[{"data":1,"prerenderedAt":781},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/the-ultimate-guide-to-sboms":3,"navigation-de-de":43,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-Sandra Gittlen":660,"blog-related-posts-de-de-the-ultimate-guide-to-sboms":676,"blog-promotions-de-de":719,"next-steps-de-de":771},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":42},"blogPosts/de-de/blog/the-ultimate-guide-to-sboms.yml","The Ultimate Guide To Sboms",[7],"sandra-gittlen",null,"security",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"the-ultimate-guide-to-sboms",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":27,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749664571/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945__8_.png","In der heutigen digitalen Landschaft ist der Fokus auf Anwendungssicherheit innerhalb der Softwarebereitstellungskette kritischer denn je. Die Integration von Abhängigkeiten in Software erfordert Transparenz und Sicherheitsmaßnahmen, die oft komplex in der Implementierung und Verwaltung sind. Hier wird eine Software Bill of Materials (SBOM) unverzichtbar.\n\nUnser Leitfaden taucht tief in die Welt der SBOMs ein, beleuchtet ihre zentrale Rolle in einer multifunktionalen [DevSecOps-Strategie](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devsecops/) und zeigt auf, wie du die SBOM-Gesundheit deiner Anwendung verbessern kannst – mit dem Ziel, die Cybersecurity deines Unternehmens zu stärken.\n\n## Inhalt - Der ultimative Guide zu SBOMs\n\n- [Was ist eine SBOM?](#was-ist-eine-software-bill-of-materials%3F)\n- [Warum sind SBOMs wichtig?](#warum-sind-sboms-wichtig%3F)\n- [Arten von SBOM-Datenaustauschstandards](#arten-von-sbom-datenaustauschstandards)\n- [Vorteile der Kombination von SBOMs und Software-Vulnerability-Management](#vorteile-der-kombination-von-sboms-und-software-vulnerability-management)\n- [Dynamische GitLab SBOMs](#dynamische-gitlab-sboms)\n- [SBOM-Generierung und -Verwaltung skalieren](#sbom-generierung-und-sbom-verwaltung-skalieren)\n- [SBOMs einlesen und zusammenführen](#sboms-einlesen-und-zusammenführen)\n- [Schwachstellen schneller beheben](#schwachstellen-schneller-beheben)\n- [Kontinuierliche SBOM-Analyse](#kontinuierliche-sbom-analyse)\n- [Vertrauen in SBOMs aufbauen](#vertrauen-in-sboms-aufbauen)\n- [Die Zukunft der SBOM-Funktionalität von GitLab](#die-zukunft-der-sbom-funktionalität-von-gitlab)\n- [Erste Schritte mit SBOMs](#erste-schritte-mit-sboms)\n- [SBOM-FAQ](#sbom-faq)\n\n## Was ist eine Software Bill of Materials?\n\nEine SBOM dient als umfassende [Liste der Komponenten](https://www.cisa.gov/sbom#), die Software ausmachen. Sie beleuchtet das Netzwerk von Bibliotheken, Tools und Prozessen, die im gesamten Entwicklungslebenszyklus verwendet werden. In Kombination mit Tools zum Management von Sicherheitslücken offenbart eine SBOM nicht nur genau diese potenziellen Sicherheitslücken in Softwareprodukten, sondern ebnet auch den Weg für strategische Risikominderung. \n\nEine SBOM ist ein verschachteltes Inventar oder eine Liste von Punkten, die Softwarekomponenten ausmachen. Zusätzlich zu den Komponenten selbst enthalten SBOMs wichtige Informationen über die Bibliotheken, Tools und Prozesse, die zur Entwicklung, zum Aufbau und zur Bereitstellung eines Software-Artefakts verwendet werden.\n\nDas Konzept des SBOM existiert seit mehr als einem Jahrzehnt. Im Rahmen der Bemühungen, die im Jahr 2023 veröffentlichte Nationale Cyber-Strategie umzusetzen, hilft CISA Secure by Design-Softwareherstellern, Sicherheitsprinzipien zu übernehmen und Cybersicherheit in ihre Produkte zu integrieren. Die [deutsche Regierung](https://www.bsi.bund.de/DE/Service-Navi/Presse/Alle-Meldungen-News/Meldungen/TR-03183-2-SBOM-Anforderungen.html) hat bewährte Verfahren herausgegeben, die Softwareentwickler(innen) im öffentlichen Sektor dazu bewegen, SBOMs in ihre Softwarepakete aufzunehmen. Auch auf dem privaten Sektor sindSBOMs immer mehr auf dem Vormarsch.\n\nObwohl SBOMs oft mit eigenständiger Software erstellt werden, integrieren Plattformen wie GitLab die SBOM-Generierung schon früh in den DevSecOps-Workflow.\n\n![supply chain security sdlc](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673653/Blog/Content%20Images/supply_chain_security_sdlc.png)\n\n## Warum sind SBOMs wichtig?\n\nModerne Softwareentwicklung ist darauf fokussiert, Anwendungen schneller und effizienter zu liefern. Das führt oft dazu, dass Entwickler(innen) Code aus Open-Source-Repositories oder proprietären Paketen in ihre Anwendungen einbauen. Laut dem [Open Source Security and Risk Analysis-Bericht 2024 von Synopsys](https://www.synopsys.com/content/dam/synopsys/sig-assets/reports/rep-ossra-2024.pdf), der über 1.000 kommerzielle Codebasen aus 17 Branchen im Jahr 2023 untersuchte, enthielten 96 % der gesamten Codebasen Open Source und 84 % der bewerteten Codebasen zeigten deutlicheSicherheitslücken.\n\nDie Einbindung von Code aus unbekannten Repositories erhöht das Risiko von Schwachstellen, die von Hackern ausgenutzt werden können. Tatsächlich wurde der [Angriff auf SolarWinds im Jahr 2020](https://www.spektrum.de/news/solarwinds-ein-hackerangriff-der-um-die-welt-geht/1819187) durch die Aktivierung einer bösartigen Code-Injektion in einem Paket ausgelöst, das von SolarWinds Orion-Produkt verwendet wurde. Kunden entlang der gesamten Softwarebereitstellungskette waren erheblich davon betroffen. Andere Angriffe, einschließlich der log4j-Schwachstelle, die mehrere kommerzielle Softwareanbieter traf, unterstrichen die Notwendigkeit einer genauen Untersuchung von Anwendungsabhängigkeiten, um Risiken in der gesamten [Softwarebereitstellungskette](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/supply-chain/) zu bewerten.\n\nDarüber hinaus stellt das Auffinden und Beheben einer Sicherheitslücke einen Kostenfaktor dar –was die Bedeutung von SBOMs weiter unterstreicht. SBOMs ermöglichen Transparenz in Bezug auf Abhängigkeiten und können dazu genutzt werden, Schwachstellen sowie Lizenzen zu identifizieren, die nicht den internen Vorgaben entsprechen.\n\n## Arten von SBOM-Datenaustauschstandards   \n\nSBOMs sind am effektivsten, wenn die Generierung und Verarbeitung von Informationen wie Name, Version, Packager und weiteren Daten automatisiert erfolgen kann. Dies wird optimal erreicht, wenn alle Beteiligten ein standardisiertes Format für den Datenaustausch verwenden.\n\nEs gibt zwei wesentliche Standards für den SBOM-Datenaustausch:\n\n- [OWASP CycloneDX](https://cyclonedx.org/capabilities/sbom/)\n- [SPDX](https://spdx.dev/)\n\nGitLab setzt für die SBOM-Generierung auf CycloneDX, da dieser Standard präzise und benutzerfreundlich ist, komplexe Abhängigkeiten vereinfacht und durch seine Erweiterbarkeit auch spezialisierte sowie zukünftige Anwendungsfälle abdeckt.\n\n## Vorteile der Kombination von SBOMs und Software-Vulnerability-Management\n\nSBOMs sind für DevSecOps-Teams und Software-Nutzer(innen) aus mehreren Gründen äußerst vorteilhaft:\nSie ermöglichen einen Standardansatz, um zu verstehen, welche zusätzlichen Softwarekomponenten in einer Anwendung enthalten sind und wo sie deklariert sind.\nSie bieten einen kontinuierlichen Einblick in den Entstehungsprozess einer Anwendung, einschließlich Details über die Herkunft des Codes von Drittanbietern und Host-Repositories.\nSie bieten ein hohes Maß an Sicherheitstransparenz, sowohl für den von Erstanbietern entwickelten Code als auch für die übernommene Open-Source-Software.\nDie Details, die SBOMs bieten, ermöglichen es einem [DevOps-Team](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/), Schwachstellen zu identifizieren, die potenziellen Risiken zu bewerten und sie dann zu entschärfen.\nSBOMs können die Transparenz liefern, die die Käufer von Anwendungen heute verlangen.\n\n## Dynamische GitLab-SBOMs \n\nDamit SBOMs ihr volles Potenzial entfalten können, müssen sie automatisch generiert, mit Anwendungssicherheitsscans verbunden, in Dashboards integriert und kontinuierlich aktualisiert werden. GitLab unterstützt all diese Ziele und bietet dabei umfassende Funktionen zur Sicherung der Softwarebereitstellungskette.\n\n![Dynamic SBOM management](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673653/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-05-03_at_10.53.28_AM.png)\n\n### SBOM-Generierung und SBOM-Verwaltung skalieren\n\nZur Einhaltung interner Richtlinien und Vorschriften ist es wichtig, über genaue und umfassende SBOMs zu verfügen, die Open-Source-, Drittanbieter- und unternehmenseigene Software abdecken. Um SBOMs für jede Komponente und Produktversion effektiv zu verwalten, ist ein rationalisierter Prozess für die Erstellung, Zusammenführung, Validierung und Genehmigung von SBOMs erforderlich. Die Abhängigkeitslistenfunktion von GitLab fasst bekannte Schwachstellen- und Lizenzdaten in einer einzigen Ansicht auf der GitLab-Benutzeroberfläche zusammen. Die Informationen des Abhängigkeitsdiagramms werden auch als Teil des Abhängigkeits-Scanberichts generiert. Dadurch erhalten Benutzer(innen) einen umfassenden Einblick in Abhängigkeiten und Risiken innerhalb ihrer Projekte oder in Projektgruppen. Darüber hinaus kann in der CI-Pipeline ein JSON-Artefakt im CycloneDX-Format erzeugt werden. Diese API bietet einen differenzierteren und anpassbaren Ansatz für die SBOM-Erstellung. SBOMs können über die Benutzeroberfläche, eine bestimmte Pipeline oder ein Projekt oder über die GitLab-API exportiert werden.\n\n### SBOMs einlesen und zusammenführen\n\nGitLab kann SBOMs von Drittanbietern einlesen und bietet eine umfängliche Sicherheitstransparenz sowohl für Drittanbieter-Code als auch für eingebundene Open-Source-Software. Mit GitLab kannst du einen CI/CD-Job verwenden, um mehrere CycloneDX-SBOMs nahtlos in eine einzige SBOM zusammenzuführen. Durch die Verwendung implementierungsspezifischer Details in den CycloneDX-Metadaten jeder SBOM, wie etwa die Position von Build- und Sperrdateien, werden doppelte Informationen aus der resultierenden Datei entfernt. Diese Daten werden auch automatisch mit Lizenz- und Schwachstelleninformationen für die in der SBOM enthaltenen Komponenten angereichert.\n\n### Schwachstellen schneller beheben\n\nDie schnellere Entwicklung hochwertiger Produkte erfordert aussagekräftige Sicherheitsergebnisse, damit Entwickler(innen) die kritischsten Schwachstellen beheben können. GitLab hilft bei der Sicherung deiner Bereitstellungskette, indem es nach Schwachstellen im Quellcode, in Containern, Abhängigkeiten und laufenden Anwendungen sucht. GitLab bietet einen umfassenden Sicherheitsscanner mit Funktionen für statische Anwendungssicherheitstests (SAST), dynamische Anwendungssicherheitstests (DAST), Containerscans und Softwarekompositionsanalysen (SCA), um dich umfassend vor neuen Bedrohungen zu schützen. Um Entwickler(innen) und Sicherheitsingenieur(innen) zu helfen, Schwachstellen besser zu verstehen und effizienter zu beheben, bietet GitLab Duo Vulnerability Explanation, eine KI-gestützte Funktion. Sie erläutert eine bestimmte Schwachstelle, wie sie ausgenutzt werden kann und empfiehlt vor allem, wie die Schwachstelle zu beheben ist. In Kombination mit GitLab Duo Vulnerability Resolution können DevSecOps-Teams Schwachstellen mit nur wenigen Klicks intelligent identifizieren, analysieren und beheben.\n\nDie Plattform unterstützt auch die Erstellung neuer Richtlinien (und die Durchsetzung der Compliance), die auf neu entdeckten Schwachstellen basieren.\n\n### Kontinuierliche SBOM-Analyse\n\nGitLab Continuous Vulnerability Scanning löst Scans in allen Projekten aus, bei denen entweder Container-Scans, Abhängigkeits-Scans oder beide aktiviert sind, unabhängig von einer Pipeline. Wenn neue Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) in der National Vulnerability Database (NVD) gemeldet werden, müssen die Benutzer(innen) ihre Pipelines nicht neu starten, um die neuesten Feeds zu erhalten. GitLabs Vulnerability Research Team fügt diese CVEs zur GitLab Advisory Database hinzu – und diese Hinweise werden automatisch als Schwachstellen in GitLab gemeldet. Dadurch wird GitLabs SBOM dynamisch.\n\n### Vertrauen in SBOMs aufbauen\n\nOrganisationen, die [Compliance-Funktionen](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/compliance/) benötigen, können GitLab verwenden, um Bestätigungen für alle Build-Artefakte zu erstellen, die vom [GitLab Runner](https://docs.gitlab.com/runner/) produziert werden. Der Prozess ist sicher, da er vom GitLab Runner selbst durchgeführt wird, ohne dass Daten an einen externen Dienst übergeben werden müssen.\n\n### Die Zukunft der SBOM-Funktionalität von GitLab\n\nDie Sicherheit der Softwarebereitstellungskette bleibt aufgrund der häufigen Angriffe auf große Softwareanbieter und der gezielten Bemühungen von Angreifern im Open-Source-Ökosystem ein kritisches Thema in der Cybersecurity- und Softwareindustrie. Auch wenn sich die SBOM-Branche schnell weiterentwickelt, gibt es weiterhin Bedenken, wie SBOMs generiert werden, wie häufig diese Generierung erfolgt, wo sie gespeichert werden, wie man mehrere SBOMs für komplexe Anwendungen kombiniert, wie man sie analysiert und wie man sie für Anwendungen nutzt.\n\nGitLab hat SBOMs zu einem integralen Bestandteil seiner Softwarebereitstellungskettenstrategie gemacht und verbessert kontinuierlich seine SBOM-Fähigkeiten innerhalb der DevSecOps-Plattform, einschließlich der Planung neuer Funktionen und Funktionalitäten. Zu den jüngsten Verbesserungen gehören die Automatisierung der Bestätigungserstellung, die digitale Signierung von Build-Artefakten und die Unterstützung extern generierter SBOMs. \n\nDarüber hinaus hat GitLab innerhalb der Plattform ein solides [SBOM Maturity Model](https://handbook.gitlab.com/handbook/security/security-assurance/dedicated-compliance/sbom-plan/) , etabliert, das Schritte wie die automatische SBOM-Generierung, das Sourcing von SBOMs aus der Entwicklungsumgebung, die Analyse von SBOMs für Artefakte und die Förderung der digitalen Signierung von SBOMs umfasst. GitLab plant auch die Einführung der automatischen digitalen Signatur von Build-Artefakten in zukünftigen Versionen.\n\n### Erste Schritte mit SBOMs\n\nDie Nachfrage nach SBOMs ist bereits hoch. Behörden empfehlen oder verlangen zunehmend die Erstellung von SBOMs von Softwareanbietern, Entwickler(innen) von Bundessoftware und sogar Open-Source-Communities. \n\nInformiere dich über die SBOM-Funktionen für GitLab Ultimate in der DevSecOps-Plattform von GitLab, um diese Anforderungen zu erfüllen.\n\n## SBOM-FAQ\n### Was ist eine SBOM?\n\nEine SBOM (Software Bill of Materials) ist eine detaillierte Liste aller Komponenten, Bibliotheken und Abhängigkeiten, die in einer Software verwendet werden. Sie bietet Transparenz über die verwendeten Elemente, um Sicherheitslücken zu identifizieren und die Software-Compliance sicherzustellen. SBOMs helfen, Schwachstellen zu erkennen und Software-Supply-Chain-Risiken zu minimieren.\n\n### Warum sind SBOMs wichtig?  \n\nSBOMs sind aus mehreren Gründen entscheidend:\nEinblick in Abhängigkeiten: Das Verständnis der Bestandteile deiner Software hilft, Risiken in Verbindung mit Drittanbieter-Komponenten zu identifizieren und zu mindern.\nErhöhte Sicherheit: Mit detaillierten Einblicken in die Komponenten einer Anwendung können Organisationen Schwachstellen schnell identifizieren und beheben.\nRegulatorische Compliance: Zunehmend fordern Vorschriften und Best Practices eine SBOM für Softwarepakete, insbesondere im öffentlichen Sektor.\nEffiziente Entwicklung: Entwickler(innen) können auf eine SBOM zurückgreifen, um Einblicke in verwendete Bibliotheken und Komponenten zu erhalten, was Zeit spart und Fehler im Entwicklungszyklus reduziert.\n\n### Welche Standards werden für den SBOM-Datenaustausch verwendet?\n\nEs gibt zwei vorherrschende Standards:\n\n- CycloneDX: CycloneDX ist für seine benutzerfreundliche Herangehensweise bekannt, die es ermöglicht, komplexe Beziehungen zwischen Softwarekomponenten zu vereinfachen und spezielle Anwendungsfälle zu unterstützen. Der Standard ist erweiterbar und eignet sich gut für zukünftige Anforderungen.\n- SPDX: Ein weiteres weit verbreitetes Framework für den SBOM-Datenaustausch, das detaillierte Informationen über die in der Softwareumgebung enthaltenen Komponenten bereitstellt.\n\nGitLab verwendet speziell CycloneDX für die SBOM-Generierung, da es aufgrund seiner Präskriptivität und Erweiterbarkeit gut für zukünftige Anforderungen geeignet ist.\n\n### Wie geht GitLab mit SBOMs um?\n\nGitLab legt besonderen Wert auf die Erstellung dynamischer SBOMs, die:\nAutomatisch generiert werden: So wird sichergestellt, dass stets aktuelle Informationen über die Softwarezusammensetzung vorliegen.\nIn Tools integriert sind: SBOMs werden mit Sicherheits-Scanning-Tools verbunden, um umfassende Risikobewertungen zu ermöglichen.\nEinfach zu verwalten sind: GitLab unterstützt die Einlesung und das Zusammenführen von SBOMs für eine umfassende Analyse.\nKontinuierlich analysiert werden: Die Plattform bietet fortlaufende Scans von Projekten, um neu auftretende Schwachstellen frühzeitig zu erkennen.\n\n### Wie kann ich SBOMs in meinem Unternehmen implementieren?\n\nDie steigende Nachfrage nach SBOMs spiegelt die zunehmende Bedeutung von Softwaresicherheit und Integrität der Lieferkette wider. Für Unternehmen, die bereit sind, SBOMs einzuführen, bietet das Ultimate-Paket von GitLab eine robuste Plattform zur Erstellung und Verwaltung von SBOMs innerhalb eines DevSecOps-Workflows. Durch den Einsatz der GitLab-Tools können Teams die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten, die Sicherheit verbessern und Entwicklungsverfahren optimieren.\n\n[\nTeste GitLab Ultimate kostenlos.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de/blog/&glm_content=default-saas-trial)\n\n---\n\nDisclaimer \n*Dieser Blog enthält Informationen zu zukünftigen Produkten, Features und Funktionen. Bitte beachte, dass die Informationen in diesem Blogbeitrag nur zu Informationszwecken dienen. Sie sollten nicht als Grundlage für Kauf- oder Planungsentscheidungen verwendet werden. Wie bei allen Projekten unterliegen die in diesem Blog erwähnten Elemente und verlinkten Seiten Änderungen oder Verzögerungen. Die Entwicklung, Veröffentlichung und das Timing von Produkten, Features oder Funktionen liegen im alleinigen Ermessen von GitLab.*\n",[18],"Sandra Gittlen","2025-04-01","2022-10-25","Der ultimative Leitfaden zu SBOM",[9,23,24,25,26],"DevSecOps","performance","open source","public sector","Erfahre, was eine Software Bill of Materials (SBOM) ist und warum sie zu einem integralen Bestandteil der modernen Softwareentwicklung geworden ist.","yml",{},true,"/de-de/blog/the-ultimate-guide-to-sboms",{"ogTitle":21,"ogImage":15,"ogDescription":33,"ogSiteName":34,"noIndex":12,"ogType":35,"ogUrl":36,"title":21,"canonicalUrls":36,"description":33},"Unser Leitfaden erklärt die Software Bill of Materials (SBOM) einfach und praxisnah. ✓ Definition ✓ Bedeutung ✓ Arten ✓ Vorteile ✓ GitLab-SBOM ➤ 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Wie Pipeline-Enforcement, Triage-Automatisierung und KI-Remediation die Lücke schließen.",[682],"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",[687,9,688],"AI/ML","DevSecOps platform",{"featured":30,"template":13,"slug":690},"prepare-your-pipeline-for-ai-discovered-zero-days",{"content":692,"config":703},{"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":697,"date":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"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.",[696],"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/).",[701,9,702],"product","features",{"featured":12,"template":13,"slug":704},"gitlab-18-10-brings-ai-native-triage-and-remediation",{"content":706,"config":717},{"title":707,"description":708,"authors":709,"heroImage":711,"date":712,"body":713,"category":9,"tags":714},"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.",[710],"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",[715,9,688,23,716],"tutorial","solutions architecture",{"slug":718,"featured":12,"template":13},"how-to-gitlab-single-sign-on-with-saml-scim-and-azures-entra-id",{"promotions":720},[721,735,746,757],{"id":722,"categories":723,"header":725,"text":726,"button":727,"image":732},"ai-modernization",[724],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":728,"config":729},"Get your AI maturity score",{"href":730,"dataGaName":731,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":736,"categories":737,"header":738,"text":726,"button":739,"image":743},"devops-modernization",[701,39],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":740,"config":741},"Get your DevOps maturity score",{"href":742,"dataGaName":731,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":747,"categories":748,"header":749,"text":726,"button":750,"image":754},"security-modernization",[9],"Are you trading speed for security?",{"text":751,"config":752},"Get your security maturity score",{"href":753,"dataGaName":731,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":758,"paths":759,"header":762,"text":763,"button":764,"image":769},"github-azure-migration",[760,761],"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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