Die 10 besten KI-gestützten SAST im Jahr 2026

KI hat die Art und Weise verändert, wie wir Code schreiben. Entwickler liefern nun schneller, experimentieren mehr und verlassen sich auf KI, um Teile ihres Arbeitsablaufs zu erledigen, die früher Stunden gedauert haben.

Mit zunehmender Geschwindigkeit steigt jedoch auch das Risiko.

Mehr Code bedeutet mehr Chancen für Schwachstellen, durchzuschlüpfen. Und wenn das Testen immer noch am Ende des Prozesses stattfindet, ist es bereits zu spät. Hier kommt die KI-gestützte SAST -Tools ins Spiel.

Sie helfen Teams dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, und halten dabei mit der Geschwindigkeit Schritt, die KI in die Entwicklung bringt. 

In diesem Artikel stellen wir die 10 führenden Anbieter von SAST vor. Wir untersuchen die Kernfunktionen der einzelnen Tools und die einzigartigen Möglichkeiten, wie sie KI einsetzen, um die Erkennung, Priorisierung und Behebung von Schwachstellen zu verbessern. 

SAST besten KI-gestützten SAST auf einen Blick

• Beste Gesamtleistung / Geräuscharm & Auto-Fix:
  
  • Aikido
  • GitHub Advanced Security
• Am besten geeignet für strenge Datenschutzanforderungen (keine externen KI-Aufrufe):
  
  • Aikido
  • CodeThreat
• Am besten für GitHub-native Workflows geeignet:
  
  • GitHub Advanced Security 
  • Snyk
• Am besten geeignet für schnelle IDE-Vorschläge (Quick Fixes):
  
  • Snyk 
  • Aikido
• Am besten geeignet für anpassbare Regeln und Erkennung:
  
  • Semgrep 
  • Aikido
• Am besten geeignet für On-Premise / Bring-Your-Own-LLM:
  
  • CodeThreat 
  • Fortify SCA
• Am besten geeignet für Unternehmensführung und Legacy-Stacks:
  
  • Fortify SCA 
  • Veracode
• Bester „AI-first“-Scanansatz:
  
  • Aikido 
  • Qwiet AI
• Beste validierte automatische Fehlerbehebung im Dashboard:
  
  • Qwiet KI · 
  • Aikido

Was ist SAST?

Statische Anwendungssicherheitstests SAST) sind eine Methode zur Analyse des Quellcodes, Bytecodes oder Binärcodes einer Anwendung, um Schwachstellen und Sicherheitslücken frühzeitig im Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu identifizieren. SAST Schwachstellen im Quellcode und ist damit oft die erste Verteidigungslinie gegen unsicheren Code.

SAST . DAST

Während SAST den Code von innen heraus SAST , testet DAST Dynamische Anwendungssicherheitstests) von außen nach innen.

Betrachten Sie es einmal so:

• SAST Tools überprüfen Ihren Quellcode, bevor eine Anwendung ausgeführt wird, und erkennen so Probleme wie unsichere Funktionen, fest codierte Anmeldedaten oder Logikfehler während der Entwicklung.
  
  
• DAST Tools hingegen führen Sicherheitstests durch, während die Anwendung live ist – sie untersuchen sie wie ein Angreifer, um in der Praxis ausnutzbare Schwachstellen wie SQL-Injection, XSS oder Authentifizierungsumgehungen zu finden.
  

Beide sind unverzichtbar, erfüllen jedoch unterschiedliche Zwecke im SDLC. Weitere Informationen finden Sie unter SAST DAST Sie wissen müssen“.

Die Vorteile von Statische Anwendungssicherheitstests

SAST sind eine der effektivsten Methoden, um Schwachstellen zu finden und zu beheben, bevor Ihr Code überhaupt ausgeführt wird. Hier sind die wichtigsten Vorteile:

• Früherkennung im SDLC: SAST während der Codierung oder der Build-PhaseSAST , sodass Entwickler Schwachstellen beheben können, bevor sie in die Produktion gelangen. Dieser „Shift-Left“-Ansatz reduziert den Gesamtaufwand, die Kosten und die Zeit für die Behebung von Schwachstellen.
  
  
• Umfassende Codeabdeckung: Da SAST die gesamte Codebasis einschließlich Abhängigkeiten und Konfigurationsdateien SAST , kann es Fehler identifizieren, die bei dynamischen Tests möglicherweise übersehen werden.
  
  
• Entwickelnde Feedback: Die besten modernen SAST lassen sich in IDEs, Git-Repositorys und CI/CD-Systeme integrieren und bieten Inline-Feedback, Code-Vorschläge und Empfehlungen für automatische Korrekturen, ohne die Entwicklung zu verlangsamen.
  
  
• Unterstützt Compliance Audit-Bereitschaft: SAST UnternehmenSAST , Anforderungen aus Rahmenwerken wie SOC 2, ISO 27001, DSGVO und OWASP ASVS zu erfüllen , indem es nachweist, dass sichere Codierungspraktiken vorhanden sind.
  
  
• Kontinuierliche Verbesserung durch Automatisierung: KI-gestützte SAST können automatisch aus früheren Schwachstellen lernen, wodurch Fehlalarme reduziert werden und Teams ihren Code im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern können.
  
  

Kurz gesagt, SAST Entwicklern, sichere Software von Grund auf zu entwickeln und nicht erst im Nachhinein.

Welche Schwachstellen SAST in Ihrem Code?

Es gibt viele verschiedene Schwachstellen, die SAST finden SAST , und diese hängen von den verwendeten Codierungspraktiken, dem Technologie-Stack und den Frameworks ab. Im Folgenden sind einige der häufigsten Schwachstellen aufgeführt, die ein SAST in der Regel aufdeckt.

SQL-Injection

Erkennt unsachgemäße Bereinigung von Benutzereingaben, die zu einer Kompromittierung der Datenbank führen könnten.

Beispiel für Python-Code, der für SQL-Injection anfällig ist:

# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):    
   query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
   print(f"Executing query: {query}")  # For debugging purposes    
   cursor.execute(query)    
   return cursor.fetchone()

​

Der oben genannte Code ist anfällig, da die Abfragevariable String-Interpolation (f-string) verwendet und Benutzereingaben über „{username}“ direkt einfügt, wodurch böswillige Akteure SQL-Code aus ihren Eingaben in die Datenbank einschleusen können. 

Cross-Site-Scripting

Identifiziert Fälle, in denen Benutzereingaben fehlerhaft validiert oder kodiert werden, was die Einschleusung bösartiger Skripte ermöglicht.

Beispiel für clientseitigen JavaScript-Code, der für XSS anfällig ist:

<script>
   const params = new URLSearchParams(window.location.search);
   const name = params.get('name');
   if (name) {
          // Directly inserting user input into HTML without sanitization
          document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
   }
</script>

​

Der obige Code ist anfällig, da er .innerHTML verwendet, um Benutzereingaben ohne Bereinigung direkt in HTML einzufügen.

Buffer Overflows

Hebt Bereiche hervor, in denen eine unsachgemäße Speicherverwaltung zu Datenkorruption oder Systemabstürzen führen könnte.

Beispiel für C-Code, der anfällig für Pufferüberläufe ist:

1#include
2void vulnerableFunction() {
3    char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5    printf("Enter some text: ");
6    gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8    printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12    vulnerableFunction();
13    return 0;
14}

​

Der obige Code ist anfällig, da er die gefährliche Funktion gets()C verwendet. Die Funktion gets() kennt die Größe des Puffers, in den sie liest, nicht, was dazu führen kann, dass mehr Daten gelesen werden, als der Puffer aufnehmen kann, was zu einem Pufferüberlauf führt.

Unsichere kryptografische Praktiken

Erkennt schwache Verschlüsselungsalgorithmen, unsachgemäßes Schlüsselmanagement oder hartcodierte Schlüssel.

Beispiel für einen anfälligen Python-Kryptografiecode, der eine veraltete MD5-Hashfunktion:

import hashlib  

def store_password(password):    
    # Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)    
    hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()    
    print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")    
    return hashed_password

​

Insgesamt liefern SAST wertvolle Erkenntnisse, die es Entwicklern ermöglichen, Probleme zu beheben, bevor sie kritisch werden.

Wie Statische Anwendungssicherheitstests SAST) funktionieren

Sie haben gelernt, was SAST und welche Arten von Schwachstellen es findet. Nun wollen wir uns ansehen, wie es hinter den Kulissen funktioniert.

Der SAST umfasst in der Regel die folgenden vier Kernschritte:

Schritt 1: Code-Parsing und Modellierung

Das Tool scannt den Quellcode, den Bytecode oder die Binärdateien der Anwendung, um eine strukturierte Darstellung (einen abstrakten Syntaxbaum oder einen Datenflussgraphen) zu erstellen. Auf diese Weise kann es nachvollziehen, wie der Code aufgebaut ist, wie Daten durch ihn hindurchfließen und wo Sicherheitskontrollen vorhanden sein sollten.

Schritt 2: Regelbasierte Analyse

Als Nächsteswendet das Tool eine Reihe von Sicherheitsregeln und -mustern an, um riskante Codekonstrukte zu identifizieren.

Schritt 3: Korrelation und Priorisierung von Schwachstellen‍

Nicht jede Feststellung ist kritisch. SAST analysieren den Kontext:

• wo die Schwachstelle besteht, 
• wie es ausgenutzt werden könnte, und 
• ob es sensible Daten betrifft 

Um Fehlalarme zu reduzieren und das Wesentliche hervorzuheben.

Schritt 4: Berichterstattung und Entwickelnde

Schließlich werden die Ergebnisse sichtbar. Entwickler können sofort darauf reagieren und so die Sicherheit in den täglichen Arbeitsablauf integrieren, anstatt sie als separate Phase zu behandeln.

All diese Schritte werden heute mit KI auf die nächste Stufe gebracht.

Wie KI SAST verbessert

Derzeit kommt man um das Thema KI (und BullSh*t) nicht herum. Es kann schwierig sein, genau zu wissen, wie KI in Sicherheitstools implementiert wird.

Derzeit gibt es drei Trends im Bereich KI in Bezug auf SAST :

1. ‍KI zur Verbesserung der Schwachstellen-Erkennung: KI-Modelle, die auf großen Datensätzen bekannter Schwachstellen trainiert wurden, verbessern die Genauigkeit bei der Identifizierung von Sicherheitsproblemen und reduzieren gleichzeitig Fehlalarme.‍
2. KI zur automatisierten Priorisierung: KI hilft, Schwachstellen basierend auf Schweregrad, Ausnutzbarkeit und potenziellem Geschäftsrisiko zu bewerten, wodurch sich Entwickelnde zuerst auf kritische Probleme konzentrieren können.‍
3. KI für automatische Behebung: KI bietet kontextbezogene Code-Korrekturen oder Vorschläge, beschleunigt den Korrekturprozess und hilft Entwicklern dabei, sichere Programmierpraktiken zu erlernen.

Als Nächstes werden wir einige der führenden Anbieter von KI-gestützten SAST vergleichen SAST erläutern, auf welche unterschiedliche Weise diese Tools KI einsetzen, um die Sicherheit zu verbessern. 

Die 10 besten KI-gestützten SAST

Hier sind 10 Branchenführer, die KI auf unterschiedliche Weise einsetzen, um die Fähigkeiten herkömmlicher SAST zu verbessern SAST in alphabetischer Reihenfolge)

TL;DR:

‍Aikido ist die Nummer 1 unter den SAST , die über das Scannen von Code hinausgehen. Kleine und mittlere Unternehmen erhalten hier alles, was sie zur Sicherung ihrer IT-Umgebung benötigen, in einer einzigen Suite. Für Großunternehmen Aikido SAST erstklassigen Sicherheitsprodukten Aikido , sodass Sie die benötigten Module auswählen und die Plattform freischalten können, wenn Sie bereit sind.

Es nutzt KI, um Schwachstellen automatisch zu beheben und filtert Störsignale heraus (wenige Fehlalarme), sodass Entwicklerteams nur echte Probleme sehen. Aikido die sinnvolle Wahl für CISOs, CTOs und Entwickler, die schnelle, intelligente Codesicherheit wünschen.

1. Aikido SAST KI-Autofix

Kern-KI-Fähigkeit | Automatische Fehlerbehebung (Dashboard + IDE)

Aikido nutzt KI, um Code-Korrekturen für Schwachstellen zu erstellen, die von seinem SAST entdeckt wurden, und kann sogar automatisierte Pull-Anfragen generieren, um den Behebungsprozess zu beschleunigen.

Im Gegensatz zu anderen Tools Aikido Ihren Code Aikido an ein KI-Modell eines Drittanbieters, speichert oder verwendet ihn niemals zum Trainieren von KI, läuft vollständig auf lokalen Servern und verfügt über eine einzigartige Methode, um sicherzustellen, dass Ihr Code nicht über KI-Modelle nach außen gelangt. 

Aikido wendet Aikido seine eigenen Sicherheitsregeln an, um Fehlalarme herauszufiltern, und verwendet dann ein speziell abgestimmtes LLM nur zur Überprüfung und Verfeinerung von Vorschlägen. Die gesamte Analyse findet in einer sicheren Sandbox statt. Sobald die vorgeschlagene Korrektur die Validierung durchlaufen hat, kann automatisch ein Pull-Request erstellt werden, bevor die Sandbox-Umgebung zerstört wird. 

AutoFix Aikidoliefert auch Konfidenzwerte, die ohne Lernen aus Ihrem Code berechnet werden, sodass Entwickler fundierte Entscheidungen treffen können.

Wichtige Funktionen:

• Geringe Falsch-Positiv-Rate / Rauschreduzierung: Aikido filtert nicht sicherheitsrelevante Warnmeldungen und „falschen Alarm“ heraus und Aikido damit Aikido hohe Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Durch den Einsatz einer KI-basierten triage werden Fehlalarme reduziert (um bis zu 95 %).
  
  
• IDE & Pull-Request / CI/CD-Integration: Aikido SAST lassen sich direkt in Entwickler-Workflows integrieren, mit Inline-Feedback in IDEs und PR-Kommentaren sowie Gating in CI/CD-Pipelines.
  
  
• KI-gestützte Vorschläge zur automatischen Behebung/Korrektur: Für viele Schwachstellen Aikido KI-Autofix automatisch Korrekturen oder Patches generieren (oder vorschlagen), um die Behebung zu beschleunigen. 

• Kontextbezogene Schweregradbewertung und benutzerdefinierte Regeln: Probleme werden je nach Kontext priorisiert (z. B. ob ein Repository öffentlich ist oder sensible Daten enthält), und Benutzer können benutzerdefinierte Regeln festlegen, die auf ihre Codebasis zugeschnitten sind.
  
  
• Multi-Datei-Taint-Tracking und umfassende Sprachunterstützung: Es führt eine dateiübergreifende Analyse durch (Verfolgung von verdächtigen Eingaben über Module hinweg), unterstützt viele gängige Sprachen von Haus aus und erfordert keine Kompilierung.
  ‍
• Und mehr. 

Am besten geeignet für: CISOs , die sich der Bedürfnisse von Entwicklern bewusst sind, aus großen Unternehmen, Start-ups und Scale-ups.

Vorteile:

• Entwickelt für Entwickler mit Schwerpunkt auf der Reduzierung der kognitiven Arbeitsbelastung im Bereich Sicherheit während des gesamten SDLC
• Nutzt KI für Code-Korrekturen. 
• Generiert automatisierte Pull-Anfragen.
• Gewährleistet die Vertraulichkeit des Codes, indem dieser nicht an KI-Modelle von Drittanbietern gesendet wird.
• Einheitliche Plattform, die mehrere Sicherheitsebenen abdeckt (SAST, SCA, IaC, secrets, Laufzeit, Cloud), sodass Sie nicht viele separate Tools zusammenstellen müssen.
• Einfache Einrichtung und Integration in bestehende Entwickler-Workflows
• Transparente Preise und gutes Preis-Leistungs-Verhältnis ohne versteckte Kosten

Nachteile: 

Keine vermerkt.

2. Checkmarx

Kern-AI-Funktion | Auto-Remediation (nur IDE)

Checkmarx SAST Tools können Entwicklern innerhalb ihrer IDE KI-generierte Codierungsvorschläge unterbreiten. Das Tool verbindet sich mit ChatGPT, überträgt den Code des Entwicklers an das OpenAI-Modell und ruft die Vorschläge ab. Diese Methode vereinfacht die Abfrage von ChatGPT, fügt jedoch keine proprietären Prozesse hinzu, sodass die Möglichkeiten derzeit noch begrenzt sind.

WARNUNG: Bei diesem Anwendungsfall wird Ihr proprietärer Code an OpenAI gesendet, was möglicherweise nicht compliance entspricht.

Wichtige Funktionen:

• Mehrsprachige Unterstützung: Kann eine Vielzahl von Programmiersprachen wie Java, JavaScript und Python mit umfassender analytischer Abdeckung scannen.
  
  
• Hoch skalierbar: Entwickelt für die effiziente Verwaltung großer und komplexer Projekte ohne Einbußen bei Geschwindigkeit oder Genauigkeit.
  
  
• Nahtlose CI/CD-Integration: Lässt sich reibungslos in CI/CD-Pipelines integrieren, sodass Teams Schwachstellen frühzeitig im Entwicklungszyklus erkennen können.
  

Am besten geeignet für: Unternehmen , die bereit sind, das Risiko zu akzeptieren (oder zu managen), Ausschnitte aus proprietärem Code an externe KI-Dienste (wie ChatGPT) zu senden, um Verbesserungsvorschläge zu erhalten.

Vorteile:

• Bietet KI-generierte Code-Vorschläge in IDEs durch die Verbindung mit ChatGPT.
• Gutes Ökosystem von Integrationen (IDE, CI/CD, SCM), das die Akzeptanz durch Entwickler erleichtert.
• Echtzeit-IDE-Scans und ASCA (AI Secure Coding Assistant) liefern sofortiges Feedback (wenn auch in begrenztem Umfang), um Probleme frühzeitig zu erkennen.

Nachteile:

• Sendet proprietären Code an OpenAI, was möglicherweise nicht den Compliance-Standards entspricht.
• Die Komplexität/Lernkurve kann für neue Benutzer oder kleine Teams, denen es an AppSec mangelt, hoch sein.
• Kosten/Lizenzierung können ein Hindernis darstellen; der Preis liegt oft im oberen Bereich, was für kleinere Unternehmen schwer zu rechtfertigen sein könnte.

3. CodeAnt

Kern-AI-Funktion | Verbesserte Erkennung (Dashboard)

CodeAnt ist ein Tool für Codesicherheit und -qualität, das zur Erkennung von Code-Schwachstellen und zur Empfehlung von Korrekturen ausschließlich KI einsetzt. CodeAnt Dokumentation zur Funktionsweise seiner KI-Modelle CodeAnt , nutzt jedoch im Allgemeinen KI als zentrale Erkennungsengine, was insbesondere in großen Unternehmen zu einer Verlangsamung der Erkennung führen kann.

Wichtige Funktionen:

• KI-gesteuerte SAST : Werden bei Pull-Anfragen ausgelöst, um Schwachstellen und Fehler zu erkennen.
  ‍
• Code-Gesundheits- und Qualitätsanalyse: Umfasst neben Sicherheitsüberprüfungen auch Code-Smells, Duplikate und Komplexitätsprüfungen.
  ‍
• Git-Plattformintegration: Funktioniert mit GitHub, Bitbucket, GitLab und Azure DevOps. 
  

Am besten geeignet für: Teams , die bei der Codeüberprüfung und Sicherheit Wert auf Geschwindigkeit und Automatisierung legen und einen Großteil des manuellen Überprüfungsaufwands auslagern möchten.

Vorteile:

• Hochautomatisiert und KI-zentriert, wodurch die Erkennung, Codeüberprüfung und Fehlerbehebung beschleunigt werden können.
• Einheitliches Toolset, das Sicherheit, Codequalität, secrets, SCA und IaC in einer Plattform vereint.
• Integration in Entwicklungs-Workflows (PRs, CI-Gating, Dashboards) → weniger Kontextwechsel

Nachteile:

• Im Vergleich zu anderen Tools eingeschränkte Integrationsmöglichkeiten
• Mangelnde Transparenz hinsichtlich der internen Funktionsweise der KI-Modelle
• Bei sehr großen Repositorys oder Codebasen im Unternehmensmaßstab kann es zu Leistungseinbußen/Verzögerungen kommen.
• Schwierigkeiten beim Anpassen oder Individualisieren von Regeln über das hinaus, was die KI bietet ( SAST mancher Hinsicht weniger Kontrolle als bei klassischem SAST )
• Die „Black-Box“-Natur könnte das Vertrauen der Entwickler mindern oder die Fehlerbehebung bei Fehlalarmen erschweren.

4. CodeThreat

Kern-AI-Funktion | Automatisierte Priorisierung (Dashboard)

CodeThreat bietetstatische Codeanalyse on-premise statische Codeanalyse stellt KI-gestützte Strategien zur Fehlerbehebung bereit. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass CodeThreat Ihnen die Integration Ihres eigenen on-premise in das Tool ermöglicht. Dies hat den Vorteil, dass keine Daten an Dritte gesendet werden, bedeutet jedoch auch, dass derzeit nur genetisch trainierte KI-Modelle angeboten werden können und Sie ein on-premise wie ChatGPT on-premise betreiben müssen.

Wichtige Funktionen: 

• Lokale statische Codeanalyse: Führt Scans lokal durch, ohne Code an externe Cloud-Systeme zu senden.
  
  
• KI-gestützte Fehlerbehebung: KI-gestützte Fehlerbehebung: Bietet automatisierte Korrekturvorschläge und Empfehlungen auf der Grundlage interner Modelle.
  
  
• VS Code-Plugin-Unterstützung: Ermöglicht Entwicklern, Scans auszulösen und Korrekturvorschläge in ihrer IDE anzuzeigen. 
  

Am besten geeignet für: Unternehmen mit strengen compliance Datenhoheit/ compliance , die nicht zulassen können, dass Code das Unternehmen verlässt.

Vorteile: 

• Datenkontrolle und Datenschutz: Da Sie KI-Modelle intern ausführen können, vermeiden Sie es, sensible Codes an Dritte zu senden.
  
• Flexibilität/Anpassbarkeit: Durch die Möglichkeit, Ihr eigenes Modell zu integrieren, haben Sie die Kontrolle über das Inferenzverhalten oder die Feinabstimmung.
  
• Lokale Leistung (potenziell): Bei internen Modellen können Latenz und Durchsatz optimiert werden, ohne auf API-Aufrufe angewiesen zu sein.

Nachteile:

• Wenn Ihr On-Prem-Modell über eine geringere Kapazität verfügt oder keine Domänenschulung durchlaufen hat, können sich die Anzahl der Fehlalarme/falschen Negativmeldungen verschlechtern.
• Beschränkt auf generisch trainierte KI-Modelle; 
• Erfordert die Ausführung einer on-premise -LLM wie ChatGPT.

5. OpenText™ Statische Anwendungssicherheitstests SAST)

Kernkompetenz der KI | Verbesserte Priorisierung ( Dashboard)

OpenText™ Statische Anwendungssicherheitstests Fortify)scannt den Quellcode auf Schwachstellen und bietet Benutzern die Möglichkeit, Schwellenwerte anzupassen, wenn eine Warnung ausgegeben wird. Zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit der Ausnutzbarkeit. Der KI-Auto-Assistent Fortifyüberprüft die zuvor zugewiesenen Schwellenwerte für Schwachstellen und trifft intelligente Vorhersagen darüber, wie die Schwellenwerte für andere Schwachstellen aussehen sollten.

Hinweis: Fortify Code Analyzer verwendet KI nicht, um Schwachstellen zu entdecken oder Korrekturen dafür vorzuschlagen, sondern um die in den Admin-Panels verwendeten Verwaltungseinstellungen vorherzusagen.

Wichtige Funktionen:

• Unterstützung mehrerer Sprachen: Unterstützt über 33 Programmiersprachen und Frameworks und analysiert Code- (oder Bytecode-)Pfade, um Schwachstellen zu erkennen.
  ‍
• IDE-, Build-Tool- und CI/CD-Integrationen: Ermöglicht die frühzeitige Ausführung von Scans in Pull-Anfragen und Builds.
  ‍
• Flexibler Einsatz: Unterstützt lokale, private Cloud-, Hybrid- oder gehostete Optionen
  

Am besten geeignet für: Teams , die bereitsOpenText OpenText in ihre Systeme integriert haben. 

Vorteile: 

• Leistungsstarke, ausgereifte Engine für statische Analysen mit umfassender Sprach- und Framework-Unterstützung
  
• Umfangreiche Anpassungsoptionen (Richtlinien, Schwellenwerte, Taint-Flags, Regeln) zur individuellen Anpassung der Rauschunterdrückung und Präzision
  
• Zentrale Verwaltung, Audit-Tracking, Dashboards, Integration mit Ticketing- und DevSecOps
• Guter Ruf, Präsenz auf dem Unternehmensmarkt, nachgewiesene Erfolgsbilanz
  

Nachteile:

• Die KI-Komponente ist eingeschränkt. Sie generiert oder schlägt keinen Korrekturcode vor, sondern hilft lediglich bei der Klassifizierung/Schwellenwerteinstellung.
  
• Der Aufwand für Einrichtung, Optimierung und Konfiguration kann erheblich sein (insbesondere bei großen, vielfältigen Codebasen).
• Die Komplexität und die Lizenzkosten können relativ hoch sein. Außerdem sind die Preise nicht öffentlich zugänglich und erfordern eine direkte Kontaktaufnahme mit dem Vertriebsteam, um ein Angebot zu erhalten.

6. GitHub Advanced Security | CodeQL

Kern-AI-Funktion | Auto-Remediation (IDE + Dashboard)

GitHub CodeQL ist ein statischer Code-Scanner, der mithilfe von KI intelligente automatische Korrekturen in Form von Code-Vorschlägen erstellt. Entwickler können die Änderungen über Pull-Anfragen in GitHub CodeSpaces oder von ihrem Rechner aus akzeptieren oder ablehnen. Es ist Teil von GitHub Advanced Security.

Wichtige Funktionen:

• Copilot Autofix / KI-gestützte Vorschläge: Für unterstützte Warnmeldungen generiert die KI Codeänderungen (mit Erläuterungen), die sich über mehrere Dateien und Abhängigkeitsänderungen erstrecken können.
  ‍
• Unterstützung für mehrere Sprachen: Sowohl für das Scannen als auch für Vorschläge zur automatischen Korrektur
  ‍
• Konfigurierbares/Opt-out-Verhalten: Sie können die automatische Korrektur deaktivieren oder über Richtlinien anpassen.
  

Am besten geeignet für: Entwicklungsteams , die bereits GitHub verwenden / GitHub Advanced Security verwenden und eine nahtlose Integration von Sicherheit und Fehlerbehebung in ihren Workflow wünschen. 

Vorteile:

• Sie benötigen kein Abonnement für GitHub Copilot, um GitHub Copilot Autofix zu verwenden.
• Vereinheitlicht Sicherheit und Entwicklung auf einer Plattform (GitHub), wodurch in vielen Fällen weniger externe SAST benötigt werden.
• Reibungslose Entwicklererfahrung: Vorschläge werden in derselben PR-Ansicht angezeigt, wodurch Kontextwechsel minimiert werden.

Nachteile:

• Code-Dateigröße: Befindet sich der betroffene Code in einer sehr großen Datei oder einem sehr großen Repository, kann der dem LLM bereitgestellte Kontext gekürzt werden.
• Eingeschränkte Abdeckung: Copilot Autofix unterstützt zwar eine wachsende Liste von Sprachen und CodeQL , deckt jedoch nicht alle möglichen Warnmeldungsarten oder Sprachen ab.
• In komplexen Codebasen berücksichtigen Vorschläge möglicherweise nicht alle Abhängigkeiten, Nebenwirkungen oder architektonischen Einschränkungen.

7. Qwiet AI | SAST

Kernfunktion der KI | Automatische Fehlerbehebung (Dashboard)‍

Qwiet AI SAST ist ein regelbasiertes Statische Anwendungssicherheitstests , das mithilfe von KI automatisch Empfehlungen zur Behebung von Code-Schwachstellen und Code-Korrekturen vorschlägt. Das Kernangebot besteht aus dreistufigen KI-Agenten, die das Problem analysieren, eine Korrektur vorschlagen und diese anschließend validieren.

Wichtige Funktionen:

• Schnelles Scannen in großem Umfang: Laut Herstellerangaben können Millionen von Zeilen in wenigen Minuten gescannt werden, wodurch eine Leistungssteigerung gegenüber herkömmlichen SAST erzielt wird.
  ‍
• KI-Korrekturvorschläge: Für viele Ergebnisse bietet Qwiet kontextbezogene Code-Vorschläge (und validiert diese), um den manuellen Korrekturaufwand zu reduzieren.
  ‍
• Einheitliche Scan-Abdeckung: umfasst die Erkennung von Code, Containern, secrets und Abhängigkeiten (SCA) auf derselben Plattform.
  

Am besten geeignet für: Teams , die automatische Behebung .

Vorteile:

• Verwendet einen dreistufigen KI-Agentenprozess.
• Die Nutzer schätzen die umfassende Dokumentation und den reaktionsschnellen Support von Qwiet AI, der eine nahtlose Integration in CI/CD-Pipelines ermöglicht. 

Nachteile:

• Es handelt sich um ein relativ neues/neueres Tool, sodass die Reife, die Unterstützung durch das Ökosystem und die langfristige Stabilität möglicherweise noch ungewiss sind .
• Benutzer empfinden die eingeschränkten Anpassungsmöglichkeiten als frustrierend, da benutzerdefinierte Richtlinien nur über die CLI festgelegt werden können.

8. Snyk | DeepCode

Kern-AI-Funktion | Auto-Remediation (IDE)

Snyk ist ein SAST , das Entwicklern dank DeepCode AI (jetzt Snyk Fix), das Snyk , Code-Vorschläge aus der IDE heraus unterbreiten kann. DeepCode AI nutzt mehrere KI-Modelle, aber die proprietären Regeln Snyk schränken die Transparenz und Anpassungsmöglichkeiten ein (auch wenn benutzerdefinierte Regeln zulässig sind). Die kommerzielle Stufe Snyk kann für Unternehmen, die eine Abdeckung über verschiedene Pipelines und Entwicklerteams hinweg benötigen, kostspielig sein.

Wichtige Funktionen:

• Echtzeit-Scans im IDE-/Entwickler-Workflow: Schwachstellen werden beim Programmieren markiert und in IDEs, PRs und CI/CD integriert.
  ‍
• Korrekturvorschläge: Für viele unterstützte Ergebnisse Snyk Korrekturvorschläge generieren, die Entwickler akzeptieren, bearbeiten oder ablehnen können.
  ‍
• Erstellen benutzerdefinierter Regeln/Abfragen: Benutzer können mithilfe der DeepCode-Logik (mit Autovervollständigung) benutzerdefinierte Regeln/Abfragen erstellen, um das Scannen an ihre Codebasis anzupassen. 
  

Am besten geeignet für: Entwicklungsteams , die bereits Snyk die Snyk (SCA, IaC usw.) nutzen und eine integrierte Code-Überprüfung wünschen.

Vorteile:

• Bietet Entwicklern innerhalb von IDEs Code-Vorschläge
• Verwendet mehrere KI-Modelle, die auf Daten trainiert wurden, die von führenden Sicherheitsspezialisten zusammengestellt wurden.

Nachteile:

• Begrenzte Transparenz und Anpassungsmöglichkeiten in der KI-/Korrektur-Engine
• Kosten-Skalierung / Lizenzierungsprobleme: Viele Nutzer berichten, dass Snyk bei großem Umfang teuer Snyk (insbesondere bei mehreren Entwicklerteams / Pipelines).
• Snyk Fix unterstützt derzeit keine dateiübergreifenden Korrekturen.
• Eingeschränkte Unterstützung für wichtige Programmiersprachen wie Go, C#, C/C++ usw.‍
• Einige Bewertungen erwähnen Probleme mit der Benutzeroberfläche oder der Tool-Leistung, gelegentliche Ausfälle oder Verzögerungen bei den Kernfunktionen der Engine.

9. Semgrep

Kern-KI-Fähigkeit | Verbesserte Erkennung‍

Der KI-Assistent von SemGreps, der treffend „Assistant“ genannt wird, nutzt den Kontext des Codes, der eine potenzielle Schwachstelle umgibt, um genauere Ergebnisse zu liefern und empfohlene Code-Korrekturen vorzuschlagen. Er kann auch verwendet werden, um Regeln für SemGrep zu erstellen, SemGrep dessen Erkennung auf der Grundlage der von Ihnen eingegebenen Eingaben SemGrep verbessern.

Wichtige Funktionen:

• Kontextlernen mit „Memories“: Der Assistent kann sich vergangene triage oder organisatorische Zusammenhänge merken, sodass ähnliche zukünftige Befunde intelligenter triagiert werden können.
  ‍
• Komponenten-Tagging und Priorisierung: Der Assistent kann Ergebnisse nach Kontext (z. B. Authentifizierung, Zahlungen) taggen, um die Priorisierung von Bereichen mit höherem Risiko zu unterstützen.
  ‍
• Anleitung zur Behebung: Bei vielen echten positiven Befunden bietet Assistant eine schrittweise Anleitung in menschlicher Sprache sowie Code-Schnipsel, um den anfälligen Code zu korrigieren oder zu verbessern.
  

Am besten geeignet für: Teams , die bereits im Semgrep arbeiten und die Produktivität der Entwickler sowie triage verbessern möchten.

Vorteile:

• Verwendet KI, um genaue Ergebnisse und empfohlene Code-Korrekturen zu liefern. 
• Kann Regeln basierend auf Eingabeaufforderungen erstellen.

Nachteile:

• Komplexität von „Erinnerungen“: Die Verwaltung dessen, was sich der Assistent „merkt“ (triage , vertrauenswürdige Quellen), kann bei falscher Konfiguration zu kognitiver Überlastung und dem Risiko von Abweichungen führen.
• Standardmäßig verwendet Semgrep OpenAI und AWS Bedrock mit den API-Schlüsseln Semgrep. Dabei können Bedenken hinsichtlich Datenschutz, compliance oder Kosten auftreten (obwohl Semgrep Optionen und Speichersteuerungen Semgrep ).

10. Veracode

Kern-KI-Fähigkeit | Automatische Fehlerbehebung
Veracode nutzt KI, um Änderungen auf der Grundlage von Schwachstellen im Code vorzuschlagen, wenn Entwickler die Veracode oder das CLI-Tool verwenden. Das Hauptunterscheidungsmerkmal von Veracode ist, dass das speziell trainierte Modell nicht auf Code in der Praxis, sondern auf bekannten Schwachstellen in der Datenbank basiert. Der Vorteil davon ist ein höheres Vertrauen in die vorgeschlagenen Korrekturen, der Nachteil ist, dass es in den Szenarien, in denen es Code-Korrekturen vorschlagen kann, eingeschränkter ist.

Wichtige Funktionen:

• „Batch-Fix“-Modus: Möglichkeit, die besten Korrekturen in einem Arbeitsgang auf mehrere Ergebnisse oder Dateien in einem Verzeichnis anzuwenden
  ‍
• Integration in das Veracode : Fix ist Teil des IDE-Scan-, Analyse- und Berichtsstacks Veracode.
  ‍
• CI/CD-Integration: Nahtlose Integration in CI/CD-Pipelines, wodurch kontinuierliche Tests und schnelles Feedback ermöglicht werden.
  

Am besten geeignet für: Unternehmen, die das Veracode nutzen und zuverlässige, verifizierte KI-gestützte Korrekturen wünschen, ohne ihren Code Modellen von Drittanbietern auszusetzen.

Vorteile: 

• Durch die Integration mit den Scan- und Berichtsfunktionen Veracodewerden die Korrekturen an bestehende Workflows und Scans angepasst.
• Die Beschränktheit des Modells verringert die Wahrscheinlichkeit von wilden oder unsicheren Vorschlägen außerhalb bekannter Muster.

Nachteile: 

• Begrenzt in den Szenarien, in denen es Code-Fixes vorschlagen kann, da es auf bekannten Schwachstellen trainiert ist.
• Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit: Entwickler könnten Vorschlägen ohne sorgfältige Prüfung zu sehr vertrauen, insbesondere bei subtilen oder komplexen Teilen des Codes.

So wählen Sie ein SAST aus

KI ist ein relativ neuer Akteur auf dem Sicherheitsmarkt, und Branchenführer suchen kontinuierlich nach innovativen Anwendungsmöglichkeiten. KI sollte als Werkzeug zur Verbesserung von Sicherheitssystemen betrachtet werden und nicht als einzige Quelle der Wahrheit. Es ist wichtig zu beachten, dass KI minderwertige Werkzeuge nicht in effektive Werkzeuge verwandeln kann. Um ihr Potenzial voll auszuschöpfen, sollte KI in Werkzeuge integriert werden, die bereits über eine solide Grundlage und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz verfügen.

SAST DAST : Ihr Starterpaket für Anwendungssicherheitstests

Die Anwendungssicherheit war noch nie so komplex und kritisch wie heute. KI hat die Codegenerierung vereinfacht, aber diese Beschleunigung erfordert auch ein neues Maß an Wachsamkeit.

Sie können nicht einfach herkömmliche SAST oder DAST verwenden. Sie müssen KI mit KI bekämpfen. Und Sie sollten diesen Kampf in der Cloud und zur Laufzeit fortsetzen. 

Das ist der Punkt, an dem Aikido seine Stärken. 

Über SAST DAST hinaus Aikido eine Vielzahl von KI-gestützten Tools, vom Schwachstellenmanagement compliance kontinuierlichen compliance , mit denen Sie Ihren Code, Ihre Cloud und Ihre Laufzeitumgebung schützen können. 

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