AI SAST Tools nutzen KI, um Code so zu analysieren, wie es ein Security Engineer tun würde, und erkennen dabei Business-Logik-Fehler, fehlerhafte Zugriffskontrolle, mehrstufige Exploit-Ketten und Schwachstellen, die musterbasierte Scanner strukturell übersehen. Einige nutzen KI vollständig anstelle der Regel-Engine, während andere KI auf einen deterministischen Scanner aufsetzen. Einige wenige bieten beides als separate Produkte an, da die beiden Ansätze unterschiedliche Anwendungsfälle und Vorteile haben.
Diese Übersicht behandelt 10 Tools, die KI in die statische Codeanalyse integrieren. Die Tools sind danach gruppiert, wie KI an der Erkennung beteiligt ist: AI-native Tools, bei denen ein Reasoning-Modell die Erkennung vornimmt, AI-assisted Tools, bei denen KI eine deterministische Engine erweitert oder unterstützt, und eine Plattform, die beides bietet.
TL;DR
Aikido ist eines von nur zwei Tools auf dieser Liste, das sowohl einen deterministischen AI-assisted SAST-Scanner als auch ein separates AI-natives Erkennungsprodukt (AI Code Audit) anbietet, das unabhängig über Business-Logik, Zugriffskontrolle und Exploit-Ketten urteilt. Die meisten Tools bieten nur eines davon an. AI Code Audit bietet AI-Pentest-ähnliche Erkennung zu einem niedrigeren Preis. Viele der etablierten Anbieter bieten Ihnen deterministische Erkennung mit nachträglich hinzugefügter KI für Triage oder Spracherweiterung. Aikido bietet Ihnen beides als eigenständige Produkte auf einer Plattform.
Was ist AI SAST?
Nicht jedes Tool, das als „AI SAST“ vermarktet wird, nutzt KI auf die gleiche Weise.
AI-native SAST Tools verwenden ein Reasoning-Modell als primäre Erkennungs-Engine. Es gibt keine Regel-Engine darunter, wie bei traditionellem SAST. Beispiele für Anbieter, die modernes AI-native SAST anbieten, sind Aikido Security, BlackDuck, ZeroPath, Corgea, AISLE und Depthfirst. Die KI liest den Code und findet Schwachstellen, so wie es ein erfahrener Ingenieur tun würde. Infolgedessen kann AI-native SAST komplexere Schwachstellen erkennen, darunter:
- Business-Logik-Schwachstellen
- fehlerhafte Authentifizierung
- Fehlende Autorisierungsprüfungen
- Race Conditions
- Timing-Angriffe
- IDORs
AI-assisted SAST Tools behalten eine deterministische Engine für die Erkennung bei und fügen KI für Triage, die Erweiterung der Abdeckung auf nicht unterstützte Sprachen oder die Behebung hinzu. Da KI nicht die gesamte Codebasis liest, sind die Ergebnisse schneller verfügbar. Obwohl es im Allgemeinen nicht so viele Schwachstellen findet wie AI-native SAST, ist es viel billiger und folglich skalierbarer. Beispiele auf dieser Liste sind Aikido Security, Black Duck, Checkmarx, Snyk Code, GitHub Advanced Security und Endor Labs.
AI-native SAST und deterministische SAST Tools spielen unterschiedliche Rollen im Security Stack. KI in der Triage reduziert Rauschen, während KI in der Erkennung die Abdeckung auf Schwachstellenklassen erweitert, die Regeln nicht ausdrücken können. Beides zu haben bedeutet, dass Sie reproduzierbares, regelbasiertes Scannen bei jedem Commit und KI-gestütztes Reasoning bei Bedarf erhalten, ohne zwei Anbieter miteinander verbinden zu müssen.
Lesen Sie unseren Blogbeitrag zu AI SAST, um zu erfahren, wie es funktioniert und welche verschiedenen Arten von AI SAST es gibt.
Das richtige AI-SAST Tool für Ihr Team auswählen
Bei der Bewertung von AI SAST Tools müssen Sie zunächst Ihren Anwendungsfall festlegen.
Haben Sie ein SAST-Tool, möchten aber KI für eine bessere Triage und Auto-Fix integrieren? Die KI-gestützten Tools bieten einen guten Ausgangspunkt. Wenn Sie jedoch über traditionelles SAST hinausgehen und eine KI Geschäftslogik- und Zugriffskontroll-Schwachstellen finden lassen möchten, benötigen Sie wahrscheinlich AI-native SAST. Wenn Sie beides wünschen, sollen diese alle in einer Plattform integriert sein, oder können Sie zusätzliche Anbieter in Ihrem Security Stack akzeptieren?
Als Nächstes müssen Sie das Rauschen durchdringen und herausfinden, was das AI-SAST-Tool jedes Anbieters tatsächlich bietet. Wie viel der KI steckt bei der Beschreibung ihres AI-SAST-Produkts in der Erkennung im Vergleich zu Triage und Behebung? Erkennung deutet auf AI-native SAST hin, während Triage und Behebung allein bedeuten, dass es sich um AI-assisted SAST handelt. Unsere Top-10-Liste unten zeigt klar auf, welche Art von KI-Funktionen jedes Unternehmen bietet.
Sobald Sie sich für den benötigten Tool-Typ entschieden haben, können Sie die Auswahl anhand der Funktionen eingrenzen:
- Passt das Tool zu Ihrem SCM- und CI/CD-Setup?
- Wie skaliert die Preisgestaltung mit Ihrer Teamgröße?
- Wie hoch ist die False-Positive-Rate auf Ihrer tatsächlichen Codebasis, nicht auf der Demo-App des Anbieters?
Vergleich der Top AI-SAST-Tools
Duale AI-native SAST- und AI-assisted SAST-Tools
Plattformen, die separate KI-native SAST-Tools und KI-gestütztes SAST anbieten und deterministische Tests neben neueren KI-Reviews ermöglichen.
1. Aikido Security
Aikido Security ist eine seltene Sicherheitsplattform, die KI-natives SAST und KI-gestütztes traditionelles SAST bietet und Teams mit unterschiedlichen Workflow-Anforderungen abdeckt.
KI-Codeanalyse bietet Sicherheitsanalysen auf Pentest-Niveau, die direkt auf den Quellcode angewendet werden. Im Gegensatz zu KI-Penetrationstests benötigen Sie jedoch keine Staging-URL oder Live-Umgebung. Zur Einrichtung müssen Sie lediglich Zugriff auf das Repository gewähren. Mehrere Sicherheitsagenten arbeiten gemeinsam Ihre Codebasis durch und verknüpfen dabei den Kontext über Dateien und Module hinweg, um Probleme aufzudecken, die musterbasierte Scanner strukturell nicht erkennen können.
KI-Agenten analysieren die Absicht, verfolgen Referenzen über Dateien hinweg, verfolgen den Datenfluss über Servicegrenzen hinweg und analysieren Monorepos mit mehreren Services oder Paketen End-to-End. Die vollständige Abdeckungsliste umfasst Zugriffskontrolle (IDORs/BOLA, Privilege Escalation), Injection-Schwachstellen (SQL, NoSQL, Command Injection, RCE, SSTI), XSS/CSRF/Open Redirects, Authentifizierungs- und Session-Logik, SSRF/Deserialisierung/Dateiverarbeitung, kryptografische Fehler und Business-Logik-Fehler.
KI-Codeanalyse erreicht KI-Codeanalyse Codepfade, an denen Sie keinen sicheren Live-Penetrationstest durchführen können. AI Code Audit deckt bis zu 80 Prozent der Probleme auf, die ein menschlicher Penetrationstester finden würde – und das zu etwa einem Zehntel der Kosten. Es erkennt DoS- und ReDoS-Muster im Quellcode, ohne eine Live-App zum Absturz zu bringen, und kann Code mit Feature-Flags überprüfen, der noch nicht öffentlich veröffentlicht wurde. Und es funktioniert ohne Einschränkungen in allen Programmiersprachen, einschließlich älterer und Nischensprachen wie Fortran, COBOL, VB6, RPG, Gleam und Solidity. Der Anwendungsbereich erstreckt sich über Web-Apps hinaus auf mobile Apps, Smart Contracts, Desktop-Apps und IaC.
Aikido liefert auch einen deterministischen SAST-Scanner aus. Er ist seit dem ersten Tag mit KI integriert, mit KI-gestützter Rauschreduzierung, und darauf ausgelegt, bei jedem Commit ausgeführt zu werden. Die LLMs von Aikido reduzieren Rauschen und Fehlalarme im Vergleich zu anderen SAST-Tools um über 90 %. Wenn das SAST-Tool eine Schwachstelle findet und ein Fix verfügbar ist, fügt KI-Autofix den vorgeschlagenen Diff dem Kommentar bei, sodass Sie ihn sofort überprüfen und committen können, oder öffnet einen dedizierten PR, dessen Metadaten Sie an Ihre Beitragsrichtlinien anpassen können. Sie können jeden generierten Fix mit natürlichsprachigen Folgeanweisungen an Ihre Standards anpassen und benutzerdefinierte Code-Checks in einfachem Englisch anstelle von Regex schreiben.
Aikido wurde mit einer Developer-First-Philosophie entwickelt, sodass Ergebnisse dort angezeigt werden, wo die Entwickelnden arbeiten. Die IDE-Plugins für VS Code und andere Editoren scannen beim Öffnen und Speichern von Dateien, heben Probleme inline hervor und listen sie in einem Aikido-Panel auf. Wenn Sie über ein Ergebnis fahren, können Sie dessen Auswirkungen mit AutoTriage bewerten, und AutoFix zeigt eine Side-by-Side-Vorschau, die Sie direkt anwenden können, woraufhin die Datei erneut gescannt wird, um zu bestätigen, dass das Problem behoben ist. Alles wird in Tools geleitet, die Teams bereits verwenden. Aikido verbindet sich mit Jira Cloud, Linear, Slack, Bitbucket und Azure DevOps und kann Jira-Ticket-IDs in AutoFix-PR-Titel einfügen, um die Nachvollziehbarkeit zwischen Fixes und Tickets zu gewährleisten.
Für Teams, die auch eine Laufzeitvalidierung wünschen, führt Aikido Pentest dieselbe agentenbasierte Engine gegen ein Live-Ziel aus wie AI Code Audit, und die beiden Produkte ergänzen sich gegenseitig. Verwenden Sie Code Audit für Quellcode-Analysen bei Bedarf und Pentest für den Nachweis der Live-Exploitability, wenn Sie eine laufende Testumgebung haben.
Am besten geeignet für: Teams, die eine Code-Analyse mit Pentest-Tiefe ohne Umgebungs-Setup, bei Bedarf und zu einem Bruchteil der Pentest-Kosten wünschen, mit Ergebnissen, die Business-Logik- und Zugriffskontroll-Schwachstellen in jeder Sprache abdecken.
Entdecken Sie Aikidos vollständigen Static Code Review Stack:
2. Black Duck
Black Duck ist die andere Plattform auf dieser Liste, die sowohl KI-natives SAST als auch KI-gestütztes SAST anbietet.
Black Duck Signal ist der KI-native Scanner, verfügbar seit März 2026. Wie Aikidos AI Code Audit verwendet es eine agentenbasierte Architektur (mehrere rollen- und aufgabenbasierte Agenten anstelle eines einzelnen Modells), die von ContextAI, dem Sicherheitsmodell von Black Duck, angetrieben wird. Signal läuft unabhängig und speist seine Ergebnisse in die Polaris-Plattform ein, wo es zusätzlich zu den deterministischen SAST-Ergebnissen eine Erreichbarkeitsanalyse hinzufügen kann, um zu priorisieren, was tatsächlich ausnutzbar ist.
Black Ducks deterministisches SAST wird entweder als Coverity (On-Premise) oder als Polaris Platform (SaaS) verkauft, wobei die SAST-Funktionalität als Polaris fAST Static bereitgestellt wird. Die KI-Unterstützung zusätzlich zu ihrem deterministischen SAST stammt von Black Duck Assist, das sowohl in die Polaris-Plattform als auch in das Code Sight IDE-Plugin integriert ist. Assist generiert Klartext-Zusammenfassungen von SAST-Ergebnissen, schlägt Code-Fixes vor, die Entwickelnde in ihre Arbeit einfügen können, und ermöglicht es Entwickelnden, natürlichsprachige Fragen zu ihren Scan-Ergebnissen zu stellen. Es funktioniert mit VS Code, Visual Studio, IntelliJ, Eclipse, Cursor und Windsurf.
Obwohl Black Duck eines der wenigen Unternehmen mit KI-nativem SAST und KI-gestütztem SAST ist, sind die beiden Produkte auf der Reporting-Ebene miteinander verknüpft und nicht nativ vereinheitlicht, da Signal in Polaris über externe Analyse und nicht als eine Engine erscheint. Coverity selbst ist langsam, und viele Teams vermeiden es, es bei jedem Commit auszuführen, da die Scan-Zeit zu lang ist. Daher ist es als deterministisches SAST-Tool nicht für schnelllebige Teams geeignet, die auch jeden Commit sichern möchten.
Keines der Produkte hat eine öffentliche Preisgestaltung, sodass Sie an eine von Enterprise Sales geführte Zeitlinie gebunden sind und der Preis entsprechend festgelegt wird. Die umfassendere Plattform umfasst Polaris, Coverity, Signal, SCA, DAST, IAST, Fuzzing und ASPM, was aufwändig zu implementieren und zu verwalten ist (und es schwierig macht, alle Angebote zu verstehen). Die Plattform erfordert dedizierte Infrastruktur und administrativen Aufwand, da sie für zentralisierte Enterprise-Sicherheitsteams und nicht für einzelne Entwickelnde konzipiert ist.
Am besten geeignet für: Große Unternehmen in regulierten Branchen, die eine deterministische Engine mit Schwerpunkt auf Compliance neben einem separaten KI-nativen Scanner wünschen und das Budget sowie Personal für eine Enterprise-Plattform haben.
KI-native SAST-Tools
KI-native SAST-Tools verwenden eine KI, um Code zu lesen und Schwachstellen zu finden. Diese Tools nutzen ein Reasoning-Modell als primäre Erkennungs-Engine. Anstatt Musterabgleiche durchzuführen, übernimmt die KI die Erkennung.
3. ZeroPath
Gegründet von ehemaligen Tesla Red Team- und ehemaligen Google Security-Ingenieuren, kombiniert ZeroPath LLMs mit Programmanalyse, um Pull Requests auf Schwachstellen zu scannen.
ZeroPath ermöglicht es Ihnen, die Erkennung in einfachem Englisch zu steuern. Natürlichsprachige Richtlinien sind organisationsspezifische Regeln, wie zum Beispiel „markiere jeden API-Endpunkt, der keine Benutzerberechtigungen prüft“. Derselbe Mechanismus reduziert Rauschen umgekehrt. Sie können dem Scanner mitteilen, dass bestimmte Eingaben vorgelagert bereinigt werden oder dass Broken-Auth-Probleme außerhalb des Geltungsbereichs liegen, und er berücksichtigt dies beim nächsten Scan.
ZeroPath integriert Ergebnisse auch in den Workflow der Entwickelnden, indem es sie als Kommentare in PRs postet. Für die Behebung generiert ZeroPath einen Patch, validiert ihn, löst das Problem, ohne bestehendes Verhalten zu beeinträchtigen, und lässt Sie ihn mit einem einzigen Klick anwenden, wobei ein PR mit dem Fix geöffnet wird. Sie können einen generierten Fix mit natürlichsprachigen Befehlen wie „make this async-safe“ umgestalten. Der „Zero“-Assistent beantwortet Fragen zu jedem Ergebnis, z. B. warum es anfällig ist oder wie es ausgenutzt werden könnte, und ein Open-Source-MCP-Server zeigt Ergebnisse in Claude, Cursor und Windsurf an.
PR-Scanning ist diff-only, d.h. es scannt geänderte Zeilen statt der gesamten Codebasis bei jedem Pull Request. Wenn eine Schwachstelle in unverändertem Code existiert, der durch einen PR nun erreichbar wird, kann der PR-Scan diese übersehen. Die Sprachabdeckung liegt bei etwa 16 Sprachen, was enger ist als die 30 oder mehr, die einige Wettbewerber anbieten. Das Unternehmen ist jung und verfügt nicht über die Enterprise-Skalierung und Support-Reife größerer Anbieter.
ZeroPath hat kürzlich auch DAST- und Laufzeitvalidierungsfunktionen veröffentlicht, deckt aber kein deterministisches SAST ab.
Am besten geeignet für: Entwickelnde-Teams, die nur KI-natives PR-Scanning mit minimalem Setup wünschen und sich mit einem jüngeren, schnelllebigen Anbieter wohlfühlen.
4. Corgea
Corgea ist ein weiteres AI-natives SAST-Tool. Seine CodeIQ-Engine kombiniert LLM-Reasoning mit AST-Parsing zur Erkennung. PolicyIQ ermöglicht es Teams, Geschäftskontexte in natürlicher Sprache zu definieren, und das Unternehmen hat sein eigenes LLM für Enterprise- und Private-Cloud-Deployments feinabgestimmt. Die Erreichbarkeitsanalyse verfolgt Laufzeitpfade von öffentlichen Einstiegspunkten zu ausnutzbarem Code, sodass Teams priorisieren können, was Angreifer tatsächlich erreichen können. Zu den Kunden gehören Zapier, epilot, Sonae, YAGEO und First Resonance.
Was die Performance betrifft, bestätigte ein unabhängiger Pentester-Review, dass Corgea echte Schwachstellen findet, aber für diesen spezifischen Datensatz hinter ZeroPath zurücklag. Derselbe Review ergab, dass Corgea in Polyglot- oder Monorepo-Setups versucht, die dominante Anwendung zu identifizieren und sich auf diese zu konzentrieren, während der restliche Code stillschweigend ignoriert wird. Wenn Sie eine Python-API und ein TypeScript-Frontend im selben Repo haben, scannt es möglicherweise nur eines. Es werden keine Details zu Trainingsdaten, Evaluierungsmethodik oder Modellarchitektur für das feinabgestimmte LLM veröffentlicht.
Corgea unterstützt über 20 Sprachen, jedoch weniger als die anderen Tools, insbesondere im Enterprise-Bereich. Corgea ist jedoch erschwinglicher als einige Alternativen. Die Preisgestaltung beginnt mit einem dauerhaften kostenlosen Tier für einzelne Entwickelnde, mit kostenpflichtigen Plänen zu 39 und 49 Dollar pro Entwickelnde pro Monat und kundenspezifischen Enterprise-Preisen.
Am besten geeignet für: kleinere Teams und einzelne Entwickelnde, die AI-natives SAST ohne Vertriebsprozess ausprobieren möchten und hauptsächlich in Single-Language-Repositories arbeiten.
5. AISLE
AISLE ist ein weiteres AI-natives SAST-Tool mit Reasoning Agents, die sich gegenseitig überprüfen, bevor sie ein Ergebnis präsentieren. Von Grund auf AI-nativ entwickelt, gibt es keine statischen Regeln darunter. Es beansprucht, mit jeder Sprache und jeder Codebase zu funktionieren. Als neuerer Akteur hat AISLE seine Glaubwürdigkeit durch das Scannen von mehreren Dutzend Open-Source-Projekten, einschließlich Firefox, und die Veröffentlichung der gefundenen CVEs aufgebaut.
Obwohl die CVE-Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es keine öffentliche Dokumentation, sodass man erst in einer Demo sehen kann, wie das Produkt funktioniert. Alle Nachweise konzentrieren sich auf gehärtete Open-Source-C/C++-Bibliotheken, was für C++-Codebases großartig ist, aber weniger darüber aussagt, wie es in einem Unternehmen funktioniert, das Java oder interpretierte Sprachen verwendet.
Der Zugang ist nur für Unternehmen über eine Demo und einen zweiwöchigen Proof of Value möglich, ohne Self-Service-Option und ohne öffentliche Preisgestaltung. AISLE verfügt nicht über ein deterministisches SAST-Tool, das Sie für konsistente Ergebnisse und CI-Gating benötigen werden.
Am besten geeignet für: Organisationen, die große C/C++-Codebases oder kritische Infrastrukturprojekte absichern, bei denen das Auffinden neuartiger, tiefer Schwachstellen wichtiger ist als regelbasierte Reproduzierbarkeit.
6. Depthfirst
Depthfirst bietet mit seinem Code-Produkt einen anderen Ansatz für AI SAST. Code durchläuft einen vierstufigen agentischen Lebenszyklus: findet Schwachstellen, validiert, behebt und verifiziert. Der ungewöhnliche Schritt ist die Validierungsphase, die einen dynamischen Test gegen eine laufende Instanz Ihrer Anwendung durchführt, bevor ein Ergebnis präsentiert wird.
Die Fix-Phase generiert automatisch einen Pull Request für jede bestätigte Schwachstelle, wobei Codeänderungen so geschrieben werden, dass sie den Konventionen Ihrer Codebase entsprechen. Die Verifizierungsphase wiederholt den ursprünglichen Angriff auf die laufende Anwendung, nachdem der Fix gemerged wurde, und Depthfirst markiert eine Schwachstelle erst dann als behoben, wenn die Ausnutzung auf der Live-App tatsächlich fehlschlägt, nicht nur wenn sich der Code ändert. Der Workflow, der SAST-Erkennung mit Pentest-Validierung und Post-Merge-Re-Attack kombiniert, positioniert Depthfirst näher an AI SAST, das mit KI-Penetrationstests verschmolzen ist, als an einer reinen Quellcode-Analyse.
Da die Validierungsphase einen dynamischen Test durchführt, benötigen Sie eine deploybare Umgebung, um den vollen Nutzen zu erzielen. Da der Setup- (und potenzielle Kosten-) Overhead das Tool in den Pentest-Bereich drängt, ist Depthfirst möglicherweise nicht für Teams geeignet, die eine reine Quellcode-Analyse suchen. Wenn Sie AI Agents in Ihrer Live-Umgebung einsetzen möchten, sollten Sie einen Vergleich mit anderen AI-Pentest-Tools in Betracht ziehen.
Was die Kosten betrifft, gibt es keine transparente Self-Service-Preisgestaltung. Es gibt weder öffentliche Dokumentation noch einen kostenlosen Tier, sodass der einzige Zugangsweg eine Demo-Anfrage ist, wenn Sie mehr erfahren oder es ausprobieren möchten.
Am besten geeignet für: Teams, die exploit-validierte Ergebnisse wünschen und bereit sind, eine laufende Anwendungsumgebung zusammen mit dem Quellcode-Zugriff bereitzustellen.
AI-unterstützte SAST-Tools
Diese Tools behalten eine deterministische Engine für die Erkennung bei und ergänzen AI für Triage, Coverage-Erweiterung auf nicht unterstützte Sprachen oder Remediation. Eine Pattern-Matching-Engine verwendet Regeln, um Schwachstellen zu finden, während die AI im Allgemeinen Triage, False-Positive-Reduktion und Auto-Fix-Funktionen unterstützt.
7. Checkmarx
Checkmarx scannt Code für Organisationen in regulierten Branchen, und sein SAST mit Taint-Analyse und Data-Flow-Tracking über mehrschichtige Anwendungen hinweg ist ein langjähriges Tool in diesem Bereich. Die Kernerkennung von Checkmarx läuft auf CxQL (Checkmarx Query Language), seiner proprietären Sprache zum Schreiben von SAST-Erkennungsregeln.
Checkmarx hat im März 2026 AI SAST als Hybrid-Engine eingeführt, die LLMs mit seiner bestehenden Abfrage-basierten Analyse kombiniert. Die AI-Schicht konzentriert sich darauf, die Erkennung auf Sprachen auszudehnen, für die Checkmarx keine CxQL-Abfragen geschrieben hat. Für Sprachen, die Checkmarx bereits unterstützt, verwendet die Erkennung weiterhin dieselbe CxQL-Engine, die es schon immer verwendet hat. Checkmarx bietet tendenziell eine gute Sprachabdeckung, insbesondere für Legacy-Systeme.
Was seine AI-Funktionen betrifft, so sind die agentischen Funktionen von Checkmarx Triage und Remediation, nicht die unabhängige Erkennung. Neben AI SAST lieferte Checkmarx agentische Agents aus, zu denen Triage Assist, Remediation Assist und Developer Assist, AI Supply Chain Security und DAST für AI gehören.
Checkmarx, das in der Wasserfall-Ära entwickelt wurde, ist tendenziell ein langsameres Produkt. Vollständige SAST-Scans dauern 25 bis 45 Minuten pro Anwendung, was um Größenordnungen langsamer ist als andere deterministische SAST-Tools, die Ergebnisse in Sekunden liefern. Es erfordert auch ein Team zur Verwaltung und ist weniger dev-fokussiert als andere Optionen auf dem Markt.
Die Implementierung von Checkmarx in einer Organisation kann oft sechs Wochen oder länger dauern, und die Preisgestaltung ist intransparent und angebotsbasiert über den Vertrieb, beginnend bei etwa 40.000 Dollar jährlich.
Am besten geeignet für: Große, sicherheitsreife Unternehmen in regulierten Branchen, die bereits über AppSec-Engineering-Personal verfügen und eine bestehende Checkmarx-Investition mit AI-gestützter Erkennung für neuere Sprachen erweitern möchten.
8. Snyk Code
Snyk Code ist das SAST-Produkt innerhalb der umfassenderen Snyk AppSec-Plattform. Snyks breitere KI-Offensive im Jahr 2026, die AI Security Fabric, Agent Scan und Agent Guard umfasst, konzentriert sich stärker auf die Absicherung von KI-generiertem Code und KI-Agenten, nicht auf die Erweiterung dessen, was die SAST-Erkennung finden kann. Snyk verfügt jedoch über einige KI-gestützte SAST-Funktionen.
Snyks Autofix heißt jetzt Snyk Agent Fix, wurde im Mai 2026 von DeepCode AI Fix umbenannt und mit einer agentenbasierten Architektur neu aufgebaut. Wenn die Erkennungs-Engine eine Schwachstelle findet, zieht Snyk von Menschen geschriebene Fix-Beispiele für diese CWE aus einer Datenbank von Tausenden handgeschriebener Paare, speist sie als Few-Shot-Prompts in ein LLM ein, generiert Kandidaten-Fixes und führt für jeden eine erneute statische Analyse durch, um zu überprüfen, ob der Fix tatsächlich funktioniert hat. Schlägt die Verifizierung fehl, wird der Fehler an das Modell zurückgespeist, das es erneut versucht. Agent Fix ist auf lokale Dateifixes beschränkt und behandelt keine Schwachstellen, die sich über mehrere Dateien erstrecken.
Snyks SAST-Engine verwendet eher traditionelles maschinelles Lernen anstelle eines LLM zur Rauschreduzierung, insbesondere bei bekannten Schwachstellenklassen wie Command Injection und Hardcoded Secrets. Wenn Sie ein LLM in die Code-Triage und Priorisierung einbeziehen möchten, müssen Sie sich an einen anderen SAST-Anbieter wenden. Snyks ML, trainiert mit Millionen von Open-Source-Datenflussbeispielen, lernt Muster zu erkennen, wie Informationen durch eine Anwendung fließen, wodurch die Engine den Datenfluss durch Funktionsaufrufe verfolgt. Snyk ist jedoch dafür bekannt, immer noch mehr Rauschen in SAST-Ergebnissen zu erzeugen als seine Konkurrenten.
Die Preisgestaltung skaliert pro beitragendem Entwickelnde mit einem Sprung in den Enterprise-Bereich ab 15.000 Dollar oder mehr pro Jahr bei über 10 Entwickelnden. Die Engine ist geschlossen und bietet keine benutzerdefinierten Regeln, was für Teams, die ihr deterministisches SAST-Tool anpassen möchten, möglicherweise nicht geeignet ist. Die Dokumentation listet Sprachunterstützung für 12 Sprachen auf (Apex, C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Swift und TypeScript), obwohl Snyk Unterstützung für 19 Sprachen beansprucht. Snyk begann als SCA-Tool, SAST kam später hinzu.
Am besten geeignet für: Entwickelnde-zentrierte Teams, die eine ausgereifte Scan-Erfahrung schätzen, die über IDE, CLI und CI/CD integriert ist, das Preismodell pro Entwickelnde tragen können und kein AI-natives SAST benötigen.
9. GitHub Advanced Security
GitHub Advanced Security kombiniert seine SAST-Engine, die von GitHubs eigenem CodeQL angetrieben wird, mit neueren KI-gestützten Sicherheitserkennungen.
Einer der größten Vorteile von GitHub Advanced Security (GHAS) ist die direkte Integration in GitHub- und Azure DevOps-Repositories, sodass Teams, die bereits auf diesen Plattformen arbeiten, kein separates Tool einführen müssen.
GitHubs Copilot Code Review ist eine der KI-Sicherheitsoberflächen von GitHub. Sie fügen Copilot als Reviewer zu einem Pull Request hinzu, und es postet Inline-Kommentare zu potenziellen Bugs, Sicherheitsproblemen, Performance-Problemen und Bedenken bezüglich der Code-Qualität, mit vorgeschlagenen Änderungen, die Sie mit wenigen Klicks anwenden können. Es liest den vollständigen Diff über geänderte Dateien sowie den umgebenden Dateiinhalt, nicht nur die geänderten Zeilen, sodass sein Feedback berücksichtigt, wie eine Änderung in den umgebenden Code passt. Es erstellt auch PR-Zusammenfassungen, die betroffene Dateien auflisten und hervorheben, worauf sich ein Reviewer konzentrieren sollte. Sie können es auf GitHub.com, innerhalb der IDE und über die GitHub CLI mit einem /review-Befehl ausführen.
Der Umfang von Copilot Code ist jedoch begrenzter als bei vergleichbaren Produkten. Copilot Code Review bewältigt einen einzelnen Pull Request innerhalb eines Repositories gut, aber Multi-Repo-Architekturen und große Monorepos stoßen an Kontextgrenzen. Genauer gesagt, hat es ein begrenztes Bewusstsein für repositoryübergreifende Abhängigkeiten oder architektonische Abweichungen. Hinsichtlich der Kosten läuft der Code Review über Copilot und nicht über GHAS, obwohl ein Administrator ihn für Mitwirkende ohne vollständigen Copilot-Zugang durch Aktivierung zweier Organisationsrichtlinien aktivieren kann.
Copilot Autofix ist GitHubs weitere primäre KI-Sicherheitsfunktion, die ohne zusätzliche Copilot-Kosten in GHAS enthalten ist. Es verwendet die Beschreibung und den Speicherort einer CodeQL-Warnung, um sowohl einen vorgeschlagenen Code-Fix als auch eine verständliche Erklärung zu generieren, die in Pull Requests und im Standard-Branch angezeigt wird. Eine Einschränkung ist jedoch, dass Autofix nur für gut verstandene Muster einen Fix vorschlägt. Wenn der Code komplex ist oder ein Fix etwas beschädigen könnte, zeigt GitHub die Warnung an, bietet aber keinen Vorschlag, sodass Sie sie manuell patchen müssen. Die Fix-Generierung wird für C#, C/C++, Go, Java/Kotlin, Swift, JavaScript/TypeScript, Python, Ruby und Rust unterstützt.
Das Produkt ist hinsichtlich des Stacks ziemlich präskriptiv. Großartig, wenn Sie das GitHub- und Microsoft-Ökosystem mögen, aber wahrscheinlich ein Nachteil, wenn nicht. Es gibt keine Option, eine andere KI-Schicht zu verwenden, sodass Sie an Copilot gebunden sind, ob Sie Microsofts KI-Assistenten mögen oder nicht. Da die Plattform an GitHub gebunden ist, können Teams auf GitLab oder Bitbucket sie nicht nutzen. CodeQL-Benutzerabfragen haben auch eine Lernkurve für Ungeübte.
KI-gestützte Erkennungen, die wahrscheinlich ein AI-natives SAST-Angebot wären, waren für eine öffentliche Vorschau im 2. Quartal 2026 geplant, aber die Verfügbarkeit ist zum Zeitpunkt des Schreibens unbestätigt. Es wird die Abdeckung auf Ökosysteme erweitern, in denen CodeQL keine Abfragen hat, einschließlich Dockerfiles und PHP.
Am besten geeignet für: Teams, die bereits GitHub oder Azure DevOps nutzen und KI-erweiterte Sicherheitsscans in ihren bestehenden Pull-Request-Workflow integrieren möchten.
10. Endor Labs
Das 2025 veröffentlichte AI SAST-Tool von Endor Labs ist Teil des Endor Code-Produkts. Ihr SAST-System verwendet Opengrep zur Erkennung, und wenn das AI SAST aktiviert ist, leitet es die Ergebnisse zur Klassifizierung an KI-Agenten weiter.
Laut ihrer Dokumentation lässt sich die AI SAST-Funktion einfach mit einem CLI-Flag aktivieren, wodurch ihr KI-Agent Ergebnisse automatisch als True Positives oder False Positives klassifizieren kann. Zusätzlich leitet das AI Security Review-Tool von Endor Labs die Ergebnisse des deterministischen SAST an eine KI weiter, die diese Ergebnisse aufnimmt und eine PR-freundliche Sicherheitsanalyse mit Schweregraden und Erklärungen erstellt.
Obwohl sie einige verschiedene KI-Funktionen haben, sind einige davon nicht klar. Endor Labs gibt an, Detektionsagenten zu verwenden, die IDORs finden, aber die in der Dokumentation beschriebene Implementierung unterstützt dies nicht. Endor beschreibt eine „Code API“, die Detektionsagenten antreibt, aber es gibt keine öffentliche Code API-Dokumentation, um zu überprüfen, was sie tut oder wie sie funktioniert. Wenn Sie Endor Labs in Betracht ziehen, stellen Sie sicher, dass Sie klären, welche Art von Detektionsagenten sie bereitstellen werden.
Als Plattform bietet Endor Labs gute SCA, Secrets-Scan und grundlegenden Container-Image-Scan. Endor Labs ist primär auf SCA ausgerichtet, daher ist das eigenständige SAST die neuere Entwicklung. Dies könnte eine gute Option für Teams sein, die einen starken Fokus auf SCA legen.
Endor Labs verfügt weder über AI-natives SAST noch über KI-Penetrationstests, und es gibt keine kostenlose Self-Service-Stufe.
Am besten geeignet für: Unternehmen, die Endor Labs bereits für SCA nutzen oder evaluieren und KI-gestützte Triage und Rauschreduzierung zusätzlich zu Opengrep-basierten SAST-Ergebnissen wünschen.
Bonus: KI-Code-Review-Agenten mit Sicherheitsscanning
Eine separate Klasse von Tools fügt KI-SAST-Funktionen in die Code-Qualitätsprüfung ein. Dies sind KI-Code-Review-Agenten, deren Hauptaufgabe darin besteht, Pull Requests auf Qualität, Logik und Teamstandards zu überprüfen, wobei Sicherheitsprüfungen als eine Schicht gebündelt sind.
Panto AI
Panto ist ein KI-Code-Review-Agent, der zufällig Sicherheitsscanning bündelt. Panto analysiert PRs und gibt zeilenweises Feedback zu Qualität, Logik und Sicherheit in über 30 Sprachen. Sein Design basiert auf drei Schichten. Eine Geschäftskontextschicht zieht Metadaten aus Jira, Confluence und Designdokumenten, um jeden PR mit seinem Zweck abzugleichen, eine Qualitäts- und Sicherheitsschicht führt die statischen Prüfungen durch, und das Modell begründet, warum der Code geschrieben wurde, nicht nur, was er tut. Diese Geschäftskontext-Ausrichtung, die Panto als sein „AI OS“ bezeichnet, ist das Merkmal, das es von einem reinen Scanner unterscheidet. Panto fügt eine Überwachungsebene mit einem Team-Visibility-Dashboard hinzu, das Engineering Managern zeigt, was Reviews verlangsamt und wer überlastet ist.
Panto leitet Inferenzen über OpenAI, Anthropic, DeepSeek via Azure AI Foundry und Google Gemini, ohne eigenes proprietäres Erkennungsmodell. Da es jedoch keine andere benannte Erkennungs-Engine und keine veröffentlichte Regel-Taxonomie gibt, lässt sich nicht beurteilen, was die Sicherheitsschicht tatsächlich leistet. Panto bietet weder eine Offenlegung der Engine noch einen Drittanbieter-Benchmark. Panto meldet seine Ergebnisse, indem es SAST, Code-Style-Linter, Performance-Checker und Secret-Scanner in einem Workflow kombiniert, sodass Linting und Style in dieselbe Kategorie wie Sicherheit fallen.
Die Preise liegen bei 15 $ pro Entwickelnde und Monat im Standardplan, bis zu 40 $ in höheren Stufen, wobei einige Pläne auf 200 PRs pro Monat begrenzt sind, es keine kostenlose Stufe und keine Bring-Your-Own-Key-Option gibt. Die gemeldete Akzeptanz liegt bei über 500 Entwickelnden und über 5 Millionen Codezeilen, was bescheiden ist.
Am besten geeignet für: Teams, die eine geschäftskontextbezogene PR-Überprüfung und Analysen für Engineering-Manager wünschen, mit gebündeltem Sicherheitsscanning als sekundärem Vorteil, und weniger für Teams, die SAST nach der Erkennungstiefe bewerten.
