Dieser Beitrag basiert auf Mackenzies Gespräch mit Jason Haddix im The Secure Disclosure Podcast. Hören Sie sich die vollständige Episode an oder schauen Sie unten rein.
Jason Haddix war an der Spitze der Bugcrowd-Bestenlisten, leitete die Sicherheit als CISO von Ubisoft und hat The Bug Hunter's Methodology verfasst – das Standardwerk, nach dem viele aktive Tester gelernt haben. Daher lohnt es sich, seiner Einschätzung zur Entwicklung des Bereichs zuzuhören. Er ist überzeugt, dass in naher Zukunft „90 % der Penetrationstests von KI durchgeführt werden“. Da KI die Einstiegshürde für Cyberangriffe senkt und das Volumen sowie die Geschwindigkeit böswilliger Operationen drastisch erhöht, besteht für Verteidiger die einzige Möglichkeit, Schritt zu halten, darin, KI für die eigene Seite arbeiten zu lassen. Wie Haddix sagt: „Wir werden KI mit KI bekämpfen müssen.“
Das versetzt menschliche Tester verständlicherweise in Sorge (lösen sich ihre Jobs in Luft auf?). Haddix glaubt jedoch nicht, dass KI-Penetrationstests das Aus für Menschen bedeuten, auch wenn sie ihren bisherigen Workflow unweigerlich verändern werden.
KI löst das Abdeckungsproblem bei Penetrationstests
Manuelle Penetrationstests sind nicht nur kostenintensiv, ihr typischer Rhythmus von zweimal pro Jahr reicht auch angesichts der Geschwindigkeit, mit der Teams KI-generierten Code bereitstellen, nicht aus. Im Bericht State of AI in Pentesting 2026 von Aikido gaben 79 % der befragten 400 CISOs und Engineering-Leiter an, dass sie befürchten, dass Schwachstellen zwischen geplanten Tests unbemerkt bleiben, und 48 % erklärten, dass die Ergebnisse bereits bei ihrem Eintreffen veraltet sind.
{{cta}}
„Das größte Problem, das wir schon immer hatten, ist die Skalierbarkeit“, sagt Haddix. Wenn man die Sicherheit für ein großes Unternehmen verantwortet, bedeutete die Rechnung, dass man niemals alles, was das Team ausliefert, manuell einem Penetrationstest unterziehen konnte. Das alles vollständig mit manuellen Tests abzudecken, „hätte Milliarden von Dollar an Penetrationstests gekostet“. Also testete man zweimal im Jahr und hoffte auf das Beste.
„Wir haben schon früher um Skalierbarkeit gebeten“, sagt Haddix, „und jetzt wettern sie genau dagegen.“ Seine Einschätzung über die Personen, die diesen Widerstand anführen, ist, dass sie „sich zurücklehnen und mit Schlamm werfen wollen, anstatt sich einzubringen und den Leuten beim Aufbau zu helfen“.
Was tatsächlich stirbt
„Scanner im Schafspelz“ nennt Haddix Unternehmen, die Open-Source-Scanner betreiben und die Ergebnisse neu aufbereiten. Diese funktionieren anders als echte Penetrationstests und liefern weitaus schlechtere Ergebnisse, weshalb sie als Erste verschwinden werden.
Das andere Opfer ist der Checklisten-Penetrationstest, den ein Kunde nur kauft, um einen Auditor zufriedenzustellen. Die Durchführung dieser Tests war schon immer der erste Job, den ein Tester annimmt, um Fuß zu fassen, und die Leute darin wollen selten bleiben. Die Personen, die das tun, würden stattdessen lieber echte Exploits lernen und eine eigene Methodik aufbauen. KI räumt diese unterste Stufe auf.
Haddix macht jedoch keinen Hehl aus dem Haken. Wenn die KI die Einstiegsarbeit übernimmt, wo holt sich dann die nächste Generation von Testern ihren Start? „Darauf habe ich keine glänzende Antwort“, gibt er zu. „Wir denken noch darüber nach.“
KI-Penetrationstests funktionieren nur mit integrierter menschlicher Methodik
Wenn man Claude Code auf ein Ziel ansetzt und ihm sagt, es soll Fehler finden, „wird das miserabel sein. Selbst das beste Modell mit maximalem Nachdenken spielt keine Rolle“, sagt Haddix. „Die wahre Stärke entsteht erst, wenn man seine eigene Methodik einbindet.“
Man nehme den Recon-Prozess von Haddix, der 18 Schritte umfasst, um die Websites abzubilden, die ein Großkonzern tatsächlich besitzt. Zwei oder drei davon erforderten früher menschliche Augen und Urteilsvermögen. Ein Unternehmen wie Nintendo hat Hunderttausende von Domains registriert, die meisten davon geparkt, und zu entscheiden, welche davon ein echtes Ziel hosten, war schwer zu automatisieren. Jetzt liest ein Agent die Seite und trifft diese Entscheidung selbst.
Brancheweit „stellen die Schlauere Penetester ein, die über einzigartige Methodiken verfügen, und kodieren diese in Prompts“, so Haddix, und „die Allerschlauchsten trainieren synthetische Datensätze“, um diese Argumentation präzise zu halten.
Und sobald sie integriert ist, erledigt die KI die kreative, verkettete Arbeit, von der die Leute annehmen, dass sie nur Menschen leisten können. In einem Fall aus dem eigenen Benchmark von Aikido arbeiteten Agenten, die eine Dokumentensignier-App testeten, sich durch deren Logik hindurch und bewiesen, dass E-Signaturen gefälscht werden können – und das alles in rund neun Stunden. Das leitende menschliche Team verbrachte etwa zwei Wochen mit derselben App, fand ein XSS und ein SSRF, wobei sieben ihrer neun Funde routinemäßige Härtungsprüfungen waren, und entdeckten die Fälschung nie.
Einem Penetester Zugriff auf den Quellcode einer Anwendung zu gewähren, führt zu einem gründlicheren Test. Die meisten von Menschen durchgeführten Penetrationstests laufen als Grey- oder Black-Box-Tests ab, was die Tiefe des Tests einschränkt. Bei über 1.000 KI-Penetrationstests fand Aikido heraus, dass White-Box-Tests 7-mal mehr Schwachstellen aufdeckten und dabei weniger Versuche erforderten als reine Grey-Box-Tests. Menschen führen im Allgemeinen keine White-Box-Tests durch, da die Überprüfung jedes Pfades im Code nicht machbar ist. Ein KI-Penetrationstest mit White-Box-Testing ist in der Lage, eine Flotte von Agenten zu koordinieren, um jede Codezeile zu überprüfen und sie mit der Live-Umgebung zu verknüpfen.
Man kann zwar eine Methodik einbauen, aber auch Menschen übersehen Dinge. Im Bericht State of AI in Pentesting 2026 von Aikido geben die Hälfte der befragten 400 CISOs und Engineering-Leiter an, dass Logikfehler, fehlerhafte Zugriffskontrollen und mehrstufige Fehler bei manuellen Tests immer oder oft übersehen werden, und bei Teams, die täglich oder noch schneller liefern, stieg dieser Wert auf 92 %. Dies zeigt, dass die menschliche Methodik zwar fundiert ist, aber keineswegs perfekt, und KI hilft dabei, das abzudecken, was ein manueller Durchlauf übersehen würde.
Aikido AI Pentesting basiert auf Expertise
Aikido Security hat AI Pentesting mit der von Haddix beschriebenen Expertise entwickelt, und unabhängige Tests bestätigen dies. Doyensec hat Aikido an zwei Open-Source-Apps gebenchmärkt, die zufällig aus 442 Kandidaten ausgewählt wurden, wobei ein leitender Forscher jeden Fund manuell validierte. Aikido deckte 49 verifizierte Schwachstellen auf, davon 9 mit hoher oder kritischer Einstufung, bei einer Falsch-Positiv-Rate von 4 %, und lief bei beiden Apps in unter 20 Minuten im Self-Service-Modus.
{{pentest}}
