Vibe-Coding Sicherheit

Ihre KI hat den Code geschrieben.
Wer hat ihn geprüft?

Cursor, Copilot, Bolt, v0, Lovable, Replit Agent — KI-Tools ermöglichen es Ihnen, in Tagen statt Monaten zu liefern. Aber Geschwindigkeit ohne Überprüfung ist der Weg, wie Schwachstellen in die Produktion gelangen. Wir prüfen KI-generierte Anwendungen auf die Sicherheitslücken, die KI-Assistenten konsequent übersehen.

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Im Jahr 2025 stellten Forscher fest, dass 36% der KI-generierten Code-Vorschläge Sicherheitslücken enthielten. Der Code wurde trotzdem ausgeliefert — weil ihn niemand überprüft hat.

Die blinden Flecken

Was KI-Assistenten
konsequent übersehen

KI schreibt funktionalen Code. Funktional ist nicht dasselbe wie sicher. Dies sind die Schwachstellenkategorien, die wir in jeder Vibe-Coding-Anwendung finden, die wir prüfen.

require('l0dash')

Phantom-Abhängigkeiten

KI halluziniert Paketnamen, die nicht existieren — oder die Angreifer registriert haben. Wir prüfen jede Abhängigkeit auf bekannte Typosquatting- und Verwechslungsangriffe.

"sk-proj-4f8a..."

Hartcodierte Geheimnisse

API-Schlüssel, Datenbank-Zugangsdaten, JWT-Secrets — KI generiert Beispielwerte, die in der Produktion landen. Wir scannen Ihre gesamte Codebasis auf exponierte Geheimnisse.

db.query(req.body.id)

Fehlende Eingabevalidierung

KI-generierte Formulare, APIs und Endpunkte akzeptieren oft jede Eingabe ohne Bereinigung. SQL Injection, XSS, Path Traversal — die OWASP Top 10 gedeihen in ungeprüftem Code.

if (user.role)

Fehlerhafte Authentifizierung

KI erstellt Anmeldeabläufe, die richtig aussehen, es aber nicht sind. Fehlender CSRF-Schutz, schwaches Session-Handling, unsichere Passwortspeicherung, defekte Zugriffskontrollen.

crypto.createCipher()

Veraltete Muster

Die Trainingsdaten der KI umfassen Jahre veralteter APIs, unsicherer Standardeinstellungen und anfälliger Bibliotheksversionen. Wir identifizieren Code-Muster, die 2021 sicher waren, aber 2026 nicht mehr.

// TODO: add auth

Architektur-Blindheit

KI schreibt jede Funktion isoliert. Sie versteht weder Ihre Systemarchitektur noch Ihren Datenfluss oder Vertrauensgrenzen. Wir kartieren die gesamte Angriffsfläche, die KI nicht sehen kann.

Mit KI erstellt?

Kommt Ihnen das bekannt vor?

„Wir haben unser MVP mit Cursor/Bolt/v0 erstellt und es geht in Produktion“

→ Sie brauchen ein Pre-Launch-Review

„Unsere Entwickler nutzen täglich Copilot, aber wir haben keinen Sicherheitsüberprüfungsprozess“

→ Sie brauchen ein AI Code Audit

„Ein Freelancer oder eine Agentur hat unsere App mit KI-Tools erstellt“

→ Sie brauchen ein Drittanbieter-Code-Review

„Wir liefern seit Monaten KI-generierten Code ohne Sicherheitsüberprüfung aus“

→ Sie brauchen ein AI Code Audit — dringend
Code-Review-Stufen

Wählen Sie Ihre Tiefe

Jede Stufe liefert umsetzbare Ergebnisse mit Schweregradbewertung, Proof-of-Concept-Exploits wo zutreffend und Schritt-für-Schritt-Behebungsanleitungen.

Pre-Launch-Review
Schnelle Sicherheitsprüfung vor dem Go-Live
CHF 2'000 ab
3–5 Tage · pro Anwendung
  • Automatisierter Schwachstellen-Scan
  • Abhängigkeitsprüfung (halluzinierte + verwundbare)
  • Erkennung exponierter Geheimnisse
  • OWASP Top 10 Oberflächenprüfung
  • Priorisierter Risikobericht mit Behebungsanleitung
Mehr erfahren ↓
Kontinuierliches AI Code Review
Laufende Sicherheitsprüfung während Sie ausliefern
CHF 990 / Monat
Laufend · mindestens 3 Monate
  • Monatliche automatisierte Scans
  • PR-Review bei kritischen Änderungen
  • Vierteljährliche manuelle Tiefenprüfung
  • Abhängigkeitsüberwachung & Alarmierung
  • Dedizierter Sicherheitskontakt
  • Prioritärer Vorfall-Support
Jetzt starten →

Alle Reviews werden auf Ihre Anwendung zugeschnitten. Preise sind Ausgangspunkte — die endgültige Preisgestaltung hängt von Codebasis-Größe, Technologie-Stack und Komplexität ab.

Was enthalten ist

Review-Details

01
3–5 Tage

Pre-Launch-Review

Schnelles automatisiertes und halbautomatisiertes Sicherheitsreview, konzipiert für KI-generierte Anwendungen auf dem Weg in die Produktion. Wir scannen Ihre Codebasis auf die Schwachstellen, die KI-Tools am häufigsten einführen — halluzinierte Abhängigkeiten, exponierte Geheimnisse, fehlende Validierung und bekannt verwundbare Muster.

  • Vollständige Abhängigkeitsprüfung (npm, pip, Go-Module usw.)
  • Typosquatting- & halluzinierte Paketerkennung
  • Geheimnis-Scanning (API-Schlüssel, Tokens, Zugangsdaten)
  • Automatisierte OWASP Top 10 Prüfungen
  • Erkennung bekannt verwundbarer Bibliotheksversionen
  • Priorisierter Risikobericht
  • Behebungsanleitung pro Ergebnis
  • 30-Tage-Verifizierungsretest
02
1–2 Wochen

AI Code Audit

Umfassende manuelle Sicherheitsprüfung durch einen menschlichen Sicherheitsingenieur. Wir gehen über automatisiertes Scanning hinaus und testen Geschäftslogik, Authentifizierungsabläufe, API-Sicherheit und die architektonischen Entscheidungen, die KI isoliert trifft. Jedes Ergebnis enthält Schweregradbewertung, Proof-of-Concept und Behebungsschritte.

  • Alles aus dem Pre-Launch-Review
  • Manuelle Code-Prüfung (Authentifizierung, Autorisierung, Datenverarbeitung)
  • Tests der Geschäftslogik-Schwachstellen
  • API-Endpunkt-Sicherheitsbewertung
  • Architektur-Bedrohungsmodell
  • Komponentenübergreifende Vertrauensgrenzen-Analyse
  • PoC-Exploits für kritische Ergebnisse
  • Behebungs-Workshop (2 Stunden)
03
Laufend

Kontinuierliches AI Code Review

Für Teams, die häufig mit KI-Unterstützung ausliefern. Wir integrieren uns in Ihren Entwicklungsworkflow mit monatlichen automatisierten Scans, PR-Sicherheitsreviews bei kritischen Änderungen und vierteljährlichen Tiefenprüfungen. Ihr dedizierter Sicherheitskontakt kennt Ihre Codebasis und Ihr Bedrohungsmodell.

  • Monatliche automatisierte Schwachstellen-Scans
  • PR-Sicherheitsreview bei kritischen Code-Pfaden
  • Vierteljährliche manuelle Tiefenprüfung
  • Kontinuierliche Abhängigkeitsüberwachung
  • Halluzinierte-Pakete-Alarmierung
  • Dedizierter namentlicher Sicherheitskontakt
  • Prioritäre Vorfallreaktion
  • Vierteljährlicher Sicherheitslagebericht
Bei einem kürzlichen Audit fanden wir 23 Schwachstellen in einer mit Cursor erstellten SaaS-Anwendung — darunter einen nicht authentifizierten Admin-Endpunkt, 3 hartcodierte API-Schlüssel und eine Abhängigkeit, die auf npm nicht existierte.
Der Paketname war 6 Monate zuvor von einem Angreifer registriert worden. Jede Installation führte dessen Code aus. Die Anwendung war 3 Tage vor dem Launch.
Basierend auf häufigen Ergebnissen in KI-generierten Codebasen

So funktioniert es

Ein strukturierter Review-Prozess, der Ihre Liefergeschwindigkeit respektiert.

01

Repository einreichen

Teilen Sie den Zugang zu Ihrer Codebasis. GitHub, GitLab, Bitbucket oder Zip.

02

Umfang & NDA

Definieren Sie den Umfang, unterzeichnen Sie das NDA, vereinbaren Sie den Zeitplan.

03

Automatisierter Scan

Unsere Tools erkennen bekannte Schwachstellenmuster, Abhängigkeitsprobleme und Geheimnisse.

04

Manuelle Prüfung

Sicherheitsingenieur prüft KI-generierten Code auf Logikfehler, Authentifizierungslücken und Architekturrisiken.

05

Bericht & Behebung

Vollständiger Bericht mit Schweregradbewertungen, PoC-Exploits und Schritt-für-Schritt-Behebungsanleitung.

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Vollständige Sicherheitsbewertungen, Penetrationstests und kontinuierliche Schutzpläne. Von der kostenlosen Bewertung bis zur jährlichen Festung — jedes Engagement liefert funktionierende Exploits und quantifizierten Geschäftsimpact.

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Dedizierte Bewertungen für AI-Agenten, MCP-Server und LLM-Deployments. Prompt Injection, Tool Poisoning, Datenexfiltration — getestet mit funktionierenden Exploits.

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Ihr KI-generierter Code ist nur ein Review von der Produktionsreife entfernt. Kein Urteil — nur Ergebnisse.

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