[{"data":1,"prerenderedAt":773},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning":3,"navigation-de-de":39,"banner-de-de":442,"footer-de-de":452,"blog-post-authors-de-de-Daniel Helfand":657,"blog-related-posts-de-de-improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning":671,"blog-promotions-de-de":711,"next-steps-de-de":763},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":38},"blogPosts/de-de/blog/improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning.yml","Improve Security Auditing With Gitlab Operational Container Scanning",[7],"daniel-helfand",null,"security",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Sicherheitsüberprüfung mittels GitLab Operational Scanning","Container-Vulnerabilities nach Deployment überwachen: Tutorial zu GitLab Operational Container Scanning mit Trivy für Kubernetes.",[18],"Daniel Helfand","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749664654/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_1172300481.jpg","2025-01-29","Security-Scans sind regulärer Bestandteil jedes Software-Entwicklungsprozesses. Ob beim Scannen von Source-Code (beispielsweise Java oder Python), Konfigurationsdateien (beispielsweise YAML) oder [Container-Images](https://cloudnativenow.com/kubecon-cnc-na-2024/unlocking-the-full-potential-of-container-vulnerability-scans/) – diese Scanning-Tools helfen Entwicklungsteams, Security-Threats systematisch zu verstehen und zu adressieren.\n\nTraditionell führen Entwickler diese [Security-Scans als Teil von CI/CD-Pipelines](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/container_scanning/) durch. Durch Integration dieser Scans in CI/CD wird jede Änderung an einem Projekt überprüft, um zu sehen, ob Vulnerabilities eingeführt werden. Das Verständnis von Security-Concerns während der Entwicklung trägt dazu bei, dass Änderungen adressiert werden, bevor sie in eine Live-Umgebung deployed werden. Container-Vulnerability-Scans nach dem Deployment bieten jedoch weitere Vorteile: Die automatisierten Scans laufen unabhängig vom Merge-Request-Prozess und erfordern keine Code-Änderungen, um ausgeführt zu werden. Dies gewährleistet kontinuierliche Überwachung auch für stabile Production-Umgebungen, in denen selten Deployments stattfinden.\n\n[GitLabs Operational Container Scanning](https://docs.gitlab.com/ee/user/clusters/agent/vulnerabilities.html)-Feature ermöglicht DevSecOps-Praktikern, Container-Vulnerability-Scans gegen Container in Kubernetes-Umgebungen durchzuführen. Die Vorteile von Vulnerability-Scans auf deployed Containern umfassen regelmäßiges Scannen der Images auf neu entdeckte Vulnerabilities, Tracking, in welchen Umgebungen bestimmte Vulnerabilities deployed sind, sowie Tracking des Fortschritts bei der Behebung dieser Vulnerabilities.\n\nDie Scans können konfiguriert werden, um in regelmäßigen Intervallen auf Containern in spezifischen Namespaces eines Kubernetes-Clusters zu laufen. Die Ergebnisse dieser Scans werden zurück zu GitLab-Projekten gesendet und können über die GitLab-UI angezeigt werden. Um zu demonstrieren, wie das Feature genau funktioniert, zeigen die nächsten Schritte in diesem Artikel, wie das Operational-Container-Scanning-Feature mit einem GitLab-Projekt, einer Sample-Applikation und einem Kubernetes-Cluster angewendet wird.\n\n\n## Prerequisites\n\nFür den Start wird Folgendes benötigt:\n\n* [GitLab-Ultimate-Account](https://about.gitlab.com/free-trial/)\n* Kubernetes-Cluster, der [GitLabs Kubernetes-Versionsanforderungen](https://docs.gitlab.com/ee/user/clusters/agent/#supported-kubernetes-versions-for-gitlab-features) erfüllt\n* [kubectl CLI](https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/#kubectl)\n* [helm CLI](https://helm.sh/docs/intro/install/)\n\nZusätzlich verwendet das Tutorial unten ein [GitLab-Projekt](https://gitlab.com/gitlab-da/tutorials/cloud-native/operational-container-scanning-tutorial), das in eine [GitLab-Gruppe](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/) geforkt werden kann, wo entsprechende Permissions vorhanden sind, um die folgenden Schritte durchzuführen.\n\n## Sample-Applikation deployen\n\nDie erste Aktion ist das Deployment einer Sample-Applikation auf dem Kubernetes-Cluster für dieses Tutorial. Vor Ausführung des `kubectl`-Commands zum Deployment der Sample-Applikation ist sicherzustellen, dass `KUBECONFIG` auf den gewünschten Cluster gesetzt ist. Nach erfolgter Einrichtung für den Cluster den folgenden Command ausführen:\n```bash\n$ kubectl apply -f https://gitlab.com/gitlab-da/tutorials/cloud-native/go-web-server/-/raw/main/manifests/go-web-server-manifests.yaml\n\nnamespace/go-web-server-dev created\ndeployment.apps/go-web-server created\nservice/go-web-server created\n```\n\nWarten, bis alle Pods im `go-web-server-dev`-Namespace laufen, durch Ausführung des folgenden Commands:\n```bash\n$ kubectl get pods -n go-web-server-dev -w\n```\n\nOutput ähnlich dem unten gezeigten sollte erscheinen:\n```text\nNAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE\ngo-web-server-f6b8767dc-57269   1/1     Running   0          18m\ngo-web-server-f6b8767dc-fkct2   1/1     Running   0          18m\ngo-web-server-f6b8767dc-j4qwg   1/1     Running   0          18m\n```\n\nSobald alles läuft, kann das geforkte GitLab-Projekt eingerichtet werden, um es mit dem Kubernetes-Cluster zu verbinden und die Operational-Container-Scanning-Properties zu konfigurieren.\n\n## Kubernetes-Cluster verbinden\n\nDieser Abschnitt zeigt, wie ein Kubernetes-Cluster über den [GitLab Agent für Kubernetes](https://docs.gitlab.com/ee/user/clusters/agent/) mit dem GitLab-Projekt verbunden wird. Durch Konfiguration und Installation des Agent auf dem Kubernetes-Cluster lässt sich auch Operational Container Scanning konfigurieren.\n\n### id-Property für GitLab Kubernetes-Agent ändern\n\nIm geforkten GitLab-Projekt die [`id`-Property in der config.yaml-Datei](https://gitlab.com/gitlab-da/tutorials/cloud-native/operational-container-scanning-tutorial/-/blob/main/.gitlab/agents/k8s-agent/config.yaml?ref_type=heads#L5) ändern, um sie mit der Gruppe abzugleichen, in die das Projekt geforkt wurde. Dadurch wird der GitLab Agent für Kubernetes konfiguriert, um Informationen über den Cluster zurück zum GitLab-Projekt zu übergeben. Diese Änderung in den Main-Branch des geforkten Projekts committen und pushen.\n\n### Zur Kubernetes-Clusters-Page des Projekts navigieren\n\nIn der GitLab-UI den Tab **Operate > Kubernetes clusters** des geforkten Projekts wählen. Den Button **Connect a cluster (agent)** klicken. Den Namen des Agent zur Input-Box unter `Option 2: Create and register an agent with the UI` hinzufügen und dann **Create and register** klicken. In diesem Fall ist der Name des Agent `k8s-agent`, da der Folder unter agents mit der `config.yaml`-Datei `k8s-agent` heißt. Zu beachten ist, dass dieser Folder jeden Namen haben kann, der den [Kubernetes-Naming-Restrictions](https://docs.gitlab.com/ee/user/clusters/agent/install/#create-an-agent-configuration-file) folgt, und dass `k8s-agent` nur der Einfachheit halber verwendet wird.\n\n### GitLab-Kubernetes-Agent installieren\n\nNach Registrierung des Agent wird ein helm-Command angezeigt, der in der GitLab-UI zu sehen ist und von der Command-Line gegen den Kubernetes-Cluster auszuführen ist. Vor Ausführung des Commands sicherstellen, dass `KUBECONFIG` noch mit dem gleichen Cluster verbunden ist, auf dem die Sample-Applikation deployed wurde.\n\nNach erfolgreicher Ausführung des helm-Commands warten, bis alle Pods im `gitlab-agent-k8s-agent`-Namespace auf dem Cluster laufen. Das Warten kann mit folgendem Command erfolgen:\n```bash\n$ kubectl get pods -n gitlab-agent-k8s-agent -w\n```\n\nÄhnlicher Output wie unten gezeigt sollte erscheinen:\n```text\nNAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE\nk8s-agent-gitlab-agent-v2-6bb676b6bf-v4qml   1/1     Running   0          10m\nk8s-agent-gitlab-agent-v2-6bb676b6bf-xt7xh   1/1     Running   0          10m\n```\n\nSobald die Pods laufen, sollte das GitLab-Projekt mit dem Kubernetes-Cluster verbunden sein und bereit, das Operational-Container-Scanning-Feature zu nutzen. Vor dem Fortfahren den `kubectl get pods -n gitlab-agent-k8s-agent -w`-Command weiterhin ausführen, um Konzepte im nächsten Abschnitt zu erklären.\n\n## Operational Container Scanning\n\nZusätzlich zu den Pods für den GitLab-Agent, die im `gitlab-agent-k8s-agent`-Namespace laufen, sollte schließlich ein weiterer Pod namens `trivy-scan-go-web-server-dev` erscheinen. Dieser Pod startet in den konfigurierten Intervallen, führt einen Container-Vulnerability-Scan mit dem Tool [Trivy](https://trivy.dev/latest/) gegen den `go-web-server-dev`-Namespace durch und terminiert nach Abschluss des Scans. Alle Scan-Ergebnisse werden automatisch zurück zum GitLab-Projekt gesendet. Dieser Prozess läuft kontinuierlich und unabhängig von Entwicklungsaktivitäten.\n\nDie Operational-Container-Scanning-Properties sind in der [`config.yaml`-Datei](https://gitlab.com/gitlab-da/tutorials/cloud-native/operational-container-scanning-tutorial/-/blob/main/.gitlab/agents/k8s-agent/config.yaml?ref_type=heads#L6-L10) definiert, die für die Einrichtung des GitLab-Agent für Kubernetes auf dem Cluster verwendet wird.\n\nDie zwei Haupt-Properties sind `cadence`, welches die Häufigkeit der Container-Vulnerability-Scans spezifiziert, und die `namespaces`-Property, die unter `vulnerability_report` verschachtelt ist und einen oder mehrere Namespaces definiert, auf denen der Scan durchgeführt werden soll. Die Konfiguration in `config.yaml` sieht wie folgt aus:\n```yaml\ncontainer_scanning:\n  cadence: '*/5 * * * *'\n  vulnerability_report:\n    namespaces:\n      - go-web-server-dev\n```\n\nDie Cadence folgt einem Cron-Format. In diesem Fall bedeutet `*/5 * * * *`, dass der Scan alle fünf Minuten ausgeführt wird – diese hohe Frequenz dient Demo-Zwecken. Für Production-Umgebungen sind typischerweise längere Intervalle sinnvoll (beispielsweise alle 12 oder 24 Stunden), abhängig von den Compliance-Anforderungen und der Änderungsrate der Container-Images. Die Konfiguration erfolgt über Configuration-as-Code, wodurch versionierte, nachvollziehbare Scan-Konfigurationen für Compliance-Audits ermöglicht werden.\n\nDie durch den Scan aufgedeckten Vulnerabilities für Container im `go-web-server-dev`-Namespace werden zurück zum GitLab-Projekt gesendet. Um die Ergebnisse zu sehen, in der GitLab-UI das geforkte Projekt wählen. Die Option **Secure > Vulnerability report** für das Projekt wählen und dann den Tab **Operational vulnerabilities**, um Scan-Ergebnisse anzuzeigen.\n\nDie Scan-Ergebnisse enthalten Informationen über den Schweregrad der Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) zusammen mit dem Namen des Image und dem Cluster, auf dem die Vulnerability aktiv deployed ist. Durch Verwendung des Image-Tags, um die Version der deployed Software zusammen mit der Umgebung einzuschließen, lassen sich systematisch die bekannten Vulnerabilities in den Kubernetes-Umgebungen auditieren und tracken, wie diese von Engineering-Teams adressiert werden.\n\nGitLab integriert die Scan-Ergebnisse direkt in das Issue-Tracking-System: Für jede identifizierte Vulnerability kann ein Follow-up-Issue erstellt oder der CVE-Kontext zu einem bestehenden Issue hinzugefügt werden. Dies ermöglicht systematisches Tracking der Vulnerability-Behebung über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg und unterstützt Audit-Anforderungen durch vollständige Dokumentation des Behebungsprozesses.\n\nDas folgende Demo zeigt weitere Informationen:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/2FVQec2J-Ew?si=T6kwPMnPAGwKlkfP\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n## Feedback teilen\n\nDas Hinzufügen von GitLabs Operational Container Scanning zu Kubernetes-Umgebungen kann Entwicklungs-, Security- und Infrastruktur-Teams helfen, ein einheitliches Verständnis der Container-Security in Kubernetes-Umgebungen über die gesamte Organisation hinweg zu haben. Zusätzlich zu GitLabs CI-Container-Scanning-Capabilities und der Fähigkeit, [Container zu scannen, die zu GitLabs Container-Registry gepusht werden](https://www.youtube.com/watch?v=Zuk7Axs-CRw), hat GitLab Lösungen in jeder Phase des Software-Development-Lifecycles, um Container-Security-Concerns zu adressieren.\n\nFeedback zu Operational Container Scanning kann in diesem [Forum-Post](https://forum.gitlab.com/t/operational-container-scanning-feedback/119479) geteilt werden, der mit den Product- und Engineering-Teams geteilt wird, die dieses Feature supporten. Der Start mit Operational Container Scanning erfolgt durch Lesen der [Dokumentation zum Feature](https://docs.gitlab.com/ee/user/clusters/agent/vulnerabilities.html) und Starten einer [kostenlosen Testversion von GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/free-trial/).",[23,24,25,9,26],"features","DevSecOps","tutorial","product","yml",{},true,"/de-de/blog/improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":32,"ogSiteName":33,"ogType":34,"canonicalUrls":32},"https://about.gitlab.com/blog/improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/improve-security-auditing-with-gitlab-operational-container-scanning",[23,37,25,9,26],"devsecops","ccEdKzRIANkeQZWnukP9GqrlZp5wGZm5XTQVTYaSpMg",{"data":40},{"logo":41,"freeTrial":46,"sales":51,"login":56,"items":61,"search":370,"minimal":405,"duo":423,"pricingDeployment":432},{"config":42},{"href":43,"dataGaName":44,"dataGaLocation":45},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":47,"config":48},"Kostenlose Testversion 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entdeckt Zero-Days schneller, als Teams reagieren können: So bereitet man die Pipeline vor","KI findet Schwachstellen schneller als Teams sie schließen können. Wie Pipeline-Enforcement, Triage-Automatisierung und KI-Remediation die Lücke schließen.",[677],"Omer Azaria","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png","2026-04-20","Anthropics [Mythos-Preview-Modell](https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/)\nhat kürzlich Tausende von Zero-Day-Schwachstellen in allen wichtigen\nBetriebssystemen und Webbrowsern identifiziert – darunter ein OpenBSD-Fehler,\nder 27 Jahre lang unentdeckt blieb. In Tests verknüpfte Mythos autonom vier\nSchwachstellen zu einem funktionierenden Browser-Exploit, der seine Sandbox\nverließ. Anthropic schränkt den Zugang zu Mythos ein, doch der Leiter der\noffensiven Cyber-Forschung des Unternehmens erwartet, dass vergleichbare\nWerkzeuge innerhalb von sechs bis zwölf Monaten in Angreiferhänden sein werden.\n\nDie Verteidigungsseite hat nicht Schritt gehalten. Ein Drittel der ausgenutzten\nCVEs im ersten Halbjahr 2025 zeigte Aktivität vor oder am Tag der Offenlegung\n– bevor die meisten Teams überhaupt wissen, dass es etwas zu patchen gibt. KI\nkomprimiert dieses Fenster weiter, beschleunigt Angreifer und überschwemmt\nTeams mit Whitehat-Meldungen schneller, als sie triagiert werden können.\nDefender-Werkzeuge haben sich verbessert, doch die meisten Unternehmen können\nsie nicht schnell genug operationalisieren, um die Lücke zwischen Entdeckung\nund Ausnutzung zu schließen.\n\nWenn das Fenster zwischen Offenlegung und Ausnutzung in Stunden gemessen wird,\nkann das Sicherheitsteam nicht die letzte Verteidigungslinie sein. Sicherheit\nmuss dort greifen, wo Code in das System eintritt: in der Pipeline, bei jedem\nMerge Request, durch Richtlinien durchgesetzt. Was automatisiert werden kann,\nsollte automatisiert werden. Was es nicht kann, muss schneller als heute den\nrichtigen Menschen erreichen.\n\n\n## Bekannte Schwachstellen übersteigen bereits die Remediation-Kapazitäten\n\nDer Engpass ist nicht die Erkennung – sondern das Handeln im erforderlichen\nUmfang auf Basis bereits bekannter Informationen. 60 % der\nSicherheitsverletzungen im Verizon DBIR 2025 betrafen die Ausnutzung bekannter\nSchwachstellen, für die bereits ein Patch verfügbar war. Teams konnten sie\nnicht rechtzeitig schließen.\n\nDer Rückstand war bereits vor Mythos untragbar. Entwicklungsteams verbringen\n[11 Stunden pro Monat mit der Behebung von Schwachstellen](https://about.gitlab.com/resources/developer-survey/)\nnach dem Release – statt neue Funktionen zu liefern. Über die Hälfte der\nUnternehmen hat mindestens eine internetexponierte Schwachstelle offen, und der\nmediane Zeitraum zur Schließung der Hälfte dieser Schwachstellen beträgt\n361 Tage. Ausnutzung dauert Stunden, Remediation dauert Monate.\n\nKI-gestützte Entwicklung vergrößert die Lücke – und Verantwortliche sind sich\ndessen bewusst. Bis Juni 2025 fügte KI-generierter Code über 10.000 neue\nSecurity-Findings pro Monat in Fortune-50-Repositories hinzu – ein zehnfacher\nAnstieg gegenüber sechs Monaten zuvor. Georgia Tech identifizierte im März 2026\n34 [CVEs mit nachweisbarem KI-Ursprung](https://research.gatech.edu/bad-vibes-ai-generated-code-vulnerable-researchers-warn),\ngegenüber 6 im Januar. Diese Zahl erfasst nur die Fälle, in denen die\nKI-Urheberschaft eindeutig nachweisbar ist. KI-Coding-Assistenten halluzinieren\nPaketnamen, greifen auf veraltete Muster zurück und kopieren unsichere Beispiele\naus Trainingsdaten. Mehr Code, mehr Abhängigkeiten und mehr Schwachstellen pro\nZeile werden schneller erzeugt, als Sicherheitsteams sie prüfen können.\n\nVerteidiger müssen sich ebenfalls frontier KI-Modelle zunutze machen – nicht\nals externe Werkzeuge, die nachträglich an den SDLC angedockt werden, sondern\nals integrale Bestandteile derselben Richtlinien, Freigaben und Audit-Trails\nwie der Rest des Teams.\n\n\n## Sicherheit im Tempo von KI-gestützter Entwicklung\n\nWenn eine kritische CVE bekannt wird: Wie schnell kann das Team bestätigen,\nwelche Projekte betroffen sind? Wie viele Werkzeugwechsel durchläuft ein Alert,\nbevor ein Entwickler mit der Behebung beginnen kann?\n\nTeams, die am meisten von KI profitieren, haben Richtlinien,\nDurchsetzungsmechanismen und Kontrollen bereits in ihre Entwicklungs-Workflows\neingebettet. KI verstärkt dieses Fundament. Sie ersetzt es nicht.\n\n**Durchsetzung am Punkt der Änderung.** Wenn Ausnutzungsfenster schrumpfen,\nmuss jede Codezeile, die in ein Repository eingeht, einen definierten\nKontrollsatz durchlaufen – keine separate Prüfung, in einem anderen Werkzeug,\ndurch ein anderes Team. Unternehmen benötigen die Möglichkeit,\nSicherheitsrichtlinien über alle Gruppen und Projekte hinweg durchzusetzen, mit\ndem Merge Request als Durchsetzungspunkt. Richtlinien einmal definiert, überall\nangewendet, Ausnahmen geprüft, genehmigt und protokolliert.\n\n**Einfache Probleme vor dem Merge Request abfangen.** Hardcodierte Secrets,\nbekannt-vulnerable Importe und veraltete API-Aufrufe können in der IDE markiert\nwerden, bevor ein Commit gepusht wird. Das Abfangen zum Zeitpunkt der\nErstellung bedeutet weniger Findings, die den MR blockieren – so dass\nReview-Zyklen für Findings reserviert bleiben, die komponentenübergreifenden\nKontext erfordern: Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeit und architektonisches Risiko.\n\n**Triage standardmäßig automatisiert.** Sicherheit in jeden Merge Request\neinzubetten erzeugt ein Volumenproblem. Mehr Scans, mehr Findings, mehr Lärm\nerreicht Entwicklungsteams, die nicht geschult sind, eine erreichbare kritische\nSchwachstelle von einer theoretischen zu unterscheiden. KI muss\nFalse-Positive-Erkennung, Erreichbarkeit, Ausnutzbarkeitskontext und\nSchweregradbewertung übernehmen, bevor ein Entwickler das Finding sieht –\ndamit die Findings, die ihn erreichen, tatsächlich seine Zeit rechtfertigen.\n\n**Remediation wie jede andere Änderung verwaltet.** KI-gestützte Remediation\nkomprimiert den Zeitrahmen zum Schließen von Schwachstellen, aber jeder\ngenerierte Fix muss denselben Governance-Prozess durchlaufen wie eine\nmenschlich erstellte Änderung: Richtlinien erzwingen Scans, die richtigen\nPrüfer genehmigen, und Nachweise werden aufgezeichnet. GitLabs automatisierte\nRemediation schlägt jeden Fix in einem Merge Request mit einem Konfidenzwert\nvor. Der MR dokumentiert, welche Richtlinie angewendet wurde, welche Scans\ndurchgeführt wurden, was sie gefunden haben und wer genehmigt hat. Menschlich\nerstellter Code und KI-generierter Code durchlaufen denselben Prozess – mit\ndemselben Audit-Trail.\n\n\n## So sieht eine vorbereitete Pipeline aus\n\nEin Proof-of-Concept-Exploit für eine Schwachstelle in einem verbreiteten\nOpen-Source-Paket erscheint auf einer Security-Mailingliste. Es gibt noch keine\nCVE, keinen NVD-Eintrag und keine Scanner-Signatur. Das Sicherheitsteam erfährt\nes auf dem üblichen Weg: jemand teilt es in Slack.\n\nEin Security-Engineer fragt den Security-Agenten, ob das Paket verwendet wird,\nwelche Projekte betroffene Versionen haben und ob verwundbare Call-Pfade in der\nProduktion erreichbar sind. Der Agent prüft den Dependency-Graphen jedes\nProjekts, gleicht die betroffenen Versionen und Einstiegspunkte aus der Meldung\nab und gibt eine priorisierte Liste exponierter Projekte mit Details zur\nErreichbarkeit zurück. Eine manuelle Suche in Repositories oder das Warten auf\nein Scanner-Update entfällt. Die Frage „Sind wir betroffen?\" ist in Minuten\nbeantwortet.\n\nDer Engineer startet eine Remediation-Kampagne für alle exponierten Projekte.\nDer Remediation-Agent schlägt Fixes vor: Versions-Updates, wo ein gepatchtes\nRelease verfügbar ist, und Patches für verwundbare Call-Pfade, wo es keines\ngibt. Scan-Execution-Policies sind bereits für Projekte mit\nISO-27001-Zertifizierung aktiv. Der Engineer verschärft die Regeln, um Merges\nbei jedem Merge Request zu blockieren, der die betroffene Abhängigkeit einführt\noder beibehält. Eine Approval-Policy erfordert nun Security-Freigabe für jeden\nFix. Der erste vorgeschlagene Patch schlägt in der Pipeline fehl, weil ein\nIntegrationstest eine Regression aufdeckt. Der Agent überarbeitet den Patch auf\nBasis des Testergebnisses, der zweite Versuch besteht. Das Entwicklungsteam\nprüft die Änderungen, Security gibt unter der verschärften Richtlinie frei, und\nMerges erfolgen über die gesamte Kampagne hinweg.\n\nBeim nächsten Audit-Review legt das Sicherheitsteam einen Bericht vor, der\nzeigt, wie Richtlinien durchgesetzt und Risiken während der Kampagne reduziert\nwurden. Er enthält Scan-Ergebnisse, angewendete Richtlinien, Genehmiger und\nMerge-Zeitstempel für jeden MR in jedem betroffenen Projekt. Die Nachweise\nwurden automatisch während des Prozesses erzeugt – nicht im Nachhinein\nzusammengestellt.\n\n\n## Handlungsfelder jetzt identifizieren\n\nMythos existiert heute, und vergleichbare Modelle werden innerhalb eines Jahres\nin Angreiferhänden sein. Jeder Monat bis dahin ist eine Gelegenheit, die\nSoftware-Lieferkette zu stärken.\n\nDiese Fragen zeigen, wo die Pipeline steht:\n\n* Wie wird sichergestellt, dass Sicherheitsscans bei jedem Merge Request\n  durchgeführt werden – nicht nur in Projekten, in denen Teams sie konfiguriert\n  haben?\n\n* Wenn ein kompromittiertes Paket heute in den Dependency-Tree eingeht –\n  würde die Pipeline es vor dem Build abfangen?\n\n* Wenn ein Scanner ein kritisches Finding meldet: Wie viele Werkzeugwechsel\n  durchläuft es, bevor ein Entwickler mit der Behebung beginnt?\n\n* Wenn ein KI-Agent einen Code-Fix für eine Schwachstelle vorschlägt – welchen\n  Prozess durchläuft dieser Fix vor dem Erreichen der Produktion, und ist dieser\n  Prozess auditierbar?\n\n* Wenn Auditoren den Nachweis verlangen, dass eine bestimmte Richtlinie auf\n  eine bestimmte Änderung angewendet wurde – wie lange dauert die Bereitstellung?\n\nWo diese Fragen Lücken aufzeigen, empfiehlt sich gezielte Maßnahmen.\n[Mit einem GitLab Solutions Architect sprechen](https://about.gitlab.com/de-de/sales/)\n– zur Rolle von Security-Governance im Entwicklungs-Lifecycle.\n",[682,9,683],"AI/ML","DevSecOps platform",{"featured":29,"template":13,"slug":685},"prepare-your-pipeline-for-ai-discovered-zero-days",{"content":687,"config":696},{"title":688,"description":689,"authors":690,"heroImage":692,"date":693,"body":694,"category":9,"tags":695},"GitLab 18.10 bringt KI-native Triage und Behebung","Erfahre mehr über die Funktionen von GitLab Duo Agent Platform, die Rauschen reduzieren, echte Schwachstellen identifizieren und Ergebnisse in Lösungsvorschläge umwandeln.",[691],"Alisa Ho","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773843921/rm35fx4gylrsu9alf2fx.png","2026-03-19","GitLab 18.10 führt neue KI-basierte Sicherheitsfunktionen ein, die auf die Verbesserung der Qualität und Geschwindigkeit des Schwachstellenmanagements ausgerichtet sind. Zusammen tragen diese Funktionen dazu bei, den Zeitaufwand für die Untersuchung von False Positives zu reduzieren und automatisierte Abhilfe direkt in den Workflow zu integrieren – so lassen sich Schwachstellen auch ohne tiefgreifende Sicherheitsexpertise beheben.\n\nDas ist neu:\n\n* [**Erkennung von False Positives bei statischen Anwendungssicherheitstests (SAST)**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/) **ist jetzt allgemein verfügbar.** Dieser Flow nutzt ein LLM für agentisches Reasoning, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, ob eine Schwachstelle ein False Positive ist oder nicht. So können sich Sicherheits- und Entwicklungsteams zuerst auf die Behebung kritischer Schwachstellen konzentrieren.\n* [**Agentische SAST-Schwachstellenbehebung**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) **ist jetzt als Beta verfügbar.** Die agentische SAST-Schwachstellenbehebung erstellt automatisch einen Merge Request mit einem Lösungsvorschlag für verifizierte SAST-Schwachstellen. Das verkürzt die Zeit bis zur Behebung und reduziert den Bedarf an tiefgreifender Sicherheitsexpertise.\n* [**Erkennung von False Positives bei Geheimnissen**](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/secret_false_positive_detection/) **ist jetzt als Beta verfügbar.** Dieser Flow bringt die gleiche KI-basierte Rauschreduzierung in die Erkennung von Geheimnissen und kennzeichnet Dummy- und Test-Geheimnisse, um den Prüfaufwand zu verringern.\n\nDiese Flows stehen Kund(inn)en von GitLab Ultimate zur Verfügung, die GitLab Duo Agent Platform nutzen.\n\n## Triage-Zeit mit SAST-False-Positive-Erkennung verkürzen\n\nHerkömmliche SAST-Scanner kennzeichnen jedes verdächtige Codemuster, das sie finden – unabhängig davon, ob Codepfade erreichbar sind oder Frameworks das Risiko bereits abfangen. Ohne Laufzeitkontext können sie eine echte Schwachstelle nicht von sicherem Code unterscheiden, der lediglich gefährlich aussieht.\n\nDas bedeutet, dass Entwickler(innen) möglicherweise Stunden damit verbringen, Ergebnisse zu untersuchen, die sich als False Positives herausstellen. Mit der Zeit kann das das Vertrauen in den Bericht untergraben und die Teams verlangsamen, die für die Behebung echter Risiken verantwortlich sind.\n\nNach jedem SAST-Scan analysiert GitLab Duo Agent Platform automatisch neue kritische und hochgradig schwerwiegende Ergebnisse und fügt Folgendes hinzu:\n\n* Einen Konfidenzwert, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass das Ergebnis ein False Positive ist\n* Eine KI-generierte Erklärung mit der Begründung\n* Ein visuelles Badge, das „Wahrscheinlich False Positive“ und „Wahrscheinlich echt“ in der UI leicht erkennbar macht\n\nDiese Ergebnisse erscheinen im [Sicherheitslückenbericht](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerability_report/), wie unten dargestellt. Der Bericht lässt sich filtern, um sich auf Ergebnisse zu konzentrieren, die als „Kein False Positive“ markiert sind. So können Teams ihre Zeit für die Behebung echter Schwachstellen nutzen, anstatt Rauschen zu sichten.\n\n![Sicherheitslückenbericht](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773844787/i0eod01p7gawflllkgsr.png)\n\n\nDie Bewertung von GitLab Duo Agent Platform ist eine Empfehlung. Die Kontrolle über jedes False Positive bleibt erhalten, und die Begründung des Agenten kann jederzeit überprüft werden, um Vertrauen in das Modell aufzubauen.\n\n\n## Schwachstellen in automatisierte Fixes umwandeln\n\nZu wissen, dass eine Schwachstelle echt ist, ist nur die halbe Arbeit. Die Behebung erfordert weiterhin das Verständnis des Codepfads, das Schreiben eines sicheren Patches und die Sicherstellung, dass nichts anderes beeinträchtigt wird.\n\nWenn die Schwachstelle durch den SAST-False-Positive-Erkennungsflow als wahrscheinlich kein False Positive identifiziert wird, führt der agentische SAST-Schwachstellenbehebungsflow automatisch folgende Schritte aus:\n\n1. Liest den anfälligen Code und den umgebenden Kontext aus dem Repository\n2. Generiert hochwertige Lösungsvorschläge\n3. Validiert die Fixes durch automatisierte Tests\n4. Öffnet einen Merge Request mit einem Lösungsvorschlag, der Folgendes enthält:\n   * Konkrete Codeänderungen\n   * Einen Konfidenzwert\n   * Eine Erklärung, was geändert wurde und warum\n\nIn dieser Demo siehst du, wie GitLab eine SAST-Schwachstelle automatisch vom Erkennen bis hin zu einem prüfbereiten Merge Request verarbeiten kann. Beobachte, wie der Agent den Code liest, einen Fix generiert und validiert und einen MR mit klaren, nachvollziehbaren Änderungen öffnet – damit Entwickler(innen) schneller beheben können, ohne Sicherheitsexpert(inn)en sein zu müssen.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1174573325?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab 18.10 AI SAST False Positive Auto Remediation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\nWie bei jedem KI-generierten Vorschlag sollte der vorgeschlagene Merge Request vor dem Zusammenführen sorgfältig geprüft werden.\n\n## Echte Geheimnisse identifizieren\n\nDie Erkennung von Geheimnissen ist nur dann nützlich, wenn Teams den Ergebnissen vertrauen. Wenn Berichte voller Test-Zugangsdaten, Platzhalterwerte und Beispiel-Token sind, verschwenden Entwickler(innen) möglicherweise Zeit mit der Überprüfung von Rauschen, anstatt echte Sicherheitslücken zu beheben. Das kann die Behebung verlangsamen und das Vertrauen in den Scan verringern.\n\nDie False-Positive-Erkennung bei Geheimnissen hilft Teams, sich auf die relevanten Geheimnisse zu konzentrieren und Risiken schneller zu reduzieren. Bei der Ausführung auf dem Standard-Branch werden automatisch folgende Schritte durchgeführt:\n\n1. Jedes Ergebnis wird analysiert, um wahrscheinliche Test-Zugangsdaten, Beispielwerte und Dummy-Geheimnisse zu identifizieren\n2. Ein Konfidenzwert wird zugewiesen, ob das Ergebnis ein echtes Risiko oder wahrscheinlich ein False Positive ist\n3. Eine Erklärung wird generiert, warum das Geheimnis als echt oder als Rauschen eingestuft wird\n4. Ein Badge wird im Sicherheitslückenbericht hinzugefügt, damit Entwickler(innen) den Status auf einen Blick erkennen können\n\nEntwickler(innen) können diese Analyse auch manuell über den Sicherheitslückenbericht auslösen, indem sie bei einem Ergebnis der Geheimniserkennung **„Auf False Positive prüfen“** auswählen. So lassen sich Ergebnisse ohne Risiko aussortieren und echte Geheimnisse schneller adressieren.\n\n## KI-basierte Sicherheit jetzt testen\n\nGitLab 18.10 führt Funktionen ein, die den gesamten Schwachstellen-Workflow abdecken – von der Reduzierung von False-Positive-Rauschen bei SAST und der Erkennung von Geheimnissen bis hin zur automatischen Generierung von Merge Requests mit Lösungsvorschlägen.\n\nUm zu erfahren, wie KI-basierte Sicherheit die Prüfzeit verkürzen und Ergebnisse in zusammenführbare Fixes umwandeln kann, [starte jetzt eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).",[26,9,23],{"featured":12,"template":13,"slug":697},"gitlab-18-10-brings-ai-native-triage-and-remediation",{"content":699,"config":709},{"title":700,"description":701,"authors":702,"heroImage":704,"date":705,"body":706,"category":9,"tags":707},"SSO und SCIM mit Azure Entra ID – Zentralisiertes Identity-Management","Single Sign-On und SCIM-Benutzerbereitstellung einrichten – SAML-Konfiguration für GitLab mit Azure Entra ID.",[703],"Rob Jackson","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098047/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_1097303277_6gTk7M1DNx0tFuovupVFB1_1750098046895.jpg","2026-03-16","Mit wachsender Unternehmensgröße wird es zunehmend schwierig und kritisch, sicherzustellen, dass die richtigen Teammitglieder Zugriff auf die richtigen Gruppen und Projekte haben. GitLab bietet leistungsstarke Methoden zur Zugriffsverwaltung, insbesondere mit [Custom Roles](https://about.gitlab.com/blog/how-to-tailor-gitlab-access-with-custom-roles/). Die manuelle Verwaltung über eine Benutzeroberfläche kann jedoch bei großem Umfang frustrierend sein. Security Assertion Markup Language (SAML) und System for Cross-domain Identity Management (SCIM) bieten eine Lösung.\n\n\n## Was SSO und SCIM bieten\n\n\n**Single Sign-On (SSO) mit SAML** ermöglicht Benutzern, sich einmal bei einem zentralen Identity Provider – wie Azure Entra ID – zu authentifizieren und dann auf mehrere verbundene Anwendungen zuzugreifen, ohne erneute Anmeldung. **SCIM** automatisiert die Benutzerverwaltung: Wenn Benutzer im Identity Provider erstellt, Gruppen zugewiesen oder deaktiviert werden, synchronisiert SCIM diese Änderungen automatisch mit GitLab – einschließlich Berechtigungen basierend auf Gruppenmitgliedschaften.\n\n\n### Vorteile für Unternehmen\n\n\n**Sicherheit:** Zentralisierte Authentifizierung reduziert Passwort-Müdigkeit und Credential-Stuffing-Risiken. Multi-Faktor-Authentifizierung lässt sich auf Identity-Provider-Ebene erzwingen und gilt automatisch für alle verbundenen Anwendungen. Wenn ein Benutzer das Unternehmen verlässt, entfernt die Deaktivierung im Identity Provider sofort den Zugriff auf alle Systeme.\n\n\n**Effizienz:** Automatisierte Benutzerbereitstellung reduziert Onboarding-Zeit von Stunden auf Minuten. Gruppenmitgliedschaften in Azure Entra ID synchronisieren automatisch mit GitLab-Berechtigungen. Identitäten werden einmal im Identity Provider verwaltet und propagieren automatisch – kein manuelles Erstellen, Aktualisieren oder Löschen von Konten in jeder Anwendung erforderlich.\n\n\n## Implementierung\n\n\nDie Konfiguration von GitLab Single Sign-On mit SAML und SCIM erfordert:\n\n- Azure Entra ID Tenant mit Administrator-Zugriff\n- GitLab Premium oder Ultimate mit Top-Level-Gruppe\n- Konfiguration auf beiden Plattformen (Parameter-Austausch, Attribut-Mappings, SCIM-Token)\n\n\n**Vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung:**\n\n→ [How-to: GitLab Single Sign-on with SAML, SCIM and Azure's Entra ID](https://about.gitlab.com/blog/how-to-gitlab-single-sign-on-with-saml-scim-and-azures-entra-id/)\n\n\nDie englische Anleitung bietet:\n\n- 15 detaillierte UI-Screenshots für Azure Entra ID und GitLab\n- Vollständige Attribut-Mapping-Tabellen (SAML Claims, SCIM Provisioning)\n- Parameter-Austausch zwischen Plattformen (Identifier, Reply URL, Certificate, SCIM Token)\n- Fehlerbehebung für häufige Probleme (Email-Attribut-Fehler, NameID-Mismatch)\n\n\n**Kostenlose Testversionen:** [Azure Entra ID](https://azure.microsoft.com/de-de/free/) | [GitLab](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/)\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n- [The ultimate guide to enabling SAML and SSO on GitLab.com](https://about.gitlab.com/blog/the-ultimate-guide-to-enabling-saml/)\n- [SAML SSO for GitLab.com groups documentation](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/saml_sso/)\n",[25,9,683,24,708],"solutions architecture",{"slug":710,"featured":12,"template":13},"how-to-gitlab-single-sign-on-with-saml-scim-and-azures-entra-id",{"promotions":712},[713,727,738,749],{"id":714,"categories":715,"header":717,"text":718,"button":719,"image":724},"ai-modernization",[716],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":720,"config":721},"Get your AI maturity score",{"href":722,"dataGaName":723,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":725},{"src":726},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":728,"categories":729,"header":730,"text":718,"button":731,"image":735},"devops-modernization",[26,37],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":732,"config":733},"Get your DevOps maturity score",{"href":734,"dataGaName":723,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":739,"categories":740,"header":741,"text":718,"button":742,"image":746},"security-modernization",[9],"Are you trading speed for security?",{"text":743,"config":744},"Get your security maturity score",{"href":745,"dataGaName":723,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":747},{"src":748},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":750,"paths":751,"header":754,"text":755,"button":756,"image":761},"github-azure-migration",[752,753],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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