27. Februar 2026 Cyber

Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit: Chancen und Risiken von Claude Code Security

Neue Tools befeuern weiter den Wettlauf zwischen IT-Security und Angreifern.

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Die Einführung von KI-gestützten Werkzeugen für die Programmierung wie Claude Code Security verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software auf Sicherheitslücken prüfen, grundlegend. Kann diese neue Technologie traditionelle Sicherheitsprogramme ersetzen und welche Herausforderungen entstehen in der Praxis.

Der Unterschied zu bisherigen Systemen

Alte Methode: Bisherige Tools suchen nach festen Mustern (wie eine Stichwortsuche). Sie sind vorhersehbar, übersehen aber oft komplexe Fehler, die über mehrere Dateien verteilt sind.
Neue Methode (KI-basiert): Die KI „liest“ den Code und “versteht” den Zusammenhang. Sie kann logische Schlussfolgerungen ziehen und überprüft ihre eigenen Ergebnisse sogar selbst, um Fehlalarme zu reduzieren.

Erfolge und konkrete Zahlen

Die Leistungsfähigkeit der KI lässt sich lt. Anthropic durch beeindruckende Daten belegen:

Entdeckungen: In internen Tests wurden über 500 bisher unbekannte Sicherheitslücken in echten Open-Source-Projekten gefunden.
Genauigkeit: KI-Modelle erzielen bei der Fehlererkennung deutlich höhere Genauigkeitswerte im Vergleich zu klassischen Programmen.

Auswirkungen auf den Markt

Die Angst, dass KI teure Spezialsoftware überflüssig macht, hat die Börse stark reagiert. Im Februar 2026 fielen die Aktienkurse reiner Cybersicherheits-Anbieter massiv, da Anleger befürchten, dass ein Teil der Geschäftsgrundlage wegbrechen könnte.

Die 4 großen Herausforderungen in der Praxis

Trotz der Erfolge ist die Technologie noch nicht perfekt. Unternehmen stehen vor folgenden Problemen:

Das Angreifer-Problem: Die KI macht es nicht nur Verteidigern, sondern auch Hackern leichter, Schwachstellen extrem schnell zu finden und auszunutzen.
Gefahr durch fehlerhafte KI-Reparaturen: Studien zeigen, dass von KI geschriebener Code häufig eigene Sicherheitslücken enthält. Wenn die KI also Reparaturen vorschlägt, müssen diese zwingend von Menschen überprüft werden – sonst repariert die KI einen Fehler und baut möglicherweise gleichzeitig einen neuen ein.
Fehlender Praxis-Test (Laufzeit-Problem): Die KI liest nur den geschriebenen Code (Theorie). Sie weiß nicht, ob eine gefundene Schwachstelle im echten, laufenden System (Praxis) überhaupt ausgenutzt werden kann – auch hier ist die Prüfung durch Menschen notwendig.
Bürokratie und Gesetze: In streng regulierten Branchen reicht es nicht, Fehler nur zu finden. Man muss lückenlos dokumentieren, wie damit umgegangen wird. Diese gesetzlichen Dokumentationspflichten (Compliance) kann die KI allein nicht erfüllen und somit ist auch hier wieder der Eingriff von Menschen notwendig.

Fazit

KI-Tools können Fehler schneller und besser finden als je zuvor. Das eigentliche Problem der Unternehmen wird damit nicht mehr das Finden von Lücken sein, sondern der Mangel an Personal, um die vielen KI-Vorschläge zu überprüfen und auch sicher in den laufenden Betrieb zu übernehmen. Da diese neuen Tools auch der Angreiferseite zur Verfügung stehen, wird sich der Wettlauf zwischen der IT-Security und den Angreifern weiter intensivieren.