KI revolutioniert die Software-Entwicklung, mit 81% der Entwickler, die sie entweder nutzen oder planen, sie zu nutzen. Die zunehmende Abhängigkeit von AI-generiertem Code kann zu einer Verringerung der manuellen Überprüfung führen, was potenzielle Sicherheitsrisiken einführen kann. Sicherheitsfachleute müssen Entwicklern helfen, AI-Tools sicher zu nutzen, indem sie Geschwindigkeit mit Sicherheit ausbalancieren.Eine Zero-Trust-Einstellung ist entscheidend, indem AI-generierter Code wie der eines Junior-Entwicklers behandelt wird, der einer gründlichen Überprüfung bedarf. Entwickler, die AI-generierten Code und seine Sicherheit erklären können, werden unentbehrlich werden. Tools wie GitLab Duo Code Review verbessern die menschliche Beurteilung, indem sie potenzielle Probleme in AI-unterstützten Code-Reviews identifizieren.Prompt-Engineering ist von entscheidender Bedeutung; klare, sicherheitsbewusste Prompts ergeben sicherere AI-Ausgaben. Die Einbeziehung von Sicherheitsbest Practices wie Eingabevalidierung und Rate-Limiting in Prompts verbessert die Code-Qualität. Die Schulung von Entwicklern in sicherer Prompt-Engineering ist ebenso wichtig wie die Lehre sicherer Programmiermuster.Die Verbreitung von AI erfordert kontinuierliche, automatisierte Sicherheits-Scans während des Entwicklungsprozesses. SAST, SCA und Secret Detection sind essentiell für die Minderung von Schwachstellen und Lieferkettenangriffen. Genauigkeit und Skalierbarkeit von Scans sind entscheidend, um mit AI-unterstützter Entwicklung Schritt zu halten, ohne falsche Positivmeldungen zu generieren.Das Einbinden von Scans in jeden Commit und jeden Zweig ist für die Sicherheit von entscheidender Bedeutung. GitLab integriert Sicherheit direkt in den Entwickler-Workflow, bietet native Scans und AI-gestützte Erkenntnisse. Während AI keine Abkürzung zur Sicherheit ist, können die richtigen Praktiken und Plattformen schnelle, sichere und skalierbare Software-Entwicklung ermöglichen.