Die manuelle Code-Analyse ist seit jeher ein Kernbestandteil jeder gründlichen Sicherheitsüberprüfung. Doch gerade bei großen Embedded-Codebasen mit hunderttausenden Zeilen C/C++ stößt selbst ein erfahrenes Team an zeitliche Grenzen. AI-gestützte Analyse-Tools versprechen hier Abhilfe – aber wie gut funktionieren sie wirklich?
Was KI heute leisten kann
Moderne Large Language Models haben ein bemerkenswertes Verständnis für Code-Semantik entwickelt. In unserer Praxis setzen wir AI-Tools gezielt für folgende Aufgaben ein:
- Triage und Priorisierung: KI kann große Codebasen schnell scannen und verdächtige Muster identifizieren – Buffer Overflows, Use-after-Free, Integer Overflows
- Kontextverständnis: Anders als klassische Static-Analysis-Tools erfassen LLMs den semantischen Kontext einer Funktion und können komplexere Schwachstellenmuster erkennen
- Dokumentation: Automatische Generierung von Schwachstellenbeschreibungen und Empfehlungen spart erheblich Zeit im Reporting
Wo die Grenzen liegen
KI ersetzt keine manuelle Analyse – sie ergänzt sie:
- False Positives: AI-Tools produzieren signifikant mehr False Positives als ein erfahrener Analyst. Jeder Fund muss manuell verifiziert werden
- Architekturverständnis: Komplexe Schwachstellen, die sich über mehrere Komponenten erstrecken, erfordern ein tiefes Systemverständnis, das KI (noch) nicht leisten kann
- Hardware-Kontext: Embedded-spezifische Schwachstellen wie Timing-Seitenkanalattacken oder DMA-basierte Angriffe liegen außerhalb des KI-Horizonts
Unser Ansatz
Bei proofnet kombinieren wir AI-gestützte Voranalyse mit tiefgehender manueller Expertise. Die KI übernimmt die Breitensuche, unsere Analysten die Tiefenanalyse. Das Ergebnis: höhere Abdeckung bei gleicher Qualität.
Mehr zu unserem Source Code Review Angebot oder direkt Kontakt aufnehmen.