Früher bedeutete Cyberrisikomanagement, die bei einem Audit festgestellten Schwachstellen zu beheben. Dieser Ansatz ist nicht mehr zeitgemäß. pipelineDa Systeme immer komplexer werden und mittlerweile KI-generierten Code sowie KI-Codierungsagenten umfassen, muss das Cybersicherheitsrisikomanagement früher im Lebenszyklus ansetzen. DevSecOps, die Integration von Entwicklung, Sicherheit und Betrieb in einen einzigen Workflow, ermöglicht die Anwendung von DevSecOps-Best Practices für ein proaktives Risikomanagement.
Dieser Leitfaden behandelt die DevSecOps-Best Practices, die dafür sorgen, dass proaktives Cyberrisikomanagement und Cybersicherheitsrisikomanagement im Jahr 2026 Hand in Hand gehen: Risikoanpassung durch SDLC Diese Phase umfasst die Automatisierung von Erkennung und Priorisierung, die Berücksichtigung von KI-generiertem Code und die Sicherstellung der menschlichen Verantwortlichkeit im Prozess. Vieles davon baut auf der Diskussion in unserem SafeDev Talk-Folge zum Thema proaktives Risikomanagement in DevSecOps..
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Warum ist ein proaktives Cybersicherheits-Risikomanagement so wichtig?
Die Behebung einer Sicherheitslücke nach der Bereitstellung kann weitaus teurer sein als deren frühzeitige Erkennung im Lebenszyklus – eine Lücke, die sich mit jedem Jahr vergrößert. pipelines fügen weitere bewegliche Teile hinzu: mehr Abhängigkeiten, mehr pipeline Automatisierung und zunehmend KI-gestützter sowie KI-generierter Code prägen die Cybersicherheit. Proaktives Cyber-Risikomanagement behebt Schwachstellen, bevor sie in der Produktion auftreten, und senkt so sowohl das Sicherheitsrisiko als auch die Kosten für deren Behebung. Das ist die Grundidee eines erfolgreichen Cyber-Risikomanagements: Probleme frühzeitig erkennen oder später höhere Kosten tragen.
Sicherheit im DevOps-Umfeld pipeline ist nicht länger optional. Es ist eine Grundvoraussetzung für eine nachhaltige und sichere Softwareentwicklung und zunehmend auch eine regulatorische Anforderung. Alle DevSecOps-Best Practices, die es wert sind, angewendet zu werden, basieren auf dieser Prämisse.
Maßgeschneidertes Cyber-Risikomanagement in jeder Phase
Das Risiko ist nicht an jedem Punkt gleich. SDLCEin effektives Cyberrisikomanagement und ein effektives Cybersicherheitsrisikomanagement im Allgemeinen behandeln jede Phase unterschiedlich:
- Entwicklung: Offenlegung von Geheimnissen und unsichere Codierungspraktiken, einschließlich Muster, die von KI-Codierungsassistenten eingeführt werden.
- Integration: Sicherheitslücken in Abhängigkeiten, Konfigurationen und Komponenten von Drittanbietern.
- Einsatz: Fehlkonfigurationen in Infrastruktur als Code (Terraform, Kubernetes, Helm).
- Produktion: Laufzeit-Ausnutzungsrisiko und Risiko der lateralen Bewegung.
Jede Phase benötigt ihre eigenen Steuerelemente, von Bedrohungsmodellierung Von der Designphase bis zur Laufzeitüberwachung im Produktivbetrieb – durchgängig gemäß den Zero-Trust-Prinzipien. Diese schrittweise Vorgehensweise zählt zu den am häufigsten zitierten Best Practices im Bereich DevSecOps, da eine einzelne, universelle Kontrollmaßnahme die meisten tatsächlichen Risiken außer Acht lässt.
Die Bedrohungsmodellierung bleibt der Eckpfeiler. Es funktioniert am besten während der Anforderungs- und Designphase, ist aber auch später, bei der Integration oder sogar nach der Implementierung, noch wertvoll. Risiken lassen sich jederzeit minimieren. Je länger man wartet, desto teurer wird es – genau das, was das Risikomanagement im Bereich Cybersicherheit eigentlich verhindern soll.
Automatisierung: Das Rückgrat eines proaktiven Cybersicherheitsrisikomanagements
Moderne Scanner liefern weitaus mehr Ergebnisse, als ein Team manuell sichten kann. Daher ist die Automatisierung der entscheidende Faktor für ein proaktives Cyber-Risikomanagement, das einem permanenten Rückstand unterliegt. Genau hier überschneiden sich DevSecOps-Best Practices und Cyber-Sicherheitsrisikomanagement am stärksten – und genau dieser Gedanke steckt dahinter. Xygeni Produkt-Suite
- Erkennung und Priorisierung: Software Composition Analysis (SCA) kombiniert mit Erreichbarkeitsanalyse und EPSS (Exploit-Vorhersage-Bewertungssystem) Die reine Anzahl von Schwachstellen wird in eine priorisierte, umsetzbare Liste umgewandelt. Allein die Erreichbarkeitsanalyse kann die Anzahl falsch positiver Ergebnisse deutlich reduzieren, indem sie bestätigt, ob eine anfällige Funktion tatsächlich in Ihrem Code aufgerufen wird und nicht nur in einer Abhängigkeit vorhanden ist.
- Einheitliche Priorisierung über alle Tools hinweg: Eine ASPM (Application Security Posture Management) layer wendet denselben KI-gestützten Triage-Funnel, Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeit, EPSS und Geschäftsauswirkungen auf die Ergebnisse nativer Scanner und aller anderen AppSec-Tools an, die sich bereits in Ihrem Stack befinden, sodass die Priorisierung nicht jedes Mal zurückgesetzt wird, wenn ein neuer Scanner hinzugefügt wird.
- Integration und BerichterstattungSicherheitsinformationen müssen Entwickler dort erreichen, wo sie ohnehin arbeiten, sei es über ein IDE-Plugin, Jira oder Slack. Kontextbezogene und leicht zugängliche Warnmeldungen sind genauso wichtig wie eine präzise Erkennung.
- Automatisierte Behebung: für einige Ergebnisse, automatisierte Abhängigkeitsaktualisierungen und KI-generierte pull requests Risiken neutralisieren, ohne auf die Entwicklung einer Lösung durch einen Menschen warten zu müssen, vorausgesetzt, das System prüft auch, ob die Lösung zu inkompatiblen Änderungen führt.
Die neue Variable: KI-generierter Code und agentenbasiertes Risiko
KI-gestützte Programmierassistenten haben die Anforderungen an „proaktives Handeln“ in Cybersicherheitsrisikomanagementprogrammen verändert. Unabhängige Benchmarks, darunter Veracodes GenAI, belegen dies. Code Security Einem Bericht zufolge enthalten viele KI-generierte Codebeispiele häufige Schwachstellen der OWASP Top 10, wobei die Ausfallraten je nach Programmiersprache und Schwachstellenklasse stark variieren. Dieses Risiko besteht bereits vor jeder späteren Überprüfung, weshalb das Cybersicherheitsrisikomanagement Einblick in den KI-generierten Code zum Zeitpunkt seiner Erstellung benötigt und nicht erst zum Zeitpunkt seiner Überprüfung. committed.
Dieselbe Logik gilt auch für KI-Codierungsagenten selbst: Agenten, die Abhängigkeiten installieren oder Änderungen vornehmen. pipeline Konfigurationen müssen denselben Prüfungen auf Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeit und Herkunft unterzogen werden wie von menschlichen Entwicklern, idealerweise innerhalb desselben Priorisierungsprozesses und nicht in einem separaten. Hier überschneiden sich auch Malware-Risiko und Cyber-Risikomanagement direkt: KI-Programmierassistenten empfehlen mitunter nicht existierende Pakete, und Angreifer registrieren diese Namen im Voraus – eine Technik, die im Abschnitt zur Vermeidung von Malware in der KI-gestützten Entwicklung ausführlicher behandelt wird. Die KI-gestützte Entwicklung als neue SDLC Die separate Einbindung in die Entwicklungsphase anstatt die Entwicklung stillschweigend zu integrieren, entwickelt sich schnell zu einer der neueren Best Practices im Bereich DevSecOps.
Menschliche Faktoren: Zusammenarbeit und Verantwortlichkeit
Die Werkzeugausstattung schließt zwar einen Großteil der Lücke, aber der menschliche Faktor bleibt sowohl für das Cyberrisikomanagement als auch für das Cybersicherheitsrisikomanagement unerlässlich:
- FachwissenEntwickler benötigen Schulungen in sicherer Programmierung und sicherem Design, nicht nur im Umgang mit Sicherheitstools. Wie ein Diskussionsteilnehmer in der Xygeni-Sendung „SafeDev Talk“ zum Thema proaktives Risikomanagement in DevSecOps treffend formulierte: Ein Entwickler, der sicheres Design nicht versteht, kann kein sicheres System entwickeln.
- VerantwortlichkeitAutomatisierte Scanner generieren lange Listen von Schwachstellen. Eine Priorisierung funktioniert nur, wenn die Teams die geschäftlichen Auswirkungen jeder gefundenen Schwachstelle verstehen. Agile Teams verwenden üblicherweise 5 bis 10 Prozent der Sprintzeit für Sicherheitsarbeiten, die in ihren bestehenden Bugfixing-Prozess integriert und nicht als separater Prozess behandelt werden.
DevSecOps Best Practices für effektives Cyber-Risikomanagement
| Praxis | Was es bedeutet | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Sicherheit frühzeitig einbetten | Sicherheit muss ein fester Bestandteil jedes Tages sein SDLC Phase, von der Konzeption bis zur Implementierung | Risiken frühzeitig zu erkennen ist stets günstiger, als sie nach der Implementierung zu beheben. |
| Automatisierung nutzen | Nutzen Sie Werkzeuge zur Erkennung, Priorisierung, Berichterstellung und Behebung von Problemen, nicht nur zur Erkennung. | Die manuelle Triage kann mit dem modernen Scanvolumen nicht mehr mithalten. |
| Ergebnisse aus allen Tools zusammenführen | Eine KI-gestützte Priorisierungsebene für native und Drittanbieter-Scanner anwenden | Fragmentierte Sichtweisen verschleiern die Risiken, die sich auf mehr als ein Werkzeug erstrecken. |
| Berücksichtigen Sie KI-generierten Code | Wenden Sie die gleichen Erreichbarkeits- und Ausnutzbarkeitsprüfungen auf KI-gestützten Code und KI-Agentenaktionen an. | KI-generierter Code führt in messbarem, nicht unerheblichem Maße zu Sicherheitslücken. |
| Dynamische Priorisierung einführen | Rangfolge der Ergebnisse anhand von Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeit, EPSS und Geschäftsauswirkungen | Die Schwere allein sagt nichts darüber aus, was tatsächlich ausnutzbar ist |
| Teams schulen und befähigen | Schulen Sie Entwickler in sicherem Design und sicherer Programmierung, nicht nur in der Verwendung von Werkzeugen. | Werkzeuge reduzieren das Risiko; informierte Entwickler verringern, wie oft es auftritt |
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Die Erkenntnisse, die zu diesem Artikel beigetragen haben, wurden durch eine Diskussion in unserem SafeDev Talk-Webinar inspiriert. Nehmen Sie an den Expertengesprächen teil Emma Fang, Marudhamaran Gunasekaran, Luis Garcia und Jesus-Platz während sie ihre Erfahrungen, Herausforderungen und Strategien zur Integration bewährter DevSecOps-Methoden in Ihren Entwicklungslebenszyklus teilen.
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Regulierung wird zu einer Zwangsfunktion
NIS2, DORA und der EU-AI-Act fördern proaktives Cybersicherheits-Risikomanagement von einer bewährten Vorgehensweise hin zu einer Compliance-Anforderung, insbesondere im Hinblick auf Drittanbietersoftware, die Offenlegung von Schwachstellen und die kontinuierliche Überwachung. Programme, die bereits auf Erreichbarkeits-basierter Priorisierung und einheitlichen Ergebnissen beruhen, sind besser geeignet, den von diesen Rahmenwerken erwarteten Prüfpfad zu erstellen, da die Nachweise ein Nebenprodukt des Prozesses und nicht eine separate Berichtspflicht darstellen.cise.
Die Zukunft des proaktiven Cyberrisikomanagements
Proaktives Cyberrisikomanagement und Cybersicherheitsrisikomanagement im Allgemeinen sind nicht nur eine Reihe von Werkzeugen. Es geht um Technologie, Menschen und bewährte Verfahren, die zusammenwirken, um zu verhindern, dass Sicherheit zu einem Engpass wird. pipelineMit dem Einbezug von KI-generiertem Code, KI-Codierungsagenten und weiteren Drittanbieter-Tools bewähren sich vor allem Programme, die die Ergebnisse in einem einheitlichen Priorisierungsmodell zusammenführen, anstatt für jede neue Risikoquelle einen separaten Prozess zu pflegen. Genau dafür sind DevSecOps-Best Practices letztendlich da.
FAQ
Was ist proaktives Cyberrisikomanagement?
Proaktives Risikomanagement bedeutet, Schwachstellen und Fehlkonfigurationen zu beheben, bevor sie in die Produktion gelangen, indem Bedrohungsmodellierung, automatisierte Erkennung und Priorisierung im gesamten Prozess eingesetzt werden. SDLC, anstatt sich auf Audits nach der Implementierung zu verlassen, um Probleme zu finden.
Worin besteht der Unterschied zwischen Cyberrisikomanagement und Cybersicherheitsrisikomanagement?
Die beiden Begriffe werden in der Praxis weitgehend synonym verwendet. Cyber-Risikomanagement wird mitunter als umfassenderer Geschäftsbegriff verwendet, der alle mit Technologie verbundenen Risiken abdeckt, während Cyber-Sicherheitsrisikomanagement speziell die Sicherheitsmaßnahmen, die Bedrohungserkennung und die Priorisierungsarbeit zur Risikominderung innerhalb des Softwarelebenszyklus betont.
Worin besteht der Unterschied zwischen Cyber-Risikomanagement und DevSecOps?
Cyber-Risikomanagement ist die umfassendere Disziplin der Identifizierung, Priorisierung und Reduzierung von Sicherheitsrisiken. DevSecOps ist das Betriebsmodell, das Sicherheit in Entwicklungs- und Betriebsabläufe integriert und so ein proaktives Risikomanagement in der Geschwindigkeit moderner IT-Umgebungen ermöglicht. pipelines erfordern. DevSecOps-Best Practices beschreiben, wie dieses Modell im Alltag umgesetzt wird.
Wie trägt EPSS zum Management von Cybersicherheitsrisiken bei?
EPSS (Exploit Prediction Scoring System) bewertet Schwachstellen anhand der Wahrscheinlichkeit ihrer tatsächlichen Ausnutzung. In Kombination mit einer Erreichbarkeitsanalyse, die prüft, ob eine anfällige Funktion im Code tatsächlich aufgerufen wird, ermöglicht es Teams, Prioritäten anhand des realen Risikos anstatt allein anhand des Schweregrads festzulegen.
Verändert KI-generierter Code die Funktionsweise des Cyberrisikomanagements?
Ja. Benchmarking-Studien von Anbietern wie Veracode haben gezeigt, dass KI-generierter Code in erheblichem Maße OWASP Top 10-Schwachstellen verursacht. Programme, die Erreichbarkeits- und Ausnutzbarkeitsprüfungen nur auf von Menschen geschriebenen Code anwenden, übersehen einen zunehmenden Anteil der heutigen Risikoquellen. Daher werden KI-gestützte Prüfungen immer wichtiger. standard Bewährte Methoden für DevSecOps.
