Masterarbeit: Filtering and Prioritizing Software Vulnerabilities with Artificial Intelligence

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Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass vorhandene Sicherheitswerkzeuge kaum genutzt werden, weil es Entwicklern und Managern an Sicherheitsbewusstsein mangelt, sie schlecht zu bedienen sind und es an Fachwissen für ihre korrekte Anwendung fehlt. Viele Unternehmen nutzen SAST-Werkzeuge (Static Application Security Testing), um Sicherheitslücken in Software aufzudecken. Einige Entwickler haben jedoch immer noch Schwierigkeiten, sichere Software zu erstellen, weil sie nur wenig oder gar kein Fachwissen im Bereich Sicherheit haben und oft von den Ergebnissen der Werkzeuge überfordert sind.
 

Um die Sicherheit von Software und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberangriffen zu verbessern, sollten Sicherheitstools anwendbaren Sicherheitsgrundsätzen folgen, die sicherstellen, dass Entwicklungsteams und Management sich der Sicherheitsauswirkungen ihrer Entscheidungen während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung stärker bewusst sind. Mögliche Ansätze, die die Barrieren bei der Verwendung solcher Tools senken, könnten darin bestehen, die von statischen Analysetools erkannten Schwachstellen zu erklären, zu filtern und zu priorisieren. Durch die Nutzung der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz bei der Analyse von Codemustern, die Bereitstellung kontextbezogener Vorschläge, die Reduzierung falscher Möglichkeiten und die Kommunikation in natürlicher Sprache könnten SAST-Tools effizienter und benutzerfreundlicher werden.