[{"data":1,"prerenderedAt":815},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/tutorial-security-scanning-in-air-gapped-environments":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":454,"footer-de-de":464,"blog-post-authors-de-de-Fernando Diaz":700,"blog-related-posts-de-de-tutorial-security-scanning-in-air-gapped-environments":714,"blog-promotions-de-de":753,"next-steps-de-de":805},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":12,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/tutorial-security-scanning-in-air-gapped-environments.yml","Tutorial Security Scanning In Air Gapped Environments",[7],"fernando-diaz",null,"security",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"tutorial-security-scanning-in-air-gapped-environments",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Security-Scanning in Air-Gapped-Umgebungen mit GitLab","Tutorial für Security-Scanner in luftspaltgesicherten Umgebungen: Offline-Installation und Vulnerability-Detection ohne externe Abhängigkeiten.",[18],"Fernando Diaz","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099301/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_1097303277_6gTk7M1DNx0tFuovupVFB1_1750099300786.jpg","2025-02-05","Air-Gapped-Umgebungen (luftspaltgesicherte Systeme) sind Computer-Netzwerke oder Systeme, die physisch von unsicheren Netzwerken isoliert sind – beispielsweise vom öffentlichen Internet oder unsicheren lokalen Netzwerken. Diese Isolation dient als Sicherheitsmaßnahme zum Schutz sensibler Daten und kritischer Systeme vor externen Cyberbedrohungen:\n\n* **Erhöhte Sicherheit:** Durch physische Isolation von externen Netzwerken verhindern Air-Gapped-Umgebungen Remote-Angriffe, Malware-Infektionen und unbefugten Datenzugriff – entscheidend für hochsensible Daten und kritische Systeme.\n* **Datenschutz:** Air-Gapping bietet den stärksten Schutz gegen Datenexfiltration, da keine direkte Verbindung existiert, die Angreifer zum Datendiebstahl nutzen können.\n* **Schutz kritischer Infrastrukturen:** Für Systeme, die vitale Infrastruktur steuern (beispielsweise Kraftwerke, Wasseraufbereitungsanlagen oder militärische Systeme), verhindert Air-Gapping potenziell katastrophale Cyberangriffe.\n* **Compliance-Anforderungen:** Viele regulatorische Frameworks verlangen Air-Gapping für bestimmte Arten sensibler Daten oder kritischer Systeme, insbesondere in Behörden, Gesundheitswesen und Finanzsektor.\n* **Malware-Schutz:** Ohne Netzwerkverbindung sind Systeme vor netzwerkbasierten Malware-Infektionen und Ransomware-Angriffen geschützt.\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen:\n\nTeams, die Security-Scanning in isolierten Umgebungen implementieren, adressieren möglicherweise auch regulatorische Anforderungen – beispielsweise in Bereichen wie Schwachstellenmanagement und kritische Infrastruktur.\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und BSI IT-Grundschutz behandeln ähnliche Air-Gapped-Security-Themen. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n## GitLab Security-Scanner für Air-Gapped-Umgebungen\n\nGitLab bietet verschiedene Security-Scanner für den gesamten Application-Lifecycle. Die folgenden Scanner unterstützen Air-Gapped-Umgebungen:\n\n* Static Application Security Testing (SAST)\n* Dynamic Application Security Testing (DAST)\n* Secret Detection\n* Container Scanning\n* Dependency Scanning\n* API Fuzzing\n* License Scanning\n\n> **📖 Scanner-Dokumentation**  \n> Detaillierte Konfigurationsanleitungen für jeden Scanner finden sich in der GitLab-Dokumentation (englischsprachig):\n> * [SAST Offline Configuration](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/#running-sast-in-an-offline-environment)\n> * [DAST Offline Configuration](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dast/browser/configuration/offline_configuration/)\n> * [Secret Detection Offline](https://docs.gitlab.com/user/application_security/secret_detection/pipeline/#offline-configuration)\n> * [Container Scanning Offline](https://docs.gitlab.com/user/application_security/container_scanning/#running-container-scanning-in-an-offline-environment)\n> * [Dependency Scanning Offline](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dependency_scanning/#offline-environment)\n> * [API Fuzzing Offline](https://docs.gitlab.com/user/application_security/api_fuzzing/configuration/offline_configuration/)\n> * [License Scanning Offline](https://docs.gitlab.com/user/compliance/license_scanning_of_cyclonedx_files/#running-in-an-offline-environment)\n\n## Problem: Standard-Deployment funktioniert offline nicht\n\nStandardmäßig laden GitLab Self-Managed-Instanzen Security-Scanner-Images aus der öffentlichen GitLab Container Registry (registry.gitlab.com) und speichern diese in der integrierten lokalen GitLab Container Registry. Der folgende Workflow demonstriert dies anhand einer Pipeline, die auf einem Sample-Projekt nach Secrets scannt:\n```yaml\n    include:\n      - template: Jobs/Secret-Detection.gitlab-ci.yml\n```\n\nBei Ausführung in einer internetverbundenen GitLab-Instanz ist der Job erfolgreich:\n\n![GitLab Runner mit Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus externer Registry](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099328/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/pass-1_aHR0cHM6_1750099328577.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Runner mit Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus externer Registry\u003C/i>\u003C/center>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nWenn jedoch der Internet-Zugriff zur VM mit GitLab deaktiviert wird, schlägt der `secret-detection`-Job fehl, da das Container-Image nicht heruntergeladen werden kann:\n\n![GitLab Runner ohne Internet-Zugriff kann nicht aus externer Registry laden](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099328/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/fail-1_aHR0cHM6_1750099328577.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Runner ohne Internet-Zugriff kann nicht aus externer Registry laden\u003C/i>\u003C/center>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nDie Cache-Strategie bietet eine Teillösung: Bei Pull-Image-Policy `if-not-present` statt `always` lässt sich die gecachte Scanner-Version laden, falls diese zuvor bei Internet-Zugriff ausgeführt wurde:\n\n![GitLab Runner ohne Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus internem Registry-Cache](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099329/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/pass-2_aHR0cHM6_1750099328579.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Runner ohne Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus internem Registry-Cache\u003C/i>\u003C/center>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nDiese Cache-Strategie ist jedoch nicht systematisch reproduzierbar für echte Air-Gapped-Umgebungen. Die folgende Lösung zeigt den vollständigen Offline-Deployment-Workflow.\n\n## Voraussetzungen für Offline-Scanning\n\nDie Ausführung von Security-Scannern in Air-Gapped-Umgebungen erfordert:\n\n* GitLab Ultimate Subscription\n* Offline Cloud License\n* GitLab Self-Managed Cluster\n\nDieses Tutorial lässt sich in jeder GitLab Self-Managed EE-Instanz nachvollziehen (auch solchen, die nicht luftspaltgesichert sind), um Image-Transfer und -Ausführung in Air-Gapped-Umgebungen zu erlernen.\n\n## Lösung: Systematischer Offline-Scanner-Deployment\n\nDer Prozess zum Laden von Security-Scannern in Air-Gapped-Umgebungen umfasst drei Schritte:\n\n1. Container-Images aus öffentlichem Internet herunterladen und paketieren\n2. Images in Offline-Umgebung transferieren\n3. Transferierte Images in Offline-Container-Registry laden\n\n### Schritt 1: Air-Gapped-Testumgebung erstellen\n\nFür dieses Tutorial wird eine GitLab-EE-Instanz in einer Google Compute VM verwendet, bei der durch Firewall-Regeln der gesamte ausgehende Internet-Traffic blockiert wird:\n```bash\n    # Egress-Firewall-Regel zum Blockieren allen ausgehenden Internet-Traffics\n    $ gcloud compute firewall-rules create deny-internet-egress \\\n        --direction=EGRESS \\\n        --priority=1000 \\\n        --network=default \\\n        --action=DENY \\\n        --rules=all \\\n        --destination-ranges=0.0.0.0/0 \\\n        --target-tags=no-internet\n\n    # Allow-Regel für internen Traffic mit höherer Priorität\n    $ gcloud compute firewall-rules create allow-internal-egress \\\n        --direction=EGRESS \\\n        --priority=900 \\\n        --network=default \\\n        --action=ALLOW \\\n        --rules=all \\\n        --destination-ranges=10.0.0.0/8,192.168.0.0/16,172.16.0.0/12 \\\n        --target-tags=no-internet\n\n    # Tag auf VM anwenden\n    $ gcloud compute instances add-tags YOUR_VM_NAME \\\n        --zone=YOUR_ZONE \\\n        --tags=no-internet\n```\n\n**Validierung der Isolation:** Nach SSH-Verbindung zur VM lässt sich verifizieren, dass keine Verbindung zu registry.gitlab.com möglich ist:\n```bash\n    # Nachweis: Kein Zugriff auf GitLab Container Registry\n    $ ping registry.gitlab.com\n    PING registry.gitlab.com (35.227.35.254) 56(84) bytes of data.\n    ^C\n    --- registry.gitlab.com ping statistics ---\n    3 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 2031ms\n```\n\n**Hinweis:** Ingress ist weiterhin erlaubt, um Dateien zu kopieren und per SSH auf die Maschine zuzugreifen.\n\n### Schritt 2: Container-Images herunterladen und paketieren\n\nIn einer separaten Umgebung mit Internet-Zugang wird das Container-Image für Secret Detection heruntergeladen. Für dieses Beispiel wird Podman Desktop verwendet, alternativ lassen sich Docker Desktop oder andere Tools nutzen.\n\n**Container-Image pullen:**\n```bash\n    $ podman pull registry.gitlab.com/security-products/secrets:6\n    Trying to pull registry.gitlab.com/security-products/secrets:6...\n    Getting image source signatures\n    Copying blob sha256:999745130ac045f2b1c29ecce088b43fc4a95bbb82b7960fb7b8abe0e3801bf8\n    Copying blob sha256:a4f7c013bb259c146cd8455b7c3943df7ed84b157e42a2348eef16546d8179b1\n    Copying blob sha256:1f3e46996e2966e4faa5846e56e76e3748b7315e2ded61476c24403d592134f0\n    Copying blob sha256:400a41f248eb3c870bd2b07073632c49f1e164c8efad56ea3b24098a657ec625\n    Copying blob sha256:9090f17a5a1bb80bcc6f393b0715210568dd0a7749286e3334a1a08fb32d34e6\n    Copying blob sha256:c7569783959081164164780f6c1b0bbe1271ee8d291d3e07b2749ae741621ea3\n    Copying blob sha256:20c7ca6108f808ad5905f6db4f7e3c02b21b69abdea8b45abfa34c0a2ba8bdb5\n    Copying blob sha256:e8645a00be64d77c6ff301593ce34cd8c17ffb2b36252ca0f2588009a7918d2e\n    Copying config sha256:0235ed43fc7fb2852c76e2d6196601968ae0375c72a517bef714cd712600f894\n    Writing manifest to image destination\n    WARNING: image platform (linux/amd64) does not match the expected platform (linux/arm64)\n    0235ed43fc7fb2852c76e2d6196601968ae0375c72a517bef714cd712600f894\n\n    $ podman images\n    REPOSITORY                                                  TAG     IMAGE ID      CREATED      SIZE\n    registry.gitlab.com/security-products/secrets               6       0235ed43fc7f  4 hours ago  85.3 MB\n```\n\n**Image als Tarball speichern:**\n```bash\n    $ podman save -o secret-detection.tar registry.gitlab.com/security-products/secrets:6\n    $ chmod +r secret-detection.tar\n    $ ls -al secret-detection.tar\n    -rw-r--r--@ 1 fern  staff  85324800 Jan 10 10:25 secret-detection.tar\n```\n\n> **Alternative Methode**  \n> Das offizielle GitLab-Template lässt sich in einer Umgebung mit Internet-Zugang verwenden, um Container-Images herunterzuladen und als Job-Artefakte zu speichern oder in die Container Registry des Projekts zu pushen. Details in der [Offline Deployments Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/application_security/offline_deployments/#using-the-official-gitlab-template).\n\n### Schritt 3: Images in Offline-Umgebung transferieren\n\nDer Tarball-Transfer in die Air-Gapped-Umgebung lässt sich auf verschiedene Weisen durchführen:\n\n* Physische Medien (USB, externe Festplatten)\n* Data Diodes (unidirektionale Netzwerkverbindungen)\n* Guard Systems (kontrollierte Transfer-Gateways)\n* Cross-Domain Solutions (CDS)\n\nFür dieses Tutorial wird SCP (Secure Copy Protocol) verwendet, um das Tarball direkt auf die VM zu übertragen, die keinen Egress-Zugriff hat, aber Ingress erlaubt. **Wichtig:** In Produktionsumgebungen sollten die Sicherheitsrichtlinien und Transfer-Verfahren der eigenen Organisation für Air-Gapped-Umgebungen konsultiert werden.\n\n**Cache-Status verifizieren:**\n\nVor dem Transfer werden Docker-Images für Secret Detection auf der GitLab-Instanz gelöscht, um sicherzustellen, dass die Lösung ohne Cache funktioniert:\n```bash\n    $ docker images\n    REPOSITORY                                            TAG              IMAGE ID       CREATED        SIZE\n    registry.gitlab.com/security-products/secrets         6                0235ed43fc7f   9 hours ago    84.8MB\n    registry.gitlab.com/security-products/secrets         \u003Cnone>           16d88433af61   17 hours ago   74.9MB\n\n    $ docker image rmi 16d88433af61 -f\n    Untagged: registry.gitlab.com/security-products/secrets@sha256:f331da6631d791fcd58d3f23d868475a520f50b02d64000e2faf1def66c75d48\n    Deleted: sha256:16d88433af618f0b405945031de39fe40b3e8ef1bddb91ca036de0f5b32399d7\n    Deleted: sha256:1bb06f72f06810e95a70039e797481736e492201f51a03b02d27db055248ab6f\n    Deleted: sha256:a5ef2325ce4be9b39993ce301f8ed7aad1c854d7ee66f26a56a96967c6606510\n    Deleted: sha256:f7cdac818a36d6c023763b76a6589c0db7609ca883306af4f38b819e62f29471\n    Deleted: sha256:5eabf4d47287dee9887b9692d55c8b5f848b50b3b7248f67913036014e74a0e9\n    Deleted: sha256:51b7cb600604c0737356f17bc02c22bac3a63697f0bf95ba7bacb5b421fdb7da\n    Deleted: sha256:1546193b011d192aa769a15d3fdd55eb4e187f201f5ff7506243abb02525dc06\n    Deleted: sha256:1ea72408d0484c3059cc0008539e6f494dc829caa1a97d156795687d42d9cb57\n    Deleted: sha256:1313ee9da7716d85f63cfdd1129f715e9bbb6c9c0306e4708ee73672b3e40f26\n    Deleted: sha256:954ebfd83406f0dfed93eb5157ba841af5426aa95d4054174fff45095fd873a1\n\n    $ docker image rmi 0235ed43fc7f -f\n    Untagged: registry.gitlab.com/security-products/secrets:6\n    Deleted: sha256:0235ed43fc7fb2852c76e2d6196601968ae0375c72a517bef714cd712600f894\n    Deleted: sha256:f05f85850cf4fac79e279d93afb6645c026de0223d07b396fce86c2f76096c1f\n    Deleted: sha256:7432b0766b885144990edd3166fbabed081be71d28d186f4d525e52729f06b1f\n    Deleted: sha256:2c6e3361c2ee2f43bd75fb9c7c12d981ce06df2d51a134965fa47754760efff0\n    Deleted: sha256:7ad7f7245b45fbe758ebd5788e0ba268a56829715527a9a4bc51708c21af1c7f\n    Deleted: sha256:3b73a621115a59564979f41552181dce07f3baa17e27428f7fff2155042a1901\n    Deleted: sha256:78648c2606a7c4c76885806ed976b13e4d008940bd3d7a18b52948a6be71b60d\n    Deleted: sha256:383d4a6dc5be9914878700809b4a3925379c80ab792dfe9e79d14b0c1d6b5fad\n```\n\n**Problem demonstrieren:** Der Job wird erneut ausgeführt, um den Fehler zu zeigen:\n\n![GitLab Runner ohne Internet-Zugriff schlägt beim Laden aus internem Registry-Cache fehl](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099328/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750099328580.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Runner ohne Internet-Zugriff schlägt beim Laden aus internem Registry-Cache fehl\u003C/i>\u003C/center>\n\n### Schritt 4: Tarball auf GitLab-Instanz übertragen\n\nVon der lokalen Maschine wird die Datei per SCP auf die GitLab-Instanz übertragen:\n```bash\n    $ gcloud compute scp secret-detection.tar INSTANCE:~ --zone=ZONE\n    secret-detection.tar                                  100%   81MB  21.5MB/s   00:03\n```\n\n### Schritt 5: Image in Offline-Container-Registry laden\n\nPer SSH auf die VM verbinden und das Docker-Image laden:\n```bash\n    $ gcloud compute ssh INSTANCE --zone=ZONE\n\n    $ sudo docker load -i secret-detection.tar\n    c3c8e454c212: Loading layer [==================================================>]  2.521MB/2.521MB\n    51e93afaeedc: Loading layer [==================================================>]  32.55MB/32.55MB\n    e8a25e39bb30: Loading layer [==================================================>]  221.2kB/221.2kB\n    390704968493: Loading layer [==================================================>]  225.8kB/225.8kB\n    76cf57e75f63: Loading layer [==================================================>]  17.64MB/17.64MB\n    c4c7a681fd10: Loading layer [==================================================>]  4.608kB/4.608kB\n    f0690f406157: Loading layer [==================================================>]  24.01MB/24.01MB\n    Loaded image: registry.gitlab.com/security-products/secrets:6\n```\n\n### Schritt 6: Scanner ausführen\n\nDie Pipeline wird manuell erneut ausgeführt. Der Scanner wird aus dem Cache geladen, und nach Abschluss zeigt sich der erfolgreiche Secret-Detection-Job:\n\n![GitLab Runner ohne Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus internem Registry-Cache nach Image-Loading](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099328/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image7_aHR0cHM6_1750099328581.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Runner ohne Internet-Zugriff lädt erfolgreich aus internem Registry-Cache nach Image-Loading\u003C/i>\u003C/center>\n\n## Konfigurationsoptionen\n\nFalls das Image von einem anderen Standort geladen oder Images anders getaggt werden sollen, lässt sich die Konfiguration anpassen:\n```yaml\n    include:\n      - template: Jobs/Secret-Detection.gitlab-ci.yml\n\n    variables:\n      SECURE_ANALYZERS_PREFIX: \"localhost:5000/analyzers\"\n```\n\n> **Weitere Konfigurationsdetails**  \n> Die vollständige Offline-Environments-Dokumentation bietet zusätzliche Optionen: [Offline Deployments Guide](https://docs.gitlab.com/user/application_security/offline_deployments/)\n\n## Scanner-Ergebnisse anzeigen\n\nNach Abschluss des Scanners im Default-Branch wird der Vulnerability Report mit allen Findings befüllt. Der Zugriff erfolgt über die Seitenleiste: **Secure > Vulnerability Report**\n\n![GitLab Vulnerability Report mit Secret-Detection-Findings](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099328/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/vulnerability_report_aHR0cHM6_1750099328581.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Vulnerability Report mit Secret-Detection-Findings\u003C/i>\u003C/center>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nDer Vulnerability Report bietet:\n\n* Gesamt-Vulnerabilities pro Severity-Level\n* Filter für gängige Vulnerability-Attribute\n* Details jeder Vulnerability im Tabellenformat\n* Zeitstempel der letzten Aktualisierung mit Link zur aktuellen Pipeline\n\nZwei Vulnerabilities wurden vom Secret-Detection-Scanner erkannt. Ein Klick auf eine Vulnerability öffnet die Vulnerability-Seite:\n\n![GitLab Vulnerability Page mit detaillierten Insights](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099329/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/insights_aHR0cHM6_1750099328582.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>GitLab Vulnerability Page mit detaillierten Insights\u003C/i>\u003C/center>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nDie Vulnerability-Seite bietet Details für Triage und Remediation:\n\n* Description\n* Erkennungszeitpunkt\n* Aktueller Status\n* Verfügbare Aktionen\n* Verknüpfte Issues\n* Actions-Log\n* Dateiname und Zeilennummer (falls verfügbar)\n* Severity\n\n## Weitere Security-Scanner implementieren\n\nDer in diesem Tutorial gezeigte Workflow lässt sich auf alle GitLab-Security-Scanner anwenden, die Air-Gapped-Umgebungen unterstützen. Jeder Scanner erfordert das Herunterladen des entsprechenden Container-Images, Transfer in die Offline-Umgebung und Loading in die lokale Registry.\n\n---\n\n> **📚 Weiterführende Ressourcen**\n>\n> Die folgenden GitLab-Ressourcen sind in englischer Sprache verfügbar:\n>\n> **Produktinformationen:**\n> * [GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/pricing/ultimate/)\n> * [Security and Compliance Solutions](https://about.gitlab.com/solutions/application-security-testing/)\n>\n> **Technische Dokumentation:**\n> * [Offline Deployments Guide](https://docs.gitlab.com/user/application_security/offline_deployments/)\n> * [Application Security Documentation](https://docs.gitlab.com/user/application_security/)\n> * [Scanner-spezifische Offline-Konfigurationen](https://docs.gitlab.com/user/application_security/offline_deployments/#scanner-images) (SAST, DAST, Container Scanning, etc.)\n",[23,9,24,25,26],"tutorial","public sector","DevSecOps 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entdeckt Zero-Days schneller, als Teams reagieren können: So bereitet man die Pipeline vor","KI findet Schwachstellen schneller als Teams sie schließen können. Wie Pipeline-Enforcement, Triage-Automatisierung und KI-Remediation die Lücke schließen.",[720],"Omer Azaria","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png","2026-04-20","Anthropics [Mythos-Preview-Modell](https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/)\nhat kürzlich Tausende von Zero-Day-Schwachstellen in allen wichtigen\nBetriebssystemen und Webbrowsern identifiziert – darunter ein OpenBSD-Fehler,\nder 27 Jahre lang unentdeckt blieb. In Tests verknüpfte Mythos autonom vier\nSchwachstellen zu einem funktionierenden Browser-Exploit, der seine Sandbox\nverließ. Anthropic schränkt den Zugang zu Mythos ein, doch der Leiter der\noffensiven Cyber-Forschung des Unternehmens erwartet, dass vergleichbare\nWerkzeuge innerhalb von sechs bis zwölf Monaten in Angreiferhänden sein werden.\n\nDie Verteidigungsseite hat nicht Schritt gehalten. Ein Drittel der ausgenutzten\nCVEs im ersten Halbjahr 2025 zeigte Aktivität vor oder am Tag der Offenlegung\n– bevor die meisten Teams überhaupt wissen, dass es etwas zu patchen gibt. KI\nkomprimiert dieses Fenster weiter, beschleunigt Angreifer und überschwemmt\nTeams mit Whitehat-Meldungen schneller, als sie triagiert werden können.\nDefender-Werkzeuge haben sich verbessert, doch die meisten Unternehmen können\nsie nicht schnell genug operationalisieren, um die Lücke zwischen Entdeckung\nund Ausnutzung zu schließen.\n\nWenn das Fenster zwischen Offenlegung und Ausnutzung in Stunden gemessen wird,\nkann das Sicherheitsteam nicht die letzte Verteidigungslinie sein. Sicherheit\nmuss dort greifen, wo Code in das System eintritt: in der Pipeline, bei jedem\nMerge Request, durch Richtlinien durchgesetzt. Was automatisiert werden kann,\nsollte automatisiert werden. Was es nicht kann, muss schneller als heute den\nrichtigen Menschen erreichen.\n\n\n## Bekannte Schwachstellen übersteigen bereits die Remediation-Kapazitäten\n\nDer Engpass ist nicht die Erkennung – sondern das Handeln im erforderlichen\nUmfang auf Basis bereits bekannter Informationen. 60 % der\nSicherheitsverletzungen im Verizon DBIR 2025 betrafen die Ausnutzung bekannter\nSchwachstellen, für die bereits ein Patch verfügbar war. Teams konnten sie\nnicht rechtzeitig schließen.\n\nDer Rückstand war bereits vor Mythos untragbar. Entwicklungsteams verbringen\n[11 Stunden pro Monat mit der Behebung von Schwachstellen](https://about.gitlab.com/resources/developer-survey/)\nnach dem Release – statt neue Funktionen zu liefern. Über die Hälfte der\nUnternehmen hat mindestens eine internetexponierte Schwachstelle offen, und der\nmediane Zeitraum zur Schließung der Hälfte dieser Schwachstellen beträgt\n361 Tage. Ausnutzung dauert Stunden, Remediation dauert Monate.\n\nKI-gestützte Entwicklung vergrößert die Lücke – und Verantwortliche sind sich\ndessen bewusst. Bis Juni 2025 fügte KI-generierter Code über 10.000 neue\nSecurity-Findings pro Monat in Fortune-50-Repositories hinzu – ein zehnfacher\nAnstieg gegenüber sechs Monaten zuvor. Georgia Tech identifizierte im März 2026\n34 [CVEs mit nachweisbarem KI-Ursprung](https://research.gatech.edu/bad-vibes-ai-generated-code-vulnerable-researchers-warn),\ngegenüber 6 im Januar. Diese Zahl erfasst nur die Fälle, in denen die\nKI-Urheberschaft eindeutig nachweisbar ist. KI-Coding-Assistenten halluzinieren\nPaketnamen, greifen auf veraltete Muster zurück und kopieren unsichere Beispiele\naus Trainingsdaten. Mehr Code, mehr Abhängigkeiten und mehr Schwachstellen pro\nZeile werden schneller erzeugt, als Sicherheitsteams sie prüfen können.\n\nVerteidiger müssen sich ebenfalls frontier KI-Modelle zunutze machen – nicht\nals externe Werkzeuge, die nachträglich an den SDLC angedockt werden, sondern\nals integrale Bestandteile derselben Richtlinien, Freigaben und Audit-Trails\nwie der Rest des Teams.\n\n\n## Sicherheit im Tempo von KI-gestützter Entwicklung\n\nWenn eine kritische CVE bekannt wird: Wie schnell kann das Team bestätigen,\nwelche Projekte betroffen sind? Wie viele Werkzeugwechsel durchläuft ein Alert,\nbevor ein Entwickler mit der Behebung beginnen kann?\n\nTeams, die am meisten von KI profitieren, haben Richtlinien,\nDurchsetzungsmechanismen und Kontrollen bereits in ihre Entwicklungs-Workflows\neingebettet. KI verstärkt dieses Fundament. Sie ersetzt es nicht.\n\n**Durchsetzung am Punkt der Änderung.** Wenn Ausnutzungsfenster schrumpfen,\nmuss jede Codezeile, die in ein Repository eingeht, einen definierten\nKontrollsatz durchlaufen – keine separate Prüfung, in einem anderen Werkzeug,\ndurch ein anderes Team. Unternehmen benötigen die Möglichkeit,\nSicherheitsrichtlinien über alle Gruppen und Projekte hinweg durchzusetzen, mit\ndem Merge Request als Durchsetzungspunkt. Richtlinien einmal definiert, überall\nangewendet, Ausnahmen geprüft, genehmigt und protokolliert.\n\n**Einfache Probleme vor dem Merge Request abfangen.** Hardcodierte Secrets,\nbekannt-vulnerable Importe und veraltete API-Aufrufe können in der IDE markiert\nwerden, bevor ein Commit gepusht wird. Das Abfangen zum Zeitpunkt der\nErstellung bedeutet weniger Findings, die den MR blockieren – so dass\nReview-Zyklen für Findings reserviert bleiben, die komponentenübergreifenden\nKontext erfordern: Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeit und architektonisches Risiko.\n\n**Triage standardmäßig automatisiert.** Sicherheit in jeden Merge Request\neinzubetten erzeugt ein Volumenproblem. Mehr Scans, mehr Findings, mehr Lärm\nerreicht Entwicklungsteams, die nicht geschult sind, eine erreichbare kritische\nSchwachstelle von einer theoretischen zu unterscheiden. KI muss\nFalse-Positive-Erkennung, Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeitskontext und\nSchweregradbewertung übernehmen, bevor ein Entwickler das Finding sieht –\ndamit die Findings, die ihn erreichen, tatsächlich seine Zeit rechtfertigen.\n\n**Remediation wie jede andere Änderung verwaltet.** KI-gestützte Remediation\nkomprimiert den Zeitrahmen zum Schließen von Schwachstellen, aber jeder\ngenerierte Fix muss denselben Governance-Prozess durchlaufen wie eine\nmenschlich erstellte Änderung: Richtlinien erzwingen Scans, die richtigen\nPrüfer genehmigen, und Nachweise werden aufgezeichnet. GitLabs automatisierte\nRemediation schlägt jeden Fix in einem Merge Request mit einem Konfidenzwert\nvor. Der MR dokumentiert, welche Richtlinie angewendet wurde, welche Scans\ndurchgeführt wurden, was sie gefunden haben und wer genehmigt hat. Menschlich\nerstellter Code und KI-generierter Code durchlaufen denselben Prozess – mit\ndemselben Audit-Trail.\n\n\n## So sieht eine vorbereitete Pipeline aus\n\nEin Proof-of-Concept-Exploit für eine Schwachstelle in einem verbreiteten\nOpen-Source-Paket erscheint auf einer Security-Mailingliste. Es gibt noch keine\nCVE, keinen NVD-Eintrag und keine Scanner-Signatur. Das Sicherheitsteam erfährt\nes auf dem üblichen Weg: jemand teilt es in Slack.\n\nEin Security-Engineer fragt den Security-Agenten, ob das Paket verwendet wird,\nwelche Projekte betroffene Versionen haben und ob verwundbare Call-Pfade in der\nProduktion erreichbar sind. Der Agent prüft den Dependency-Graphen jedes\nProjekts, gleicht die betroffenen Versionen und Einstiegspunkte aus der Meldung\nab und gibt eine priorisierte Liste exponierter Projekte mit Details zur\nErreichbarkeit zurück. Eine manuelle Suche in Repositories oder das Warten auf\nein Scanner-Update entfällt. Die Frage „Sind wir betroffen?\" ist in Minuten\nbeantwortet.\n\nDer Engineer startet eine Remediation-Kampagne für alle exponierten Projekte.\nDer Remediation-Agent schlägt Fixes vor: Versions-Updates, wo ein gepatchtes\nRelease verfügbar ist, und Patches für verwundbare Call-Pfade, wo es keines\ngibt. Scan-Execution-Policies sind bereits für Projekte mit\nISO-27001-Zertifizierung aktiv. Der Engineer verschärft die Regeln, um Merges\nbei jedem Merge Request zu blockieren, der die betroffene Abhängigkeit einführt\noder beibehält. Eine Approval-Policy erfordert nun Security-Freigabe für jeden\nFix. Der erste vorgeschlagene Patch schlägt in der Pipeline fehl, weil ein\nIntegrationstest eine Regression aufdeckt. Der Agent überarbeitet den Patch auf\nBasis des Testergebnisses, der zweite Versuch besteht. Das Entwicklungsteam\nprüft die Änderungen, Security gibt unter der verschärften Richtlinie frei, und\nMerges erfolgen über die gesamte Kampagne hinweg.\n\nBeim nächsten Audit-Review legt das Sicherheitsteam einen Bericht vor, der\nzeigt, wie Richtlinien durchgesetzt und Risiken während der Kampagne reduziert\nwurden. Er enthält Scan-Ergebnisse, angewendete Richtlinien, Genehmiger und\nMerge-Zeitstempel für jeden MR in jedem betroffenen Projekt. Die Nachweise\nwurden automatisch während des Prozesses erzeugt – nicht im Nachhinein\nzusammengestellt.\n\n\n## Handlungsfelder jetzt identifizieren\n\nMythos existiert heute, und vergleichbare Modelle werden innerhalb eines Jahres\nin Angreiferhänden sein. Jeder Monat bis dahin ist eine Gelegenheit, die\nSoftware-Lieferkette zu stärken.\n\nDiese Fragen zeigen, wo die Pipeline steht:\n\n* Wie wird sichergestellt, dass Sicherheitsscans bei jedem Merge Request\n  durchgeführt werden – nicht nur in Projekten, in denen Teams sie konfiguriert\n  haben?\n\n* Wenn ein kompromittiertes Paket heute in den Dependency-Tree eingeht –\n  würde die Pipeline es vor dem Build abfangen?\n\n* Wenn ein Scanner ein kritisches Finding meldet: Wie viele Werkzeugwechsel\n  durchläuft es, bevor ein Entwickler mit der Behebung beginnt?\n\n* Wenn ein KI-Agent einen Code-Fix für eine Schwachstelle vorschlägt – welchen\n  Prozess durchläuft dieser Fix vor dem Erreichen der Produktion, und ist dieser\n  Prozess auditierbar?\n\n* Wenn Auditoren den Nachweis verlangen, dass eine bestimmte Richtlinie auf\n  eine bestimmte Änderung angewendet wurde – wie lange dauert die Bereitstellung?\n\nWo diese Fragen Lücken aufzeigen, empfiehlt sich gezielte Maßnahmen.\n[Mit einem GitLab Solutions Architect sprechen](https://about.gitlab.com/de-de/sales/)\n– zur Rolle von Security-Governance im Entwicklungs-Lifecycle.\n",[725,9,25],"AI/ML",{"featured":12,"template":13,"slug":727},"prepare-your-pipeline-for-ai-discovered-zero-days",{"content":729,"config":739},{"title":730,"description":731,"authors":732,"heroImage":734,"date":735,"category":9,"tags":736,"body":738},"Schwachstellen-Rauschen mit Auto-Dismiss-Richtlinien gezielt reduzieren","Scanner-Rauschen reduzieren und relevante Schwachstellen priorisieren – mit Auto-Dismiss-Richtlinien in GitLab, mit Anwendungsfällen und Konfigurationen.",[733],"Grant Hickman","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774375772/kpaaaiqhokevxxeoxvu0.png","2026-03-25",[9,23,568,26,737],"product","Security-Scanner sind unverzichtbar – doch nicht jeder Fund erfordert eine Reaktion. Testcode, eingebettete Abhängigkeiten, generierte Dateien und bekannte False Positives erzeugen Rauschen, das die tatsächlich relevanten Schwachstellen überlagert. Durch das manuelle Schließen immer gleicher, irrelevanter Findings über Projekte und Pipelines hinweg entsteht repetitiver Aufwand im Security-Team. Die Folge: langsameres Triage, Alert-Fatigue und Reibung mit Entwicklungsteams – bis hin zu sinkender Akzeptanz des Security-Scannings selbst.\n\nMit den Auto-Dismiss-Richtlinien für Schwachstellen lassen sich Triage-Entscheidungen einmalig in Richtlinien festlegen und automatisch auf jede Pipeline des Standard-Branches anwenden. Kriterien werden anhand von Dateipfad, Verzeichnis oder Schwachstellen-Kennung (CVE, CWE) definiert, ein Abweisungsgrund festgelegt – und GitLab übernimmt den Rest.\n\n## Warum Auto-Dismiss?\n\nAuto-Dismiss-Richtlinien ermöglichen Security-Teams:\n\n- **Triage-Aufwand reduzieren**: Findings in Testcode, eingebetteten Abhängigkeiten und generierten Dateien werden automatisch abgewiesen.\n- **Entscheidungen organisationsweit durchsetzen**: Bekannte False Positives lassen sich zentral über die gesamte Organisation hinweg abweisen.\n- **Prüfnachweise sicherstellen**: Jeder automatisch abgewiesene Fund enthält einen dokumentierten Abweisungsgrund mit Verweis auf die auslösende Richtlinie.\n- **Datenbasis erhalten**: Im Gegensatz zu Scanner-Ausschlüssen verbleiben abgewiesene Schwachstellen im Report – Entscheidungen lassen sich bei veränderten Bedingungen jederzeit überprüfen.\n\n## So funktionieren Auto-Dismiss-Richtlinien\n\n1. **Richtlinie definieren**: In einer YAML-Richtliniendatei Abgleichkriterien (Dateipfad, Verzeichnis oder Kennung) und einen Abweisungsgrund festlegen.\n\n2. **Zusammenführen und aktivieren**: Richtlinie über **Secure > Policies > New policy > Vulnerability management policy** erstellen. Nach dem Merge des MR ist sie aktiv.\n\n3. **Pipeline ausführen**: Bei jeder Pipeline des Standard-Branches werden übereinstimmende Schwachstellen automatisch auf „Dismissed\" gesetzt und mit dem festgelegten Grund versehen. Pro Ausführung werden bis zu 1.000 Schwachstellen verarbeitet.\n\n4. **Ergebnis prüfen**: Den Vulnerability-Report nach Status „Dismissed\" filtern – so lässt sich nachvollziehen, welche Findings bereinigt wurden und ob die richtigen Einträge erfasst werden.\n\n## Anwendungsfälle mit einsatzbereiten Konfigurationen\n\nJedes Beispiel enthält eine Richtlinienkonfiguration, die direkt kopiert, angepasst und eingesetzt werden kann.\n\n### 1. Schwachstellen in Testcode abweisen\n\nSAST- und Dependency-Scanner melden hartcodierte Zugangsdaten, unsichere Fixtures und entwicklungsspezifische Abhängigkeiten in Testverzeichnissen. Diese stellen kein Produktionsrisiko dar.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Dismiss test code vulnerabilities\"\n    description: \"Auto-dismiss findings in test directories\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: file_path\n            value: \"test/**/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: file_path\n            value: \"tests/**/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: file_path\n            value: \"spec/**/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: directory\n            value: \"__tests__/*\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: used_in_tests\n\n```\n\n### 2. Eingebetteten und Drittanbieter-Code abweisen\n\nSchwachstellen in `vendor/`, `third_party/` oder eingecheckten `node_modules` werden upstream verwaltet und sind für das eigene Team nicht direkt behebbar.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Dismiss vendored dependency findings\"\n    description: \"Findings in vendored code are managed upstream\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: directory\n            value: \"vendor/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: directory\n            value: \"third_party/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: directory\n            value: \"vendored/*\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: not_applicable\n\n```\n\n### 3. Falsch-Positiv-CVEs abweisen\n\nBestimmte CVEs werden wiederholt gemeldet, gelten im eigenen Nutzungskontext aber als nicht zutreffend. Bisher wurden diese bei jedem Auftreten manuell abgewiesen. Die Beispiel-CVEs unten durch eigene ersetzen.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Dismiss known false positive CVEs\"\n    description: \"CVEs confirmed as false positives for our environment\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CVE-2023-44487\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CVE-2024-29041\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CVE-2023-26136\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: false_positive\n\n```\n\n### 4. Generierten und automatisch erstellten Code abweisen\n\nProtobuf-, gRPC-, OpenAPI-Generatoren und ORM-Scaffolding-Tools erzeugen Dateien mit gemeldeten Mustern, die vom eigenen Team nicht gepatcht werden können.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Dismiss generated code findings\"\n    description: \"Generated files are not authored by us\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: directory\n            value: \"generated/*\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: file_path\n            value: \"**/*.pb.go\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: file_path\n            value: \"**/*.generated.*\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: not_applicable\n\n```\n\n### 5. Durch Infrastruktur abgemilderte Schwachstellen abweisen\n\nSchwachstellenklassen wie XSS (CWE-79) oder SQL-Injection (CWE-89), die durch WAF-Regeln oder Laufzeitschutz bereits adressiert sind. Diese Konfiguration nur einsetzen, wenn die abmildernden Kontrollen nachweislich vorhanden und durchgängig durchgesetzt sind – eine lückenhafte Durchsetzung macht die Abweisung ungültig.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Dismiss CWEs mitigated by WAF\"\n    description: \"XSS and SQLi mitigated by WAF rules\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CWE-79\"\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CWE-89\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: mitigating_control\n\n```\n\n### 6. CVE-Familien organisationsweit abweisen\n\nBei einer Welle verwandter CVEs für eine weit verbreitete Bibliothek, die das Team bereits bewertet hat: Richtlinie auf Gruppenebene anwenden und über Dutzende Projekte hinweg abweisen. Das Wildcard-Muster (z. B. `CVE-2021-44*`) erfasst alle CVEs mit diesem Präfix.\n\n```yaml\nvulnerability_management_policy:\n  - name: \"Accept risk for log4j CVE family\"\n    description: \"Log4j CVEs mitigated by version pinning and WAF\"\n    enabled: true\n    rules:\n      - type: detected\n        criteria:\n          - type: identifier\n            value: \"CVE-2021-44*\"\n    actions:\n      - type: auto_dismiss\n        dismissal_reason: acceptable_risk\n\n```\n\n## Kurzübersicht\n\n| Parameter | Details |\n|-----------|---------|\n| **Kriterientypen** | `file_path` (Glob-Muster, z. B. `test/**/*`), `directory` (z. B. `vendor/*`), `identifier` (CVE/CWE mit Wildcards, z. B. `CVE-2023-*`) |\n| **Abweisungsgründe** | `acceptable_risk`, `false_positive`, `mitigating_control`, `used_in_tests`, `not_applicable` |\n| **Kriterienlogik** | Mehrere Kriterien innerhalb einer Regel = UND (alle müssen zutreffen). Mehrere Regeln innerhalb einer Richtlinie = ODER (eine reicht). |\n| **Limits** | 3 Kriterien pro Regel, 5 Regeln pro Richtlinie, 5 Richtlinien pro Security-Policy-Projekt. Vulnerability-Management-Richtlinien verarbeiten pro Pipeline-Ausführung bis zu 1.000 Schwachstellen im Zielprojekt. |\n| **Betroffene Status** | Needs triage, Confirmed |\n| **Geltungsbereich** | Projektebene oder Gruppenebene (Gruppenebene gilt für alle enthaltenen Projekte) |\n\n## Erste Schritte\n\nSo lassen sich Auto-Dismiss-Richtlinien einrichten:\n\n1. **Rauschen identifizieren**: Den Vulnerability-Report öffnen und nach „Needs triage\" sortieren. Nach Mustern suchen: Testdateien, eingebetteter Code, CVEs, die in mehreren Projekten wiederholt auftauchen.\n\n2. **Anwendungsfall auswählen**: Mit dem Anwendungsfall beginnen, der die meisten Findings abdeckt.\n\n3. **Ausgangslage festhalten**: Anzahl der Schwachstellen mit Status „Needs triage\" vor Erstellung der Richtlinie notieren.\n\n4. **Erstellen und aktivieren**: Über **Secure > Policies > New policy > Vulnerability management policy** navigieren. Konfiguration aus dem gewählten Anwendungsfall einfügen, dann MR mergen.\n\n5. **Ergebnis validieren**: Nach der nächsten Pipeline des Standard-Branches den Report nach Status „Dismissed\" filtern und prüfen, ob die erwarteten Findings erfasst wurden.\n\nVollständige Konfigurationsdetails in der [Dokumentation zu Vulnerability-Management-Richtlinien](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/vulnerability_management_policy/#auto-dismiss-policies).\n\n> [GitLab Ultimate kostenlos testen](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/) und erste Auto-Dismiss-Richtlinie konfigurieren.\n",{"slug":740,"featured":12,"template":13},"auto-dismiss-vulnerability-management-policy",{"content":742,"config":751},{"title":743,"description":744,"authors":745,"heroImage":747,"date":748,"body":749,"category":9,"tags":750},"GitLab 18.10 bringt KI-native Triage und Behebung","Erfahre mehr über die Funktionen von GitLab Duo Agent Platform, die Rauschen reduzieren, echte Schwachstellen identifizieren und Ergebnisse in Lösungsvorschläge umwandeln.",[746],"Alisa Ho","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773843921/rm35fx4gylrsu9alf2fx.png","2026-03-19","GitLab 18.10 führt neue KI-basierte Sicherheitsfunktionen ein, die auf die Verbesserung der Qualität und Geschwindigkeit des Schwachstellenmanagements ausgerichtet sind. Zusammen tragen diese Funktionen dazu bei, den Zeitaufwand für die Untersuchung von False Positives zu reduzieren und automatisierte Abhilfe direkt in den Workflow zu integrieren – so lassen sich Schwachstellen auch ohne tiefgreifende Sicherheitsexpertise beheben.\n\nDas ist neu:\n\n* [**Erkennung von False Positives bei statischen Anwendungssicherheitstests (SAST)**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/) **ist jetzt allgemein verfügbar.** Dieser Flow nutzt ein LLM für agentisches Reasoning, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, ob eine Schwachstelle ein False Positive ist oder nicht. So können sich Sicherheits- und Entwicklungsteams zuerst auf die Behebung kritischer Schwachstellen konzentrieren.\n* [**Agentische SAST-Schwachstellenbehebung**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) **ist jetzt als Beta verfügbar.** Die agentische SAST-Schwachstellenbehebung erstellt automatisch einen Merge Request mit einem Lösungsvorschlag für verifizierte SAST-Schwachstellen. Das verkürzt die Zeit bis zur Behebung und reduziert den Bedarf an tiefgreifender Sicherheitsexpertise.\n* [**Erkennung von False Positives bei Geheimnissen**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/secret_false_positive_detection/) **ist jetzt als Beta verfügbar.** Dieser Flow bringt die gleiche KI-basierte Rauschreduzierung in die Erkennung von Geheimnissen und kennzeichnet Dummy- und Test-Geheimnisse, um den Prüfaufwand zu verringern.\n\nDiese Flows stehen Kund(inn)en von GitLab Ultimate zur Verfügung, die GitLab Duo Agent Platform nutzen.\n\n## Triage-Zeit mit SAST-False-Positive-Erkennung verkürzen\n\nHerkömmliche SAST-Scanner kennzeichnen jedes verdächtige Codemuster, das sie finden – unabhängig davon, ob Codepfade erreichbar sind oder Frameworks das Risiko bereits abfangen. Ohne Laufzeitkontext können sie eine echte Schwachstelle nicht von sicherem Code unterscheiden, der lediglich gefährlich aussieht.\n\nDas bedeutet, dass Entwickler(innen) möglicherweise Stunden damit verbringen, Ergebnisse zu untersuchen, die sich als False Positives herausstellen. Mit der Zeit kann das das Vertrauen in den Bericht untergraben und die Teams verlangsamen, die für die Behebung echter Risiken verantwortlich sind.\n\nNach jedem SAST-Scan analysiert GitLab Duo Agent Platform automatisch neue kritische und hochgradig schwerwiegende Ergebnisse und fügt Folgendes hinzu:\n\n* Einen Konfidenzwert, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass das Ergebnis ein False Positive ist\n* Eine KI-generierte Erklärung mit der Begründung\n* Ein visuelles Badge, das „Wahrscheinlich False Positive“ und „Wahrscheinlich echt“ in der UI leicht erkennbar macht\n\nDiese Ergebnisse erscheinen im [Sicherheitslückenbericht](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerability_report/), wie unten dargestellt. Der Bericht lässt sich filtern, um sich auf Ergebnisse zu konzentrieren, die als „Kein False Positive“ markiert sind. So können Teams ihre Zeit für die Behebung echter Schwachstellen nutzen, anstatt Rauschen zu sichten.\n\n![Sicherheitslückenbericht](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773844787/i0eod01p7gawflllkgsr.png)\n\n\nDie Bewertung von GitLab Duo Agent Platform ist eine Empfehlung. Die Kontrolle über jedes False Positive bleibt erhalten, und die Begründung des Agenten kann jederzeit überprüft werden, um Vertrauen in das Modell aufzubauen.\n\n\n## Schwachstellen in automatisierte Fixes umwandeln\n\nZu wissen, dass eine Schwachstelle echt ist, ist nur die halbe Arbeit. Die Behebung erfordert weiterhin das Verständnis des Codepfads, das Schreiben eines sicheren Patches und die Sicherstellung, dass nichts anderes beeinträchtigt wird.\n\nWenn die Schwachstelle durch den SAST-False-Positive-Erkennungsflow als wahrscheinlich kein False Positive identifiziert wird, führt der agentische SAST-Schwachstellenbehebungsflow automatisch folgende Schritte aus:\n\n1. Liest den anfälligen Code und den umgebenden Kontext aus dem Repository\n2. Generiert hochwertige Lösungsvorschläge\n3. Validiert die Fixes durch automatisierte Tests\n4. Öffnet einen Merge Request mit einem Lösungsvorschlag, der Folgendes enthält:\n   * Konkrete Codeänderungen\n   * Einen Konfidenzwert\n   * Eine Erklärung, was geändert wurde und warum\n\nIn dieser Demo siehst du, wie GitLab eine SAST-Schwachstelle automatisch vom Erkennen bis hin zu einem prüfbereiten Merge Request verarbeiten kann. Beobachte, wie der Agent den Code liest, einen Fix generiert und validiert und einen MR mit klaren, nachvollziehbaren Änderungen öffnet – damit Entwickler(innen) schneller beheben können, ohne Sicherheitsexpert(inn)en sein zu müssen.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1174573325?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab 18.10 AI SAST False Positive Auto Remediation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\nWie bei jedem KI-generierten Vorschlag sollte der vorgeschlagene Merge Request vor dem Zusammenführen sorgfältig geprüft werden.\n\n## Echte Geheimnisse identifizieren\n\nDie Erkennung von Geheimnissen ist nur dann nützlich, wenn Teams den Ergebnissen vertrauen. Wenn Berichte voller Test-Zugangsdaten, Platzhalterwerte und Beispiel-Token sind, verschwenden Entwickler(innen) möglicherweise Zeit mit der Überprüfung von Rauschen, anstatt echte Sicherheitslücken zu beheben. Das kann die Behebung verlangsamen und das Vertrauen in den Scan verringern.\n\nDie False-Positive-Erkennung bei Geheimnissen hilft Teams, sich auf die relevanten Geheimnisse zu konzentrieren und Risiken schneller zu reduzieren. Bei der Ausführung auf dem Standard-Branch werden automatisch folgende Schritte durchgeführt:\n\n1. Jedes Ergebnis wird analysiert, um wahrscheinliche Test-Zugangsdaten, Beispielwerte und Dummy-Geheimnisse zu identifizieren\n2. Ein Konfidenzwert wird zugewiesen, ob das Ergebnis ein echtes Risiko oder wahrscheinlich ein False Positive ist\n3. Eine Erklärung wird generiert, warum das Geheimnis als echt oder als Rauschen eingestuft wird\n4. Ein Badge wird im Sicherheitslückenbericht hinzugefügt, damit Entwickler(innen) den Status auf einen Blick erkennen können\n\nEntwickler(innen) können diese Analyse auch manuell über den Sicherheitslückenbericht auslösen, indem sie bei einem Ergebnis der Geheimniserkennung **„Auf False Positive prüfen“** auswählen. So lassen sich Ergebnisse ohne Risiko aussortieren und echte Geheimnisse schneller adressieren.\n\n## KI-basierte Sicherheit jetzt testen\n\nGitLab 18.10 führt Funktionen ein, die den gesamten Schwachstellen-Workflow abdecken – von der Reduzierung von False-Positive-Rauschen bei SAST und der Erkennung von Geheimnissen bis hin zur automatischen Generierung von Merge Requests mit Lösungsvorschlägen.\n\nUm zu erfahren, wie KI-basierte Sicherheit die Prüfzeit verkürzen und Ergebnisse in zusammenführbare Fixes umwandeln kann, [starte jetzt eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).",[737,9,26],{"featured":32,"template":13,"slug":752},"gitlab-18-10-brings-ai-native-triage-and-remediation",{"promotions":754},[755,769,780,791],{"id":756,"categories":757,"header":759,"text":760,"button":761,"image":766},"ai-modernization",[758],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":762,"config":763},"Get your AI maturity score",{"href":764,"dataGaName":765,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":767},{"src":768},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":770,"categories":771,"header":772,"text":760,"button":773,"image":777},"devops-modernization",[737,571],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":774,"config":775},"Get your DevOps maturity score",{"href":776,"dataGaName":765,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":778},{"src":779},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":781,"categories":782,"header":783,"text":760,"button":784,"image":788},"security-modernization",[9],"Are you trading speed for security?",{"text":785,"config":786},"Get your security maturity score",{"href":787,"dataGaName":765,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":789},{"src":790},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":792,"paths":793,"header":796,"text":797,"button":798,"image":803},"github-azure-migration",[794,795],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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