KI-generierter Code: Effizienz auf Kosten der Sicherheit?

KI-Assistenten revolutionieren die Softwareentwicklung, doch sie schleppen systematisch Sicherheitslücken ein. Experten warnen vor neuen Angriffsflächen und fordern strengere Kontrollen.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Entwicklungsprozesse beschleunigt Projekte enorm. Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT helfen beim Schreiben und Prüfen von Code. Doch der Effizienzgewinn hat einen hohen Preis: KI-generierter Code ist oft anfällig für Cyberangriffe. Das blinde Vertrauen in diese Assistenten könnte zu einem Wiederaufleben längst bekannter Sicherheitsrisiken führen.

Das Problem der „Schatten-KI“

Eine zentrale Gefahr ist der unkontrollierte Einsatz. In vielen Unternehmen nutzen Mitarbeiter KI-Tools ohne offizielle Genehmigung. Diese „Schatten-KI“ schleust potenziell unsicheren Code direkt in Produktivsysteme ein. Die Folgen sind massive Risiken für Datenschutz und Compliance. Unternehmen verlieren so die Kontrolle über ihre eigene Software-Lieferkette.

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Alte Fehler, neu generiert

Die Schwachstellen sind kein Zufall, sondern im System angelegt. KI-Modelle lernen aus riesigen Mengen öffentlichen Codes – inklusive veralteter und fehlerhafter Beispiele. Sie reproduzieren diese unsicheren Muster, ohne den Sicherheitskontext zu verstehen.

Zu den häufigsten Lücken gehören Cross-Site-Scripting (XSS) und unsichere Authentifizierungsmethoden. Studien zeigen, dass Entwickler mit KI-Hilfe subjektiv sichereren, objektiv aber fehlerhafteren Code produzieren. Teilweise wurden sogar kritische, bereits gepatchte Lücken wie Log4Shell von KI-Tools neu implementiert.

Systematische Muster als Einladung für Hacker

Die vorhersehbare Natur von Sprachmodellen wird selbst zur Gefahr. Da KI ähnliche fehlerhafte Codemuster wiederholt, entstehen systematische Angriffsflächen. Forscher des Israel Institute of Technology nutzen dies mit der Methode „Feature-Security Table“ (FSTab) aus.

Dieser Black-Box-Ansatz analysiert nur die sichtbaren Funktionen einer Anwendung. Durch den Abgleich mit einer Datenbank bekannter KI-generierter Schwachstellen können Angreifer so mit hoher Trefferquote verwundbaren Code identifizieren – ohne je den Quellcode gesehen zu haben.

Autonome Agenten verschärfen das Risiko

Die nächste Generation, autonome KI-Agenten, potenziert die Bedrohung. Diese Systeme können nicht nur Code schreiben, sondern auch Aktionen ausführen, auf Dateien zugreifen oder E-Mails versenden. Der International AI Safety Report 2026 warnt eindringlich vor den Risiken.

Ein Beispiel ist der Open-Source-Assistent MoltBot (OpenClaw), der sich trotz gravierender Mängel schnell verbreitete. Er speicherte Zugangsdaten unverschlüsselt und enthielt Code, der Remote-Angriffe ermöglichte. Da solche Projekte oft von dezentralen Communities vorangetrieben werden, steigt das Risiko für die gesamte Software-Lieferkette.

Menschliche Kontrolle bleibt unverzichtbar

Verbote sind keine Lösung. Stattdessen fordern Experten eine Strategie der kontrollierten Integration. Unternehmen müssen klare Richtlinien etablieren: Welche Modelle sind erlaubt? Wie werden Prompts gemanagt? Jeder KI-generierte Code muss denselben strengen Prüfungen unterliegen wie menschlicher – inklusive statischer Code-Analyse (SAST).

Die entscheidende Rolle spielt weiterhin der Mensch. Entwickler müssen KI als Assistenten verstehen, nicht als unfehlbare Autopiloten. Eine Kultur des kritischen Hinterfragens ist essenziell. Gleichzeitig nutzen auch Cyberkriminelle KI, um Angriffe zu automatisieren. Der Wettlauf zwischen Angreifern und Verteidigern hat eine neue, beschleunigte Stufe erreicht.

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