AI hilft Entwicklungsteams dabei, deutlich mehr Code in wesentlich kürzerer Zeit zu erstellen. Für Security bedeutet das jedoch nicht, dass sich alles „einfach automatisieren“ lässt. Während die Produktion von Software massiv beschleunigt, müssen Sicherheitsverantwortliche weiterhin Schwachstellen prüfen, Abhängigkeiten verwalten, Prioritäten festlegen und Risiken im Griff behalten – und zwar in einem Tempo, das früher kaum vorstellbar war.
Wenn der Output plötzlich um das 10- bis 50-fache steigt, verschiebt sich das Problem. Dann geht es nicht mehr nur darum, Fehler zu finden. Entscheidend wird, wie Security verhindert, dass sie selbst zum Engpass wird – oder dass die Kontrolle über das, was letztlich ausgeliefert wird, verloren geht. Genau darum dreht sich das Webinar „The True Cost of Building at Machine Speed“ mit Experten von Chainguard.
Warum mehr Code Security zusätzlich belastet
In vielen Organisationen verlief Application Security lange nach einem vertrauten Muster: Entwickler schreiben Code, Scanner entdecken Probleme, Security priorisiert sie, Ingenieurteams beheben die wichtigsten Punkte. Dieses Modell funktioniert, solange die Menge an Änderungen und Befunden im Rahmen bleibt.
AI verändert jedoch die Größenordnung. Wenn Teams plötzlich viele Male mehr Code erzeugen, wachsen typischerweise auch die Zahl der Komponenten, Abhängigkeiten und die Menge an möglichen Findings. Das heißt: Mehr Scans allein lösen das Kernproblem nicht. Im Gegenteil, sie können sogar dazu führen, dass Security noch stärker mit einem größeren Rückstau an offenen Themen zu kämpfen hat.
Security bekommt Druck – von beiden Seiten
Die Herausforderung ist nicht nur defensiv. Die leistungsstarken KI-Modelle, die Entwicklern helfen, Code zu schreiben und zu verstehen, stehen auch Angreifern zur Verfügung. Dadurch beschleunigen sich sowohl die Fähigkeiten, Software zu produzieren, als auch die Möglichkeiten, sie auszunutzen.
Für Security-Teams bedeutet das: Sie werden „von vorn“ und „von hinten“ zugleich zusammengedrückt. Von vorn, weil AI-gestützte Entwicklung den Umfang der Angriffsfläche erhöhen kann. Von hinten, weil Angreifer mit gleicher Dynamik reagieren können. Damit wird klar, warum es nicht reicht, nur einzelne Schritte schneller zu machen.
Das Ziel: AI-Speed-Entwicklung sichern, ohne AI-Speed-Risiko
Der Kern bleibt dabei erstaunlich simpel formuliert: Wie bewegst du dich in der Geschwindigkeit moderner KI-gestützter Entwicklung – ohne dabei ein Risiko zu akzeptieren, das mit derselben Geschwindigkeit skaliert?
Im Webinar wird genau diese Lücke adressiert: Wie Security-Teams ihre Kontrollmechanismen so anpassen können, dass sie mit dem heutigen Entwicklungsprozess Schritt halten. Dabei steht weniger die Frage im Mittelpunkt, ob AI-generierter Code per se „sicher“ ist. Vielmehr geht es um das, was passiert, wenn die Menge an Software schneller wächst als Menschen realistisch prüfen und beheben können.
Wo klassische CVE-Remediation an Grenzen stößt
Viele Vulnerability-Management-Prozesse sind stark an dem ausgerichtet, was bekanntermaßen als Schwachstelle gemeldet wird – häufig getrieben durch CVEs. In einer Welt mit sehr hohen Code- und Änderungsraten geraten solche Ansätze unter Stress.
Das Webinar zeigt dabei, an welchen Stellen traditionelle remediation-basierte Abläufe zu brechen beginnen, sobald das Verhältnis zwischen Sicherheitsaufwand und Änderungsvolumen ungünstig wird. Entscheidend ist: Es geht nicht nur darum, mehr Tickets abzuarbeiten. Es geht darum, die Art der Steuerung zu überdenken, bevor Sicherheitskontrollen zum Engpass werden.
Was stattdessen im Fokus steht
Statt Teams auszubremsen, setzt der Ansatz auf Security-Prozesse, die zur Realität moderner AI-Entwicklung passen. Das bedeutet unter anderem:
- Secure-by-default als Orientierung, damit Sicherheitsentscheidungen möglichst früh und systematisch in den Entwicklungsfluss eingebettet sind.
- Kontrollen, die auch bei wachsender Adoption zuverlässig funktionieren – also nicht nur für „die nächsten paar Wochen“, sondern als belastbares Fundament.
- Guardrails, bevor Code die Produktionsumgebung erreicht, damit Risiko nicht erst im Nachhinein korrigiert werden muss.
Die Sicherheitsseite der skalierenden Software-Angriffsfläche
Wenn mehr Software schneller entsteht, kann sich auch die Angriffsfläche erweitern. Im Webinar wird beleuchtet, warum AI die Dimension der Softwarelandschaft verändert: mehr Komponenten, mehr Abhängigkeiten, mehr potenzielle Angriffspunkte – und damit mehr Möglichkeiten, dass Schwachstellen in der Praxis relevant werden.
Wichtig ist außerdem der Blick darauf, warum bestehende Vulnerability-Management-Prozesse oft nicht im „Maschinenmaßstab“ funktionieren. Selbst gut gemeinte Prozesse können dann zu großen Rückständen führen, weil die Bearbeitung zeitlich nicht mithalten kann. Die Folge ist weniger Kontrolle, nicht mehr.
Governance: Wer trägt das Risiko und wie wird es erklärt?
Security ist längst nicht mehr nur eine technische Diskussion. AI-unterstützte Entwicklung wird zunehmend auch zur organisatorischen und steuernden Frage: Wer „besitzt“ das Risiko? Wie viel Exponierung nimmt die Organisation aktiv in Kauf? Und wie lässt sich das gegenüber Führungskräften oder dem Board verständlich machen?
Das Webinar adressiert deshalb auch die Governance-Seite. Denn wenn Entwicklungszyklen schneller werden, müssen Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten klar sein. Nur so kann aus „wir versuchen es irgendwie“ ein nachvollziehbares Sicherheits- und Risikomanagement werden.
Warum Entwickler nicht einfach ausgebremst werden sollten
Ein klassischer Reflex lautet: „Dann reduzieren wir einfach das Tempo.“ Doch das ist nicht die Lösung, auf die viele Unternehmen eigentlich zielen. Organisationen setzen AI ein, um schneller zu bauen – und sie wollen diesen Vorteil behalten.
Das Webinar positioniert daher eine alternative Strategie: Security soll in derselben Geschwindigkeit wirksam sein, allerdings nicht durch pauschales Bremsen, sondern durch Controls, die sich an den heutigen Entwicklungsabläufen orientieren. Statt an einem Prozess anzuknüpfen, der vor fünf Jahren funktioniert hat, braucht es Mechanismen, die für die Gegenwart konstruiert sind.
So hilft dir das Webinar praktisch weiter
Der Wert der Session liegt darin, das Problem realistisch zu rahmen: Security-Teams stehen vor einer Entwicklungslast, die sich durch KI deutlich verstärkt. Die Lücke zwischen „wie schnell“ produziert wird und „wie schnell“ Security prüfen und steuern kann, wird dadurch größer – und genau dieses Wachstum soll durch ein praktikables Framework adressiert werden.
Wenn du bereits Vulnerability-Workflows betreibst, hilft dir die Veranstaltung, zu prüfen, wo sie bei hoher Änderungsrate an Wirksamkeit verlieren. Und wenn du Security-Bedrohungen als Teil der Unternehmensführung siehst, bekommst du zusätzlich Anhaltspunkte, wie Risikoentscheidungen nachvollziehbar werden.
Fazit: AI-Speed-Entwicklung sichern heißt, Kontrolle mitwachsen zu lassen
AI beschleunigt die Softwareentwicklung messbar. Doch die Sicherheitsaufgabe skaliert nicht automatisch mit – im Gegenteil: Mehr Code kann mehr Abhängigkeiten, mehr Findings und mehr Nacharbeit erzeugen. Das kann Security zum Engpass machen oder die Kontrolle über Auslieferungsentscheidungen gefährden.
„The True Cost of Building at Machine Speed“ setzt genau dort an: Die Session zeigt, wie Security-Teams AI-Speed-Entwicklung sichern können, indem sie traditionelle remediation-getriebene Muster hinterfragen, Secure-by-default stärken und Guardrails einziehen, bevor Code die Produktion erreicht. Entscheidend ist, dass Security nicht nur „schneller“, sondern vor allem „passend“ zur neuen Realität gestaltet wird.
Quelle: https://thehackernews.com/2026/08/shipping-1050-more-code-watch-this.html
