In vielen Sicherheitsprogrammen gilt noch immer eine unausgesprochene Priorität: Erst Identitäten härten, dann Phishing trainieren, danach Patch-Management verbessern. Das war lange plausibel, weil gestohlene Zugangsdaten und Social Engineering in vielen Breach-Analysen dominierten. Der neue Verizon
Viele Unternehmen haben ihre klassischen Software-Abhängigkeiten inzwischen besser im Griff: Paketmanager werden gescannt, Container-Images signiert, CI/CD-Pipelines härter konfiguriert. Ein Bereich bleibt in der Praxis aber oft erstaunlich unkontrolliert: die Entwicklungsumgebung selbst. VS-Code-Ex
Für viele Unternehmen ist GitHub längst nicht mehr nur ein Code-Archiv. Dort liegen Build-Workflows, Deployment-Skripte, Infrastrukturdefinitionen, Paketveröffentlichungen, Security-Scans und zunehmend auch KI-gestützte Entwicklungsprozesse. Wer in dieser Umgebung einen leistungsfähigen Token erbeut
Viele Unternehmen testen derzeit KI-Agenten nicht mehr nur im Chatfenster, sondern als kleine Dienste: ein Agent liest Tickets, ein zweiter ruft interne APIs auf, ein dritter fasst Ergebnisse zusammen. Genau an dieser Stelle entsteht ein neues Betriebsrisiko. Aus einem lokalen Experiment wird schnel
Viele Unternehmen haben sich an ein unbequemes Muster gewöhnt: Code wird schnell gebaut, Abhängigkeiten werden automatisch aktualisiert, Security-Scans laufen später in der Pipeline – und am Ende landet eine lange Liste potenzieller Schwachstellen bei Teams, die ohnehin unter Zeitdruck stehen. Das P
Viele Security-Programme verlassen sich inzwischen stärker auf technische Vertrauenssignale in der Software-Lieferkette: signierte Builds, Provenance-Attestierungen, reproduzierbare Pipelines und automatisierte Dependency-Scanner. Das ist richtig und überfällig. Der aktuelle Mini-Shai-Hulud-Vorfall
Viele Unternehmen testen derzeit KI-Agenten nicht mehr nur als Chat-Oberfläche, sondern als operative Helfer. Sie lesen Tickets, durchsuchen Dokumente, schreiben Code, greifen auf SaaS-APIs zu oder stoßen Cloud-Workflows an. Genau hier entsteht ein praktisches Sicherheitsproblem: Ein Agent ist kein
Ein reales Problem in vielen Unternehmen ist inzwischen nicht mehr nur, welche Modelle eingesetzt werden. Genauso wichtig ist die Frage, woher Modelle, Tokenizer, Beispielcode und Hilfsskripte stammen. Entwickler laden Artefakte von Hugging Face, GitHub oder Paketregistern, testen sie lokal und über
Ein wachsendes Praxisproblem in Unternehmen ist nicht mehr nur, ob KI-Agenten gute Antworten liefern. Die wichtigere Frage lautet: Welche Anweisungen dürfen sie mit welchen Rechten ausführen? Genau an dieser Schnittstelle setzt eine neue Kampagne an, die Zscaler ThreatLabz am 5. Mai beschrieben hat
Ein typisches Enterprise-Problem der nächsten Monate sieht unscheinbar aus: Ein KI-Agent soll eine Logdatei prüfen, eine Konfiguration validieren oder einen Service neu starten. Dafür generiert er zur Laufzeit ein kleines Skript. Genau an dieser Stelle bricht ein klassisches Sicherheitsmodell auf. D
## Praxisproblem: KI-Agenten bekommen Rechte, bevor Security-Teams Kontrolle haben
Ein kompromittiertes KI-Entwicklertool wurde zum Angriffsvektor auf Vercels Cloud-Plattform. Die Anatomie eines Supply-Chain-Breachs, der das gesamte Frontend-Ökosystem betrifft.
