[{"data":1,"prerenderedAt":817},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/secure-and-publish-python-packages-a-guide-to-ci-integration":3,"navigation-de-de":46,"banner-de-de":457,"footer-de-de":467,"blog-post-authors-de-de-Tim Rizzi":702,"blog-related-posts-de-de-secure-and-publish-python-packages-a-guide-to-ci-integration":716,"blog-promotions-de-de":755,"next-steps-de-de":807},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":31,"isFeatured":12,"meta":32,"navigation":12,"path":33,"publishedDate":20,"seo":34,"stem":39,"tagSlugs":40,"__hash__":45},"blogPosts/de-de/blog/secure-and-publish-python-packages-a-guide-to-ci-integration.yml","Secure And Publish Python Packages A Guide To Ci Integration",[7],"tim-rizzi",null,"security",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"secure-and-publish-python-packages-a-guide-to-ci-integration",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Mit CI-Integration Python-Pakete sichern & publizieren","Implementierung einer sicheren CI/CD-Pipeline über sechs Stufen mit der GitLab-DevSecOps-Plattform.",[18],"Tim Rizzi","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662080/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_1097303277.jpg","2025-12-09","Die Sicherheit der Software-Lieferkette ist ein zentrales Anliegen in der Softwareentwicklung. Unternehmen müssen die Authentizität und Integrität ihrer Software-Pakete nachweisen können. Diese Anleitung zeigt die Implementierung einer sicheren CI/CD-Pipeline für Python-Pakete mittels GitLab CI, einschließlich Paket-Signierung und Attestierung mit Sigstores Cosign.\n\nIn dieser Anleitung:\n- [Warum Python-Pakete signieren und attestieren?](#warum-python-pakete-signieren-und-attestieren) - [Pipeline-Übersicht](#pipeline-übersicht) - [Vollständige Pipeline-Implementierung: Umgebung einrichten](#vollständige-pipeline-implementierung-umgebung-einrichten)\n   * [Umgebungskonfiguration](#umgebungskonfiguration)\n   * [Konfigurations-Aufschlüsselung](#konfigurations-aufschlüsselung)\n- Die 6 Stufen\n    1. [Build](#build-das-paket-erstellen)\n    2. [Signierung](#signierung-die-digitale-beglaubigung)\n    3. [Verifizierung](#verifizierung-die-sicherheitskontrolle)\n    4. [Veröffentlichung](#veröffentlichung-die-kontrollierte-freigabe)\n    5. [Signaturen veröffentlichen](#signaturen-veröffentlichen-verifizierung-ermöglichen)\n    6. [Nutzer-Verifizierung](#nutzer-verifizierung-die-anwendererfahrung-testen)\n\n\n## Warum Python-Pakete signieren und attestieren?\n\nVier Gründe für Signierung und Attestierung der Python-Pakete:\n\n- **Sicherheit der Lieferkette:** Paket-Signierung stellt sicher, dass der Code zwischen Build und Deployment nicht manipuliert wurde und schützt vor Angriffen auf die Lieferkette. - **Compliance-Anforderungen:** Viele Unternehmen, insbesondere in regulierten Branchen, verlangen kryptographische Signaturen und Herkunftsnachweise für alle bereitgestellte Software. - **Rückverfolgbarkeit:** Attestierungen liefern einen verifizierbaren Nachweis der Build-Bedingungen, einschließlich wer das Paket unter welchen Umständen erstellt hat. - **Vertrauens-Verifizierung:** Nutzer des Pakets können dessen Authentizität vor der Installation kryptographisch überprüfen.\n\n## Pipeline-Übersicht\n\nDie Gewährleistung der Code-Integrität und -Authentizität ist notwendig. Diese Pipeline erstellt nicht nur den Code, sondern erzeugt eine kryptographisch verifizierbare Dokumentation darüber, wie, wann und von wem das Paket erstellt wurde. Jede Stufe fungiert als Kontrollinstanz, die die Herkunft des Pakets prüft und dokumentiert.\n\nSechs Stufen einer GitLab-Pipeline, die die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit des Pakets gewährleisten:\n\n- **Build:** Erstellt ein sauberes, standardisiertes Paket, das einfach geteilt und installiert werden kann. - **Signierung:** Fügt eine digitale Signatur hinzu, die beweist, dass das Paket seit der Erstellung nicht manipuliert wurde. - **Verifizierung:** Überprüft, dass die Signatur gültig ist und das Paket alle Sicherheitsanforderungen erfüllt. - **Veröffentlichung:** Lädt das verifizierte Paket in die GitLab-Paket-Registry hoch und stellt es zur Nutzung bereit. - **Signaturen veröffentlichen:** Macht Signaturen zur Verifizierung verfügbar. - **Nutzer-Verifizierung:** Simuliert, wie Endnutzer die Paket-Authentizität verifizieren können.\n\n## Vollständige Pipeline-Implementierung: Umgebung einrichten\n\nVor dem Paket-Build muss eine konsistente und sichere Build-Umgebung eingerichtet werden. Diese Konfiguration stellt sicher, dass jedes Paket mit denselben Werkzeugen, Einstellungen und Sicherheitskontrollen erstellt wird.\n\n### Umgebungskonfiguration\n\nDie Pipeline benötigt spezifische Werkzeuge und Einstellungen.\n\nPrimäre Konfigurationen:\n\n- Python 3.10 für konsistente Builds - Cosign 2.2.3 für Paket-Signierung - GitLab-Paket-Registry-Integration - Fest codierte Paket-Version für Reproduzierbarkeit\n\n**Hinweis zur Versionierung:** Dieses Beispiel nutzt eine fest codierte Version (`\"1.0.0\"`) statt einer Ableitung aus Git-Tags oder Commits. Dieser Ansatz gewährleistet vollständige Reproduzierbarkeit und macht das Pipeline-Verhalten vorhersagbarer. In Produktivumgebungen lässt sich semantische Versionierung basierend auf Git-Tags oder eine andere Versionierungsstrategie einsetzen, die zum Release-Prozess passt.\n\nWerkzeug-Anforderungen:\n\n- Basis-Utilities: `curl`, `wget` - Cosign für kryptographische Signierung - Python-Packaging-Tools: `build`, `twine`, `setuptools`, `wheel`\n\n### Konfigurations-Aufschlüsselung\n\n```yaml variables:\n  PYTHON_VERSION: '3.10'\n  PACKAGE_NAME: ${CI_PROJECT_NAME}\n  PACKAGE_VERSION: \"1.0.0\"\n  FULCIO_URL: 'https://fulcio.sigstore.dev'\n  REKOR_URL: 'https://rekor.sigstore.dev'\n  CERTIFICATE_IDENTITY: 'https://gitlab.com/${CI_PROJECT_PATH}//.gitlab-ci.yml@refs/heads/${CI_DEFAULT_BRANCH}'\n  CERTIFICATE_OIDC_ISSUER: 'https://gitlab.com'\n  PIP_CACHE_DIR: \"$CI_PROJECT_DIR/.pip-cache\"\n  COSIGN_YES: \"true\"\n  GENERIC_PACKAGE_BASE_URL: \"${CI_API_V4_URL}/projects/${CI_PROJECT_ID}/packages/generic/${PACKAGE_NAME}/${PACKAGE_VERSION}\"\n```\n\nCaching beschleunigt nachfolgende Builds:\n\n```yaml cache:\n  paths:\n    - ${PIP_CACHE_DIR}\n```\n\n## Build: Das Paket erstellen\n\nJede Software-Entwicklung beginnt mit der Erstellung. In dieser Pipeline transformiert die Build-Stage Quellcode in ein verteilbares Paket, bereit für verschiedene Python-Umgebungen.\n\nDer Build-Prozess erstellt zwei standardisierte Formate:\n\n- Ein Wheel-Paket (.whl) für schnelle, effiziente Installation - Eine Quell-Distribution (.tar.gz) mit dem vollständigen Code\n\nImplementierung der Build-Stage:\n\n```yaml build:\n  extends: .python-job\n  stage: build\n  script:\n    - git init\n    - git config --global init.defaultBranch main\n    - git config --global user.email \"ci@example.com\"\n    - git config --global user.name \"CI\"\n    - git add .\n    - git commit -m \"Initial commit\"\n    - export NORMALIZED_NAME=$(echo \"${CI_PROJECT_NAME}\" | tr '-' '_')\n    - sed -i \"s/name = \\\".*\\\"/name = \\\"${NORMALIZED_NAME}\\\"/\" pyproject.toml\n    - sed -i \"s|\\\"Homepage\\\" = \\\".*\\\"|\\\"Homepage\\\" = \\\"https://gitlab.com/${CI_PROJECT_PATH}\\\"|\" pyproject.toml\n    - python -m build\n  artifacts:\n    paths:\n      - dist/\n      - pyproject.toml\n```\n\nDie Build-Stage führt folgende Schritte aus:\n\n1. Initialisiert ein Git-Repository (`git init`) und konfiguriert es mit Basis-Einstellungen 2. Normalisiert den Paketnamen durch Umwandlung von Bindestrichen in Unterstriche, was für Python-Packaging erforderlich ist 3. Aktualisiert die Paket-Metadaten in `pyproject.toml` entsprechend den Projekt-Einstellungen 4. Erstellt sowohl Wheel- als auch Quell-Distributions-Pakete mittels `python -m build` 5. Bewahrt die erstellten Pakete und Konfiguration als Artefakte für nachfolgende Stufen\n\n## Signierung: Die digitale Beglaubigung\n\nIst die Attestierung die Biografie des Pakets, so ist die Signierung dessen kryptographisches Siegel der Authentizität. Hier wird das Paket von einer bloßen Datei-Sammlung in ein verifiziertes, manipulationssicheres Artefakt transformiert.\n\nDie Signierung-Stage nutzt Cosign zur Anwendung einer digitalen Signatur als unzerbrechliches Siegel. Dies ist kein einfacher Stempel, sondern ein komplexer kryptographischer Handshake, der die Integrität und Herkunft des Pakets beweist.\n\n```yaml sign:\n  extends: .python+cosign-job\n  stage: sign\n  id_tokens:\n    SIGSTORE_ID_TOKEN:\n      aud: sigstore\n  script:\n    - |\n      for file in dist/*.whl dist/*.tar.gz; do\n        if [ -f \"$file\" ]; then\n          filename=$(basename \"$file\")\n          cosign sign-blob --yes \\\n            --fulcio-url=${FULCIO_URL} \\\n            --rekor-url=${REKOR_URL} \\\n            --oidc-issuer $CI_SERVER_URL \\\n            --identity-token $SIGSTORE_ID_TOKEN \\\n            --output-signature \"dist/${filename}.sig\" \\\n            --output-certificate \"dist/${filename}.crt\" \\\n            \"$file\"\n        fi\n      done\n  artifacts:\n    paths:\n      - dist/\n```\n\nDiese Signierung-Stage führt mehrere zentrale Operationen aus:\n\n1. Erhält ein OIDC-Token von GitLab zur Authentifizierung bei Sigstore-Diensten 2. Verarbeitet jedes erstellte Paket (sowohl Wheel als auch Quell-Distribution) 3. Nutzt Cosign zur Erstellung einer kryptographischen Signatur (`.sig`) für jedes Paket 4. Generiert ein Zertifikat (`.crt`), das die Authentizität der Signatur beweist 5. Speichert sowohl Signaturen als auch Zertifikate zusammen mit den Paketen als Artefakte\n\n## Verifizierung: Die Sicherheitskontrolle\n\nDie Verifizierung ist das finale Qualitätskontroll-Gate. Dies ist nicht nur eine Prüfung, sondern eine Sicherheitsuntersuchung, bei der jeder Aspekt des Pakets überprüft wird.\n\n```yaml verify:\n  extends: .python+cosign-job\n  stage: verify\n  script:\n    - |\n      failed=0\n      for file in dist/*.whl dist/*.tar.gz; do\n        if [ -f \"$file\" ]; then\n          filename=$(basename \"$file\")\n          if ! cosign verify-blob \\\n            --signature \"dist/${filename}.sig\" \\\n            --certificate \"dist/${filename}.crt\" \\\n            --certificate-identity \"${CERTIFICATE_IDENTITY}\" \\\n            --certificate-oidc-issuer \"${CERTIFICATE_OIDC_ISSUER}\" \\\n            \"$file\"; then\n            failed=1\n          fi\n        fi\n      done\n      if [ $failed -eq 1 ]; then\n        exit 1\n      fi\n```\n\nDie Verifizierung-Stage implementiert mehrere Sicherheitsprüfungen:\n\n1. Untersucht jede Paketdatei im `dist`-Verzeichnis 2. Nutzt Cosign zur Überprüfung, dass die Signatur zum Paketinhalt passt 3. Bestätigt, dass die Zertifikats-Identität der erwarteten GitLab-Pipeline-Identität entspricht 4. Validiert, dass das Zertifikat vom vertrauenswürdigen OIDC-Provider ausgestellt wurde 5. Lässt die gesamte Pipeline fehlschlagen, wenn eine Prüfung fehlschlägt, sodass nur verifizierte Pakete fortfahren\n\n## Veröffentlichung: Die kontrollierte Freigabe\n\nBei der Veröffentlichung werden die verifizierten Pakete über die GitLab-Paket-Registry verfügbar gemacht. Dies ist eine sorgfältig orchestrierte Freigabe, die sicherstellt, dass nur verifizierte, authentifizierte Pakete ihr Ziel erreichen.\n\n```yaml publish:\n  extends: .python-job\n  stage: publish\n  script:\n    - |\n      cat \u003C\u003C EOF > ~/.pypirc\n      [distutils]\n      index-servers = gitlab\n      [gitlab]\n      repository = ${CI_API_V4_URL}/projects/${CI_PROJECT_ID}/packages/pypi\n      username = gitlab-ci-token\n      password = ${CI_JOB_TOKEN}\n      EOF\n      TWINE_PASSWORD=${CI_JOB_TOKEN} TWINE_USERNAME=gitlab-ci-token \\\n        twine upload --repository-url ${CI_API_V4_URL}/projects/${CI_PROJECT_ID}/packages/pypi \\\n        dist/*.whl dist/*.tar.gz\n```\n\nDie Veröffentlichung-Stage übernimmt mehrere wichtige Aufgaben:\n\n1. Erstellt eine `.pypirc`-Konfigurationsdatei mit GitLab-Paket-Registry-Zugangsdaten 2. Nutzt das GitLab-CI-Job-Token für sichere Authentifizierung 3. Lädt sowohl Wheel- als auch Quell-Distributions-Pakete in die GitLab-PyPI-Registry hoch 4. Stellt die Pakete zur Installation via pip bereit\n\n## Signaturen veröffentlichen: Verifizierung ermöglichen\n\nNach Veröffentlichung der Pakete müssen deren Signaturen und Zertifikate zur Verifizierung verfügbar gemacht werden. Diese werden in der generischen Paket-Registry von GitLab gespeichert und sind damit einfach zugänglich für Nutzer, die die Paket-Authentizität verifizieren möchten.\n\n```yaml publish_signatures:\n  extends: .python+cosign-job\n  stage: publish_signatures\n  script:\n    - |\n      for file in dist/*.whl dist/*.tar.gz; do\n        if [ -f \"$file\" ]; then\n          filename=$(basename \"$file\")\n          curl --header \"JOB-TOKEN: ${CI_JOB_TOKEN}\" \\\n               --fail \\\n               --upload-file \"dist/${filename}.sig\" \\\n               \"${GENERIC_PACKAGE_BASE_URL}/${filename}.sig\"\n\n          curl --header \"JOB-TOKEN: ${CI_JOB_TOKEN}\" \\\n               --fail \\\n               --upload-file \"dist/${filename}.crt\" \\\n               \"${GENERIC_PACKAGE_BASE_URL}/${filename}.crt\"\n        fi\n      done\n```\n\nDie Signaturen-Veröffentlichung-Stage führt folgende Schlüsseloperationen aus:\n\n1. Verarbeitet jedes erstellte Paket zur Identifikation der zugehörigen Signaturdateien 2. Nutzt die GitLab-API zum Upload der Signatur-Datei (`.sig`) in die generische Paket-Registry 3. Lädt die zugehörige Zertifikat-Datei (`.crt`) hoch 4. Stellt diese Verifizierungs-Artefakte für nachgelagerte Paket-Nutzer bereit 5. Verwendet dieselbe Version und denselben Paketnamen zur Aufrechterhaltung der Verbindung zwischen Paketen und Signaturen\n\n## Nutzer-Verifizierung: Die Anwendererfahrung testen\n\nDie finale Stufe simuliert, wie Endnutzer die Authentizität des Pakets verifizieren werden. Diese Stufe dient sowohl als finale Prüfung als auch als praktisches Beispiel des Verifizierungsprozesses.\n\n```yaml consumer_verification:\n  extends: .python+cosign-job\n  stage: consumer_verification\n  script:\n    - |\n      git init\n      git config --global init.defaultBranch main\n      mkdir -p pkg signatures\n\n      pip download --index-url \"https://gitlab-ci-token:${CI_JOB_TOKEN}@gitlab.com/api/v4/projects/${CI_PROJECT_ID}/packages/pypi/simple\" \\\n          \"${NORMALIZED_NAME}==${PACKAGE_VERSION}\" --no-deps -d ./pkg\n\n      pip download --no-binary :all: \\\n          --index-url \"https://gitlab-ci-token:${CI_JOB_TOKEN}@gitlab.com/api/v4/projects/${CI_PROJECT_ID}/packages/pypi/simple\" \\\n          \"${NORMALIZED_NAME}==${PACKAGE_VERSION}\" --no-deps -d ./pkg\n\n      failed=0\n      for file in pkg/*.whl pkg/*.tar.gz; do\n        if [ -f \"$file\" ]; then\n          filename=$(basename \"$file\")\n          sig_url=\"${GENERIC_PACKAGE_BASE_URL}/${filename}.sig\"\n          cert_url=\"${GENERIC_PACKAGE_BASE_URL}/${filename}.crt\"\n\n          curl --fail --silent --show-error \\\n               --header \"JOB-TOKEN: ${CI_JOB_TOKEN}\" \\\n               --output \"signatures/${filename}.sig\" \\\n               \"$sig_url\"\n\n          curl --fail --silent --show-error \\\n               --header \"JOB-TOKEN: ${CI_JOB_TOKEN}\" \\\n               --output \"signatures/${filename}.crt\" \\\n               \"$cert_url\"\n\n          if ! cosign verify-blob \\\n            --signature \"signatures/${filename}.sig\" \\\n            --certificate \"signatures/${filename}.crt\" \\\n            --certificate-identity \"${CERTIFICATE_IDENTITY}\" \\\n            --certificate-oidc-issuer \"${CERTIFICATE_OIDC_ISSUER}\" \\\n            \"$file\"; then\n            failed=1\n          fi\n        fi\n      done\n\n      if [ $failed -eq 1 ]; then\n        exit 1\n      fi\n```\n\nDiese Nutzer-Verifizierung-Stage simuliert die Endnutzer-Erfahrung durch:\n\n1. Erstellung einer sauberen Umgebung zum Test der Paket-Installation 2. Download der veröffentlichten Pakete aus der GitLab-PyPI-Registry 3. Abruf der zugehörigen Signaturen und Zertifikate aus der generischen Paket-Registry 4. Durchführung derselben Verifizierungsschritte, die Endnutzer ausführen würden 5. Sicherstellung, dass der gesamte Prozess aus Nutzer-Perspektive funktioniert 6. Fehlschlag der Pipeline bei Fehlern in einem Verifizierungsschritt für frühzeitige Problemerkennung\n\n## Zusammenfassung\n\nDiese umfassende Pipeline bietet eine sichere und zuverlässige Methode zum Erstellen, Signieren und Veröffentlichen von Python-Paketen in die GitLab-Paket-Registry. Durch Befolgung dieser Praktiken und Implementierung der empfohlenen Sicherheitsmaßnahmen lässt sich sicherstellen, dass Pakete angemessen verifiziert und sicher an Nutzer verteilt werden.\n\nDie Pipeline kombiniert moderne Sicherheitspraktiken mit effizienter Automatisierung zur Schaffung einer robusten Software-Lieferkette. Mittels Sigstores Cosign für Signierung und Attestierung sowie GitLabs integrierten Sicherheitsfunktionen lassen sich Nutzern vertrauenswürdige, kryptographisch verifizierte Pakete bereitstellen.\n\n> #### Starte noch heute deine Sicherheitsreise mit einer [kostenlosen Testversion von GitLab Ultimate](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com).\n\n## Weitere Informationen\n- [Dokumentation: Sigstore für schlüssellose Signierung und Verifizierung nutzen](https://docs.gitlab.com/ci/yaml/signing_examples/) - [Sicherheit optimieren durch schlüssellose Signierung und Verifizierung in GitLab](https://about.gitlab.com/blog/keyless-signing-with-cosign/) - [Container-Images mit Build-Provenance mittels Cosign in GitLab CI/CD annotieren](https://about.gitlab.com/blog/annotate-container-images-with-build-provenance-using-cosign-in-gitlab-ci-cd/)\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen:\n\nTeams, die kryptographische Paket-Signierung implementieren, adressieren möglicherweise auch Compliance-Anforderungen – beispielsweise in regulierten Branchen, wo kryptographische Signaturen und Herkunftsnachweise für bereitgestellte Software verlangt werden.\n\nFür spezifische Compliance-Bewertungen und regulatorische Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n",[9,23,24,25,26,27,28,29,30],"integrations","partners","features","CI","CI/CD","DevSecOps platform","tutorial","solutions 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Wie Pipeline-Enforcement, Triage-Automatisierung und KI-Remediation die Lücke schließen.",[722],"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",[727,9,28],"AI/ML",{"featured":12,"template":13,"slug":729},"prepare-your-pipeline-for-ai-discovered-zero-days",{"content":731,"config":741},{"title":732,"description":733,"authors":734,"heroImage":736,"date":737,"category":9,"tags":738,"body":740},"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.",[735],"Grant Hickman","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774375772/kpaaaiqhokevxxeoxvu0.png","2026-03-25",[9,29,570,25,739],"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":742,"featured":12,"template":13},"auto-dismiss-vulnerability-management-policy",{"content":744,"config":753},{"title":745,"description":746,"authors":747,"heroImage":749,"date":750,"body":751,"category":9,"tags":752},"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.",[748],"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/).",[739,9,25],{"featured":35,"template":13,"slug":754},"gitlab-18-10-brings-ai-native-triage-and-remediation",{"promotions":756},[757,771,782,793],{"id":758,"categories":759,"header":761,"text":762,"button":763,"image":768},"ai-modernization",[760],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":764,"config":765},"Get your AI maturity score",{"href":766,"dataGaName":767,"dataGaLocation":250},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":769},{"src":770},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":772,"categories":773,"header":774,"text":762,"button":775,"image":779},"devops-modernization",[739,573],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":776,"config":777},"Get your DevOps maturity score",{"href":778,"dataGaName":767,"dataGaLocation":250},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":780},{"src":781},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":783,"categories":784,"header":785,"text":762,"button":786,"image":790},"security-modernization",[9],"Are you trading speed for security?",{"text":787,"config":788},"Get your security maturity score",{"href":789,"dataGaName":767,"dataGaLocation":250},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":791},{"src":792},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":794,"paths":795,"header":798,"text":799,"button":800,"image":805},"github-azure-migration",[796,797],"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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