Wie sicher ist AI-generierter Code? Praktische Regeln für Entwickler

Viele Entwicklungs‑Workflows nutzen heute Code‑Assistenten, weil sie Routineaufgaben beschleunigen und Beispielcode liefern. Das bringt Effizienz, zugleich aber neue Unsicherheiten: Ein Vorschlag aus dem Assistenten kann kompilierten Code zeigen, der formal funktioniert, aber Sicherheitslücken enthält oder problematische Bibliotheken nutzt. Für Teams bedeutet das, dass die Verantwortung nicht einfach verschwindet: Automatisch erzeugter Code muss geprüft, getestet und in bestehende Bauprozesse eingebettet werden. Dieser Beitrag ordnet die wichtigsten Mechanismen, nennt konkrete Schwachstellen und liefert sofort anwendbare Regeln für den Alltag — etwa in IDE, Pull Request und CI/CD.

AI‑Modelle erzeugen Code, indem sie auf Muster in großen Trainingsdaten reagieren. Sie imitieren häufig gesehene Strukturen, ohne ein echtes Verständnis für Sicherheit zu besitzen. Zwei typische Ursachen für unsichere Vorschläge sind Halluzinationen und veraltete Abhängigkeiten. Halluzinationen sind synthetisch erzeugte Elemente wie erfundene Funktionennamen, fehlerhafte API‑Aufrufe oder unvollständige Validierungen. Veraltete Abhängigkeiten entstehen, wenn ein Assistenzsystem Codebeispiele aus älteren Projekten wiedergibt, die bekannte Schwachstellen enthalten.

Ein häufiger Fehler: Code, der lokal funktioniert, aber an der Schnittstelle zur Außenwelt Eingabewerte ungeprüft übernimmt.

Solche Fehler treten in verschiedenen Sprachen auf. Formale Auswertungen aus den Jahren 2023/2024 finden in Teilen hohe Raten an potenziell verwundbarem Code, wobei die Werte je Studie variieren. Die Studien zeigen jedoch konsistent: Es handelt sich nicht um Einzelfälle, sondern um ein systemisches Problem, das Aufmerksamkeit erfordert.

Die Tabelle fasst typische Kategorien von Schwachstellen zusammen und wie sie sich äußern:

In Teams entstehen zwei verbreitete Nutzungsweisen: punktuelle Hilfe und integrative Nutzung. Bei punktueller Hilfe fragt eine Entwicklerin gezielt nach einem Schnipsel, etwa einer Regex‑Validierung oder eines Datenbank‑Abfragebeispiels. Diese Snippets werden oft direkt übernommen und nur leicht angepasst. Bei integrativer Nutzung ergänzt der Assistent ganze Funktionen oder Generics, die in den Hauptzweig gemerged werden. Beide Vorgehensweisen beschleunigen Entwicklung, bergen aber unterschiedliche Risiken: Einzelne Snippets lassen sich vergleichsweise leicht prüfen; vollständig generierter Feature‑Code erfordert genaueres Testing und Review.

Alltagsbeispiele machen die Folgen sichtbar: Ein Pull Request enthält von einer AI erzeugte Helper‑Funktionen, die Logging‑Level setzen, aber keine Input‑Sanitierung. In einem anderen Fall schlägt der Assistent eine Bibliothek vor, die in aktuellen CVE‑Listen als anfällig gelistet ist. Diese Szenarien lassen sich technisch adressieren, etwa durch automatisiertes Scanning in der IDE, Policy‑Checks vor dem Merge oder durch spezielle Regeln im Pull‑Request‑Template.

Hersteller bieten zunehmend Integrationen: automatische Security‑Scans, Licence‑Checks und konfigurierte Allow‑/Deny‑Listen. Solche Werkzeuge reduzieren Risiken, ersetzen aber nicht die menschliche Kontrolle. Das Zusammenspiel von Tooling, Prozess und Verantwortungszuweisung entscheidet darüber, ob AI‑Unterstützung sicher bleibt oder neue Fehlerquellen schafft.

Risiken lassen sich technisch und organisatorisch behandeln. Technisch bedeutet das: statische Analyse (SAST), Software‑Composition‑Analysis (SCA) und Dependency‑Scanning in der Entwicklungsumgebung und in CI‑Pipelines einsetzen. Diese Tools erkennen bekannte Schwachstellen, unsichere Patterns und problematische Licences. Organisatorisch helfen klare Regeln: Nur geprüfter Code darf in bestimmte Branches, AI‑generierte Vorschläge benötigen einen expliziten Reviewer, und für sicherheitskritische Komponenten bleibt Human‑in‑the‑loop Pflicht.

Konkrete Regeln, die sich kurzfristig umsetzen lassen:

• IDE‑Plugins für SAST und SCA aktivieren, damit Probleme früh sichtbar werden.
• Pull‑Request‑Vorlagen mit Checklisten erweitern (Security‑Checks, Tests, Dependency‑Report).
• Zugriffsregeln für Code‑Assistenten definieren: keine sensiblen Code‑Snippets in öffentlichen Prompts.
• Automatisiertes Testen: Unit‑ und Integrationstests vor Merge verpflichtend machen.

Mittelfristig lohnt sich strukturierter TEVV‑Ansatz (Test, Evaluation, Verification & Validation) für kritische Pfade und regelmäßiges Red‑teaming von generierten Outputs. Dazu gehören Benchmarks, die die Rate problematischer Snippets messen, und formale Prüfungen in Sprachen wie C/C++ dort, wo Speicherfehler katastrophale Folgen haben können. Langfristig helfen Metriken: eine Kennzahl etwa für die “Rate ungültiger Security‑Checks pro generiertem Snippet” macht Fortschritt sichtbar.

Die Tools werden präziser, gleichzeitig steigt ihre Verbreitung. Drei Entwicklungen sind besonders relevant: bessere Kontext‑Sensitivität der Modelle, engere Integration in DevOps‑Pipelines und stärkere regulatorische Vorgaben zur Governance von generativer KI. Diese Trends bieten Chancen: Ein stärker kontextualisiertes Modell kann etwa projektspezifische Policies respektieren. Gleichzeitig bleiben Herausforderungen: supply‑chain‑Risiken und die Möglichkeit, dass Modelle problematische Patterns aus Trainingsdaten reproduzieren.

Für Teams heißt das: Investitionen in Prozesse zahlen sich aus. Gute Praktiken umfassen Governance‑Rollen, dokumentierte Policies für die Nutzung von Assistenten, und ein Inventar der AI‑Artefakte im Projekt. Wo möglich, sollten Unternehmen mit Anbietern vertragliche Regelungen zur Datennutzung und zum Incident‑Reporting vereinbaren. Unabhängig von Anbieterfeatures bleiben Review, Tests und Metriken die beste Absicherung.

Technisch bleibt eine wichtige Option das Kombinieren: Use AI to suggest, but verify with independent tools. Auf diese Weise kann AI die Produktivität steigern, während automatisierte Prüfungen und menschliche Expertise die Sicherheit gewährleisten.

Automatisch erzeugter Code ist ein mächtiges Hilfsmittel, aber kein Ersatz für Prüfung und Verantwortung. Studien und praktische Erfahrungen der Jahre 2023/2024 zeigen, dass generierte Vorschläge vielfach unsichere Patterns enthalten können. Teams vermeiden die größten Risiken, wenn sie AI‑Unterstützung in bestehende Prozesse einbetten: frühzeitige Scans in IDE, verpflichtende Tests und klar definierte Review‑Regeln. Solche Maßnahmen reduzieren Schwachstellen, erhalten die Geschwindigkeit und schaffen zugleich eine verlässlichere Grundlage für den Einsatz von Code‑Assistenten.