Die 5 besten SAST-Tools zur automatischen Fehlerbehebung im Vergleich

7 Stunden. So lange braucht ein Entwickler durchschnittlich, um ein Sicherheitsproblem im Code zu beheben.

Die Erkennung von Sicherheitslücken wird immer besser und lässt sich zunehmend skalieren. Die Behebung von Sicherheitsrisiken ist jedoch nach wie vor ein mühsamer, zeitaufwendiger Prozess, der Entwickler von ihrer eigentlichen Arbeit abhält. Und da KI-generierter Code immer schneller und in größerem Umfang Sicherheitslücken einführt, nimmt die Behebung noch mehr Zeit in Anspruch.

Was die Behebung unsicheren Codes umfasst

Entwickler müssen herausfinden, worin die Sicherheitsprobleme bestehen, recherchieren, wie sie sich am besten und effizientesten beheben lassen, und die Korrekturen anschließend umsetzen. Das unterbricht den Arbeitsfluss, senkt die Behebungsraten und führt so zu wachsenden Sicherheitsschulden sowie unsicheren, übereilten Workarounds.

Wichtige Funktionen für die moderne Code-Behebung

Da Entwickler deutlich mehr Zeit mit dem Lesen als mit dem Schreiben von Code verbringen, ist es sinnvoll, von Anfang an guten Code zu schreiben, um Zeit durch den Wechsel zwischen verschiedenen Aufgaben und die Wiederholung bereits erledigter Arbeit zu sparen. Entwickler sind jedoch keine Sicherheitsexperten. Wie können wir also das schwierige Problem lösen, unsicheren Code effizient und wirksam zu beheben?

Moderne Erkennung erfordert moderne Behebung. Um die zunehmende Zahl neuer Sicherheitslücken zu beheben, die durch KI-Coding-Assistenten entstehen, Sicherheitsschulden abzubauen und die immer zeitaufwendigere Arbeit an der Behebung unsicheren Codes zu vereinfachen, benötigen Unternehmen ein Behebungstool, das:

1. KI-gestützt und automatisiert ist: Die Behebung muss schnell genug sein, um mit der schnelleren Erkennung Schritt zu halten, die sich weiterentwickelt hat, um mit der KI-gestützten Softwareentwicklung Schritt zu halten.

2. Auf einem eigens entwickelten und selbst gehosteten KI-Modell basiert: Fertige LLMs, die nicht selbst gehostet werden, sind leistungsstark. Sie verkürzen die Markteinführungszeit für KI-gestützte Sicherheitstools und senken die Kosten für Cybersicherheitsanbieter erheblich. Das Problem mit nachträglich integrierten LLMs: 1) Sie senden Ihre Daten an Server Dritter, die eigene Aufbewahrungsrichtlinien haben (OpenAI speichert Daten in der Regel 30 Tage lang), und 2) sie sind oft eher „universell“ einsetzbar, da sie mit verschiedensten Arten von Code trainiert wurden – mit sicherem und unsicherem. Snyk trainiert sein LLM ausschließlich mit Repositories, die permissive Lizenzen haben und behobene Sicherheitslücken enthalten. So werden Lizenzkonformität und hohe Genauigkeit gewährleistet. Das LLM hinter der automatischen Fehlerbehebung von Snyk Code, Snyk Agent Fix, wurde ausschließlich für die Behebung von Sicherheitslücken entwickelt und optimiert. Deshalb ist es besonders gut darin, anfälligen Code zu korrigieren.

3. Genau ist: Ohne Zuverlässigkeit führen KI-schnelle automatische Korrekturen nur zu weiteren Problemen, die Teams beheben müssen. Funktionen wie die automatische faktenbasierte Verifizierung bestätigen, dass vorgeschlagene Korrekturen die jeweilige Sicherheitslücke schließen, ohne neue Sicherheitsrisiken zu schaffen, und erhöhen so die Genauigkeit automatischer Fehlerbehebungen.

4. Sich nahtlos integrieren lässt: Damit Code-Korrekturen Entwickler wirklich unterstützen und langfristig angenommen werden, sollten sie sich nahtlos in die Entwickler-Workflows integrieren. Das verringert frustrierende und unproduktive Wechsel zwischen Aufgaben und maximiert die Effizienzgewinne durch KI und Automatisierung.

5. Mit einem leistungsstarken Erkennungstool zusammenarbeitet: Ein Tool zur automatischen Code-Korrektur sollte nahtlos mit einem ebenso schnellen und präzisen SAST-Sicherheitstool zusammenarbeiten, das Erkennungsergebnisse intelligent priorisiert. So nehmen Sie nur präzise und wirkungsvolle Korrekturen vor – etwa bei den schwerwiegendsten und kritischsten Problemen.

Nachdem Sie nun wissen, worauf Sie bei einem leistungsfähigen SAST-Tool zur automatischen Fehlerbehebung achten sollten, sehen wir uns die 5 besten derzeit verfügbaren Tools an. Da diese Tools an unterschiedlichen Stellen der Pipeline zum Einsatz kommen, ist ein direkter Vergleich nicht ganz einfach. Diese Vergleichstabelle, die nach bestem Wissen erstellt wurde, bietet Ihnen jedoch einen Ausgangspunkt, um über die individuellen Anforderungen Ihres Teams und die passende Lösung für Ihre Arbeitsweise nachzudenken.

Vergleich der 5 besten SAST-Tools zur automatischen Fehlerbehebung

Interessieren Sie sich für Snyk Agent Fix? Buchen Sie eine Demo und erfahren Sie, wie Sie Ihre mittlere Behebungszeit um 84 % oder mehr verkürzen können. Wenn Sie bereits Snyk Code-Kunde sind, rufen Sie einfach in Ihren Snyk-Einstellungen Snyk Agent Fix auf und aktivieren Sie die Funktion.