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Kontext entscheidet über Wert von KI-Tools mehr als Funktionalität Drei Kriterien für die Auswahl des passenden KI-Security-Tools

Ein Gastbeitrag von Josh Lemos 2 min Lesedauer

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Viele Unternehmen wählen KI-Security-Tools nach Funktionalität statt nach Kontext. Die Folge: Redundante Systeme erhöhen die Alarmmüdigkeit und Security-Teams verlieren den Überblick. Wer keine klaren Erfolgsmetriken definiert und AI-Governance-Anforderungen nicht prüft, riskiert ineffiziente Tool-Stacks ohne messbaren ROI.

Ohne Kontext erzeugen KI-Security-Tools mehr Alarmmüdigkeit als Schutz . Drei Kriterien helfen, ineffiziente Tool-Stacks zu vermeiden und messbaren Wert zu schaffen.(Bild: © Maria Mikhaylichenko - stock.adobe.com)
Ohne Kontext erzeugen KI-Security-Tools mehr Alarmmüdigkeit als Schutz . Drei Kriterien helfen, ineffiziente Tool-Stacks zu vermeiden und messbaren Wert zu schaffen.
(Bild: © Maria Mikhaylichenko - stock.adobe.com)

Bei der Evaluierung neuer KI-Security-Tools für die Softwareentwicklung ist entscheidend, dass Unternehmen sich nicht von reiner Funktionalität blenden lassen und in die Falle enger Wertschöpfung tappen. Der Kontext zählt. Graph-Datenstrukturen können KI-Tools umfassenden Kontext liefern, um Wert für das gesamte System zu schaffen. Die theoretischen Fähigkeiten eines Tools sind weniger wichtig als seine Performance im spezifischen Umfeld Ihres Unternehmens.

Drei Überlegungen helfen bei der richtigen Ausrichtung

Erstens brauchen Sie konkrete Indikatoren, dass das Tool Ihre Ziele erreichen kann. Eine häufige Falle: keine klare Vorstellung der gewünschten Ergebnisse von KI zu haben. Da Software-Engineering-Workflows oft interdisziplinär sind, sind viele dieser Metriken entwicklungsorientiert und für Security-Teams weniger offensichtlich. DORA-Metriken können beispielsweise helfen, Verbesserungen der Software-Velocity bei KI-Einführung zu messen, während Sie gleichzeitig Security-Defect-Raten evaluieren.

Zweitens sollten Sie prüfen, wie KI aktuelle Prozesse über Security und Entwicklung hinweg verbessern oder verkomplizieren kann. KI ist stark bei Mustererkennung und Automatisierung und kann dynamische Tests mit kontextbewusster statischer Analyse koppeln, ersetzt jedoch keine menschliche Expertise. Zudem können sich KI-Features mit Tools in Ihrem bestehenden Security-Stack überschneiden. Die Qualität der Erkennungsergebnisse ist entscheidend. Fügen Sie beispielsweise KI-Red-Teaming-Tools zusätzlich zu vorhandenen SAST/DAST-Tools hinzu, steigt das Rauschen unverhältnismäßig zum Nutzen. Teams müssen dann redundante Arbeit über verschiedene Systeme hinweg managen, was zu Alarmmüdigkeit und Ineffizienz führt.

Drittens sollten Sie mit Vendors sprechen, um sicherzustellen, dass die Security-Anforderungen Ihrer Organisation von Anfang an in die KI-Tools integriert sind. Das beginnt damit zu verstehen, ob das Tool Ihre AI-Governance-Anforderungen erfüllt und wie es Ihr Risiko und Ihre Angriffsfläche beeinflusst. Betrachten Sie das „Lethal Trifecta"-Framework, um Ihre Entscheidungsfindung zu strukturieren. Arbeiten Sie dann partnerschaftlich mit Vendors, um die richtigen Security-Zusicherungen für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden aufzubauen.

Diese Arbeit endet nicht bei der Implementierung. Ihr neues Tooling sollte kontinuierlich messbaren Business Value liefern und klaren ROI aufzeigen. Dann wird Ihre nächste KI-Security-Investition deutlich einfacher gegenüber der Führungsebene zu rechtfertigen sein.

Über den Autor: Josh Lemos ist Chief Information Security Officer bei GitLab.

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