[{"data":1,"prerenderedAt":773},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities":3,"navigation-de-de":45,"banner-de-de":449,"footer-de-de":459,"blog-post-authors-de-de-Michael Friedrich|Alana Bellucci":664,"blog-related-posts-de-de-developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities":690,"assessment-promotions-de-de":725,"next-steps-de-de":763},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":31,"isFeatured":13,"meta":32,"navigation":13,"path":33,"publishedDate":22,"seo":34,"stem":41,"tagSlugs":42,"__hash__":44},"blogPosts/de-de/blog/developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities.yml","Developing Gitlab Duo Use Ai To Remediate Security Vulnerabilities",[7,8],"michael-friedrich","alana-bellucci",null,"ai-ml",{"slug":12,"featured":13,"template":14},"developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities",true,"BlogPost",{"heroImage":16,"body":17,"authors":18,"updatedDate":21,"date":22,"title":23,"tags":24,"description":30,"category":10},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098106/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098106040.png","Du hast gerade eine neue Stelle angetreten, und gleich an deinem ersten Tag gibt es einen schwerwiegenden Vorfall in der Produktion, bei dem alle verfügbaren Arbeitskräfte benötigt werden. Eine Reihe kritischer neuer Sicherheitslücken erfordert sofortige Aufmerksamkeit, Analyse, Schadensbegrenzung und Behebung. Aber wo genau fängst du mit deiner Untersuchung an?\n\nErfahre, wie du mit den GitLab-Duo-Funktionen zur Erläuterung von Sicherheitslücken und Behebung von Sicherheitslücken zusammen mit anderen KI-basierten Funktionen innerhalb weniger Minuten mit der Behebung von Sicherheitslücken beginnen kannst. Anhand eines praktischen Beispiels erfährst du, wie du von der KI-basierten Unterstützung bei der Analyse und Erläuterung von Sicherheitslücken profitieren kannst. Zusätzliche Abhilfemaßnahmen stehen in Form von KI-generierten Codekorrekturen in MRs im Vordergrund, um Sicherheitslücken schneller zu beheben.\n\n> Starte [eine kostenlose Testversion von GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#free-trial), um diese leistungsstarken Vorteile bei der Behebung von Sicherheitslücken auch in deinem Unternehmen zu nutzen.\n\n## So gehst du vor: Analyse\n\nDer erste Schritt besteht darin, die Auswirkungen und den Schweregrad der Sicherheitslücke zu analysieren. Öffne die GitLab-Benutzeroberfläche und navigiere zum [Sicherheitslückenbericht](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/vulnerability_report/) im Menü `Schützen > Sicherheitslückenbericht`. Filtere die Liste der Sicherheitslücken nach `SAST` und identifiziere die kritischsten Sicherheitslücken, an denen du arbeiten musst.\n\n![Übersicht über Sicherheitslückenberichte](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/vulnerability_reports_overview_aHR0cHM6_1750098116056.png)\n\nDie Ergebnisse des SAST-Scanners werden in der Detailansicht zusammengefasst und mit dem Quellcode verknüpft. Sie enthalten Details aus öffentlich zugänglichen Sicherheitshinweisen. Für Entwickler(innen) ist es oft schwierig, direkt aus dem Sicherheitsbericht heraus mit der Analyse zu beginnen, es sei denn, sie kennen den Umfang des Angriffs, die technischen Details und die Sicherheitslücken genau.\n\n## Verstehen und Entschärfen mit der Erläuterung von Sicherheitslücken\n\nEs ist unerlässlich, dass du die Sicherheitslücke verstehst und weißt, wie du sie am besten und effizientesten beheben kannst. Die Korrekturen dürfen bestehende Funktionen nicht beeinträchtigen. Falls doch, ist eine Besprechung mit den zuständigen Betreuer(inne)n und Product Ownern mit einer Zusammenfassung und möglichen Abhilfemaßnahmen erforderlich. Code, den ein(e) ehemalige(r) Mitarbeiter(in) geschrieben hat, oder Code, für den es keine Tests gibt, kann die Planung eines Fixes noch schwieriger machen.\n\nDie KI-basierte Erläuterung von Sicherheitslücken bietet eine Zusammenfassung, wie ein(e) Angreifer(in) die Sicherheitslücke ausnutzen könnte, und liefert weitere Erklärungen zu den Auswirkungen und möglichen Abhilfemaßnahmen.\n\nDas folgende Beispiel zeigt eine OS-Command-Injection-Sicherheitslücke unter Verwendung dieses Codeschnipsels:\n\n```php\n\u003C?php \n\n// Read variable name from GET request\n$name = $_GET['name'];\n\n// Use the variable name to call eval and print its value \neval('echo $' . $name . ';');\n```\n\nDer Sicherheitslückenbericht ist nicht sehr detailliert und setzt voraus, dass du den gesamten Kontext und die Auswirkungen verstehst. Wähle oben rechts `Sicherheitslücke erläutern`, um den GitLab Duo Chat mit einem vordefinierten Prompt zu öffnen. Dieser bietet eine zusätzliche Zusammenfassung der Sicherheitslücke, eine Beschreibung, wie die Sicherheitslücke ausgenutzt werden kann, und einen Lösungsvorschlag.\n\n![Unsachgemäße Neutralisierung von\nspeziellen Elementen, die in einem Betriebssystembefehl verwendet werden\n(„OS Command Injection“) ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image9_aHR0cHM6_1750098116057.png)\n\n### Erläuterung von Sicherheitslücken in einem Gespräch mit Kontext\n\nDu wirst auch eine Änderung in der Benutzeroberfläche sehen: Das vorherige Overlay der Erläuterung von Sicherheitslücken wurde durch einen GitLab-Duo-Chat-Workflow ersetzt. Manchmal benötigt eine komplexe Sicherheitslücke mehrere Abhilfemaßnahmen oder sie führt zu unklaren Quellcodepfaden.\n\nDu kannst zum Quellcodebaum navigieren und mit demselben Chat-Kontext fortfahren, um dir den Code erläutern zu lassen, ihn zu reparieren, zu überarbeiten und zu testen. \n\nProbieren wir den kompletten Workflow anhand eines Beispiels in C aus, bei dem die Sicherheitsscans einen Pufferüberlauf entdeckt haben.\n\n1. Öffne die Detailansicht der Sicherheitslücke und wähle oben rechts auf der Schaltfläche „Sicherheitslücke erläutern“. Dies öffnet den Chat-Prompt mit einer Zusammenfassung des Problems, potenziellen Angriffsvektoren und einem Lösungsvorschlag.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 4](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image11_aHR0cHM6_1750098116059.png)\n\n2. Überprüfe den Lösungsvorschlag und bitte Duo Chat in einem Folge-Prompt, dir alternative Lösungsmöglichkeiten anzuzeigen, indem du den folgenden Text eingibst: `Can you show an alternative fix using a different function`. Der Sinn dahinter ist, etwas über Alternativen zur Funktion `strcpy()` zu erfahren, die sicherer zu verwenden sind.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 3](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750098116060.png)\n\n3. Duo Chat bietet im folgenden Beispiel eine alternative Lösung mit `strlcpy()`. Die Funktion kopiert nur so viele Zeichen, wie in der Zielzeichenfolge erlaubt sind, und beendet die Zeichenfolge immer mit Null. Sie gibt auch die Länge der Quellzeichenfolge zurück, um festzustellen, ob die Zeichenfolge abgeschnitten wurde.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 5](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image10_aHR0cHM6_1750098116062.png)\n\n4. Klicke auf die URL der Datei `Location`, um zur Quellcodeansicht zu gelangen. Öffne Duo Chat erneut und vergewissere dich, dass der vorherige Kontext zur Erläuterung der Sicherheitslücke noch vorhanden ist. Als Nächstes möchten wir Tests hinzufügen, bevor wir mit einem Lösungsvorschlag fortfahren. So vermeiden wir, dass Funktionen kaputt gehen oder Regressionen eingeführt werden. Verwende zum Beispiel den folgenden Chat-Prompt: `Based on the vulnerability context and opened source code, how would you add tests for it?`.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 7](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image8_aHR0cHM6_1750098116063.png)\n\n5. Nachdem du Tests erstellt hast (und angenommen, sie wurden jetzt hinzugefügt), kannst du Duo Chat mit dem Prompt `Can you refactor the source code too?` in der gleichen Sitzung auch darum bitten, den Quellcode zu überarbeiten.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 6](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098116063.png)\n\nDer Workflow zeigt dir, wie du Sicherheitslücken analysierst, verstehst, entschärfst, alternative Ansätze findest, Tests hinzufügst und sogar Refactoring durchführst. \n\nDu kannst diesen Weg mit Duo Chat fortsetzen und dann in die Web IDE wechseln, um den Quellcode zu ändern, nachdem du gelernt hast, wie es geht. Zu den weiteren fortlaufenden Workflows gehören das Committen von Änderungen und das Auslösen der CI/CD-Pipeline und von Sicherheitsscans für den gesamten DevSecOps-Lebenszyklus. \n\n## Beheben mit KI-unterstützter Behebung von Sicherheitslücken\n\nUm eine Sicherheitslücke zu verstehen und zu beheben, sind immer noch Entwicklerfähigkeiten notwendig, um in einem neuen Merge Request eine Lösung für das Problem zu erstellen, Pipelines auszuführen und Sicherheitsscans durchzuführen. Es kann auch erforderlich sein, die Fixes in einer Staging-Umgebung bereitzustellen und über einen längeren Zeitraum zu testen.\n\nDie KI kann dir dabei helfen, einen Lösungsvorschlag auf der Grundlage des bereitgestellten Kontexts der Sicherheitslücke und des Quellcodes zu generieren.\n\nTipp: Denke an die ärgerlichste Sicherheitslücke, die du in deiner Karriere bisher beheben musstest, und erstelle das Anwendungsbeispiel erneut für GitLab Duo. Die [Mitre CWE Top 25 der gefährlichsten Software-Sicherheitslücken](https://cwe.mitre.org/top25/archive/2023/2023_top25_list.html) bietet ebenfalls einen guten Ausgangspunkt.  \n\nDas folgende Beispiel implementiert [CWE-328: Use of a weak hash function (Verwendung einer schwachen Hash-Funktion)](https://cwe.mitre.org/data/definitions/328.html) unter Verwendung von `md5`. Die Sicherheitslücke wird von [SAST-Scannern](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/sast/) korrekt identifiziert. \n\n```python\nimport hashlib\n\nclass User:\n    def __init__(self, username, password):\n        self.username = username\n        self.password = password\n\n    def set_password(self, password):\n        self.password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()\n\n```\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 8](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image7_aHR0cHM6_1750098116064.png)\n\nKlicke oben rechts auf die Schaltfläche `Mit Merge Request lösen`.  Dies öffnet einen MR, der KI verwendet, um eine Lösung vorzuschlagen. Eine mögliche Lösung für diese Sicherheitslücke könnte die Verwendung einer anderen Hash-Funktion sein.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 9](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098116065.png)\n\nEin weiteres häufiges Beispiel für eine Sicherheitslücke ist die Nichtüberprüfung von Funktionsfehlercodes oder möglichen Exceptions. Die folgenden C-Codeschnipsel implementieren ein Beispiel für Timing-Angriffe auf Dateivorgänge mit [CWE-362](https://cwe.mitre.org/data/definitions/362.html) für die Aufrufe `fopen()` und `chmod()`. \n\n```c\n#include \u003Cstdio.h>\n#include \u003Cstring.h>\n#include \u003Csys/mman.h>\n#include \u003Csys/stat.h>\n#include \u003Cunistd.h>\n\nint main(int argc, char **argv) {\n\n    // File operations\n    char *fname = \"gitlab.keksi\";\n\n    FILE *fp;\n    fp = fopen(fname, \"r\");\n    fprintf(fp, \"Hello from GitLab Duo Vulnerability Resolution Challenge\");\n    fclose(fp);\n\n    // Potential chmod() timing attacks    \n\n    // Make the file world readable\n    chmod(fname, S_IRWXU|S_IRWXG|S_IRWXO);\n\n    return 0;\n}\n```\n\nDer SAST-Bericht für `chmod()` kann wie folgt aussehen: \n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 10](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image6_aHR0cHM6_1750098116065.png)\n\nDer vorgeschlagene Merge Request für `chmod()` beinhaltet die Fehlerbehandlung. Zusätzlich wird ein weiteres potenzielles Problem behoben, durch das Dateien öffentlich beschreibbar sind, indem die Berechtigungen von `777` auf `600` geändert werden.\n\n![KI für Sicherheitslücken – Bild 11](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098116/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750098116066.png)\n\n> Probiere diese asynchrone Übung aus: Finde, analysiere und behebe die Sicherheitslücke für die Funktion `fopen()`.\n\n## Mehr KI-Unterstützung von GitLab Duo erforderlich\n\nOft lässt sich ein Sicherheitsproblem mit einer schnellen Lösung oder einem Workaround beheben, der den Entwicklungsteams Zeit gibt, eine längerfristige Lösung zu diskutieren und zu planen. In anderen Fällen wird das Problem komplexer und erfordert die Deaktivierung von Funktions-APIs oder die Behebung von Problemen der Firewall, bis eine angemessene Lösung in die Produktion eingeführt werden kann.\n\nGitLab Duo bietet zusätzliche KI-basierte Funktionen, die bei der Lösung dieser Probleme helfen können. \n\n**Codeerläuterung:** Als Entwickler(in) oder Sicherheitsingenieur(in) ist es wichtig, dass du dich auf deine Änderungen verlassen kannst. In der IDE kannst du die [Funktion „Codeerläuterung“](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat/examples.html#explain-code-in-the-ide) verwenden, um die von der KI vorgeschlagene Lösung für die Sicherheitslücke besser zu verstehen. So ist sichergestellt, dass du genau weißt, welche Anpassungen vorgenommen wurden und warum.\n\n**Grundursachenanalyse:** Wenn die Lösung deine Pipeline beschädigt, kannst du die [Grundursachenanalyse](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd/) verwenden. Dieses Tool hilft dir bei der Identifizierung des zugrunde liegenden Problems und erklärt es dir, damit du es effektiv angehen kannst. Nachdem du die erforderlichen Korrekturen vorgenommen hast, kannst du die Tests erneut ausführen, um eine erfolgreiche Lösung zu gewährleisten.\n\n**Refactoring:** Auch wenn die Sicherheitslücke behoben wurde, lohnt es sich zu überlegen, ob der Code nicht sicherer geschrieben werden kann. In der IDE kannst du GitLab Duo Chat öffnen und die [Refactoring-Aktion](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat/examples.html#refactor-code-in-the-ide) verwenden, um alternative, sicherere Möglichkeiten zum Schreiben deines Codes zu finden. Dieser proaktive Ansatz trägt zur Aufrechterhaltung einer robusten und sicheren Codebase bei.\n\nMit diesen Funktionen von GitLab Duo kannst du Sicherheitslücken selbstbewusst erkennen und beheben und so sicherstellen, dass dein Code sicher und effizient bleibt.\n\n## Wie geht es weiter?\n\nWir planen, sowohl die Erläuterung von Sicherheitslücken als auch die Behebung von Sicherheitslücken „nach links“ zu verschieben, indem wir sie direkt in den MR-Prozess integrieren. Diese Integration stellt sicher, dass du Sicherheitslücken früher im Entwicklungszyklus angehen und beheben kannst, was deinen Workflow optimiert und die Codesicherheit von Anfang an erhöht.\n\n## Erste Schritte mit GitLab Duo\n\nIn unserer [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo/turn_on_off.html) findest du Informationen dazu, wie du die Funktion für unsere GitLab-Ultimate-Kund(inn)en aktivieren kannst. Außerdem sind die GitLab-Duo-Funktionen [Erläuterung von Sicherheitslücken](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/vulnerabilities/#explaining-a-vulnerability) und [Behebung von Sicherheitslücken](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/vulnerabilities/#vulnerability-resolution) bald in GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated verfügbar.\n\nIn [der Blog-Serie „Entwicklung von GitLab Duo“](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-series/) erfährst du regelmäßig, was es Neues in GitLab Duo gibt.\n\n> Starte [eine kostenlose Testversion von GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#free-trial), um diese leistungsstarken Vorteile bei der Behebung von Sicherheitslücken auch in deinem Unternehmen zu nutzen!\n",[19,20],"Michael Friedrich","Alana Bellucci","2024-11-29","2024-07-15","Die Entwicklung von GitLab Duo: KI zur Behebung von Sicherheitslücken nutzen ",[25,26,27,28,29],"AI/ML","security","product","features","tutorial","Dieses Tutorial 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Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. 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Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/de-de/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/de-de/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[25,26],{"featured":13,"template":14,"slug":702},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":704,"config":713},{"title":705,"description":706,"authors":707,"heroImage":709,"date":710,"body":711,"category":10,"tags":712},"Wie GitLab Duo Agent Platform und Claude Softwareentwicklung beschleunigen","Wie externe KI-Modelle wie Claude von Anthropic Code-Generierung, Code-Reviews und Pipeline-Erstellung direkt in GitLab übernehmen.",[708],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-02-26","KI-Assistenten steigern die Produktivität einzelner Entwicklungsteams – aber sie arbeiten oft isoliert vom eigentlichen Entwicklungs-Workflow. Das Ergebnis: Kontextwechsel zwischen Tools, manuelle Übertragung von KI-Vorschlägen in ausführbaren Code und Routineaufgaben, die automatisiert werden könnten.\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) schließt diese Lücke: Externe KI-Modelle wie Anthropics Claude oder OpenAIs Codex lassen sich direkt in GitLab einbinden und als Agenten konfigurieren, die den Projektkontext kennen, Coding-Standards einhalten und komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.\n\nCesar Saavedra, Developer Advocate bei GitLab, zeigt in seinem Video drei aufeinander aufbauende Anwendungsfälle – vom leeren Projekt bis zum Container-Image in der Registry.\n\n## Von der Idee zum Code\nAusgangspunkt ist ein leeres GitLab-Projekt mit einem Issue, das die Anforderungen an eine Java-Webanwendung beschreibt. Der externe Agent liest den Issue, analysiert die Spezifikationen und generiert eine vollständige Full-Stack-Anwendung: Backend-Java-Klassen, Frontend-Dateien (HTML/CSS/JavaScript) und Build-Konfiguration. Das Ergebnis landet als Merge Request mit vollständigem Code – bereit zur Überprüfung.\n\n## Code-Review durch denselben Agenten\nIm zweiten Schritt übernimmt derselbe Agent die Code-Review des soeben erstellten Merge Requests. Per Erwähnung im MR-Kommentar liefert er eine strukturierte Analyse: Stärken, kritische Probleme, mittlere und kleinere Verbesserungspunkte, Security-Assessment, Testhinweise, Code-Metriken und einen Approval-Status. Senior-Entwicklungsteams werden von Routineprüfungen entlastet und können sich auf Architekturentscheidungen konzentrieren.\n\n## Pipeline und Container-Image auf Anfrage\nDer generierte Code enthält noch keine CI/CD-Pipeline. Eine Anfrage im Merge Request genügt: Der Agent erstellt ein Dockerfile mit passenden Basis-Images für die im pom.xml definierte Java-Version, eine vollständige Pipeline mit Build-, Docker- und Deploy-Stages sowie das fertige Container-Image im integrierten GitLab Container Registry – ohne manuelle Konfiguration.\n\n## Mehr erfahren\nDie vollständige Videodemonstration mit Screenshots aller Schritte ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development/) verfügbar. Einen Einstieg in die GitLab Duo Agent Platform bietet außerdem der [Getting Started Guide](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[27,25,28],{"featured":37,"template":14,"slug":714},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":716,"config":723},{"title":717,"description":718,"heroImage":719,"date":720,"body":721,"category":10,"tags":722},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[25,27],{"featured":37,"template":14,"slug":724},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":726},[727,740,752],{"id":728,"categories":729,"header":730,"text":731,"button":732,"image":737},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":733,"config":734},"Get your AI maturity score",{"href":735,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":741,"categories":742,"header":744,"text":731,"button":745,"image":749},"devops-modernization",[27,743],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":746,"config":747},"Get your DevOps maturity score",{"href":748,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":753,"categories":754,"header":755,"text":731,"button":756,"image":760},"security-modernization",[26],"Are you trading speed for security?",{"text":757,"config":758},"Get your security maturity score",{"href":759,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":761},{"src":762},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":764,"blurb":765,"button":766,"secondaryButton":771},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":767,"config":768},"Kostenlosen Test starten",{"href":769,"dataGaName":56,"dataGaLocation":770},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":58,"config":772},{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":770},1772652052268]