source-Sicherheit herunter.