Agentische Software-Lieferketten-Sicherheit: KI-gestützte Kuratierung und Remediation

Software-Lieferketten sind das Angriffsziel Nummer eins für Cyberkriminelle – und die Herausforderung besteht nicht nur darin, Schwachstellen zu finden, sondern sie schnell zu beheben, ohne Sicherheit, Compliance und die Produktivität der Entwickler zu gefährden. Mit zunehmender Komplexität der Lieferketten reichen herkömmliche Tools nicht mehr aus; Unternehmen benötigen intelligente, autonome Unterstützung, die direkt in Entwickler-Workflows integriert ist.

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass JFrog die Agentische Software-Lieferketten-Sicherheit einführt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Risiken zu reduzieren, Kosten zu senken und die Auslieferung zu beschleunigen. Durch die Kombination der bewährten JFrog-Plattform mit KI-gesteuerter Automatisierung können Entwicklungsteams von reaktiven Sicherheitsmaßnahmen zu einer proaktiven, agentischen Lieferketten-Sicherheit übergehen – mit der Möglichkeit, sicherere Softwarepakete zu kuratieren, CVEs zu beheben und zuversichtlich zu entwickeln.

Agentische Software-Lieferketten-Sicherheit von JFrog

Die agentische Software-Lieferketten-Sicherheit ist das Ergebnis verschiedener Tools und Funktionen innerhalb der JFrog Software-Lieferketten-Plattform sowie Integrationen mit externen Partnern. Dazu gehören JFrog Catalog, Curation, SAST, GitHub Copilot und VSCode. Gemeinsam helfen sie Entwicklungsteams dabei, von reaktiven Sicherheitsmaßnahmen zu einer proaktiven, agentischen Sicherheitsstrategie zu wechseln.

Curation: Schnellere und intelligentere Paket-Auswahl

Open Source ist das Fundament moderner Software. Doch bei Millionen von verfügbaren Paketen und unterschiedlichen Lizenzverpflichtungen kann die Auswahl sicherer und konformer Abhängigkeiten eine enorme Herausforderung darstellen.

Mit JFrog Catalog & Curation können Entwickler jetzt zuversichtlich arbeiten. KI-gestützte Agents, die über das JFrog Remote MCP (Model Context Protocol) mit den JFrog-Sicherheitslösungen verbunden sind, analysieren Paket-Metadaten, Sicherheitsstatus und die Einhaltung organisatorischer Richtlinien. So unterstützen sie Teams dabei, die besten Open-Source-Bibliotheken schnell auszuwählen.

Indem sichergestellt wird, dass Entwickler ausschließlich die sichersten und richtlinienkonformen Pakete verwenden können, vermeiden Teams fehlgeschlagene Builds aufgrund von Schwachstellen, halten CI/CD-Pipelines stabil am Laufen, verkürzen Release-Zyklen und beschleunigen die Auslieferung.

Beispiel für einen Curation-Workflow:

• Schritt 1: Ein Entwickler schreibt Code mit Unterstützung eines KI-Agenten (z. B. GitHub Copilot).
• Schritt 2: Copilot wählt die benötigten Pakete aus und validiert sie über Curation mithilfe von JFrog MCP.
• Schritt 3: JFrog Curation prüft das Paket anhand von Sicherheits- und Lizenzrichtlinien sowie CVE-Datenbanken, die durch den JFrog Katalog unterstützt werden.
• Schritt 4: Der KI-Agent ersetzt mithilfe der JFrog-Insights (über Remote MCP) unsichere Paketversionen durch Versionen, die die Curation-Richtlinien erfüllen.

Das Ergebnis: Schnellere Innovation – ohne Abstriche bei Sicherheit oder Governance.

Sichere und benutzerfreundliche agentische Quellcode-Remediation

Sicherheit sollte Entwickler nicht ausbremsen, sondern sie direkt in der IDE – während des Codings – unterstützen und so reibungslose Innovation ermöglichen.

JFrog SAST identifiziert Schwachstellen im Quellcode direkt in der IDE. Mit agentischer Remediation erhalten Entwickler kontextbezogene, verständliche und umsetzbare KI-Vorschläge für Codeänderungen in Echtzeit – ohne mühsam Sicherheitsprotokolle oder Reports durchsuchen zu müssen.

Das JFrog Local SAST MCP verbindet die JFrog Plattform mit dem gewählten KI-Agenten. Der Agent greift auf die Insights der SAST-Engine zu, die den Code analysiert und entsprechende Findings generiert.

Beispiel für einen Coding-Workflow:

• Schritt 1: Ein Entwickler schreibt neuen Code.
• Schritt 2: JFrog scannt den Code und markiert verwundbare Muster, z. B. SQL-Injection.
• Schritt 3: Der Entwickler bittet den KI-Agenten, die im Code gefundenen SAST-Probleme zu beheben.
• Schritt 4: Der KI-Agent erhält Remediation-Informationen von der SAST-Engine und schlägt direkt im Code eine sichere Korrektur vor (z. B. „In parameterisierte Abfrage umwandeln“).
• Schritt 5: Der Entwickler überprüft den Vorschlag und nimmt ihn an oder lehnt ihn ab.

So stellen Teams sicher, dass nicht nur Probleme gefunden, sondern kontinuierlich von Anfang an sicherer Code geschrieben wird.

Automatisierte Remediation oder „Ask Copilot to Fix“

Schwachstellen in Open-Source-Abhängigkeiten (CVEs) gehören nach wie vor zu den am häufigsten ausgenutzten Angriffsvektoren in der Software-Lieferkette. Sie zu identifizieren, ist nur die halbe Miete – die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie schnell und zuverlässig zu beheben.

Die Funktion „Ask Copilot to Fix“ ist Teil unserer VSCode-Erweiterung und schlägt automatisch Patches, Version-Upgrades oder sichere Alternativen vor – oder wendet sie direkt an. Diese Aktion kann für verschiedene Security Findings ausgelöst werden, darunter Ergebnisse aus SAST, Secrets Scanning und IaC-Analysen. So wird die Remediation nahtlos, effizient und direkt in den Entwickler-Workflow integriert.

Beispiel für einen CVE-Remediation-Workflow:

1. Die VSCode-Erweiterung scannt den gesamten Codebestand.
   • Mit JFrog Advanced Security umfasst der Scan auch kontextbezogene Analysen, SAST, Secrets Detection und Infrastructure-as-Code (IaC)-Analysen.
   • Beispiel: Der Scan entdeckt eine CVE in einer Abhängigkeit, log4j Version 2.14.1.
2. Der Entwickler wählt die Option „Ask Copilot to Fix“, um das Problem zu beheben.
3. Die Remediation-Informationen werden von JFrog an Copilot übergeben.
4. Copilot generiert daraufhin den passenden Code-Fix basierend auf den JFrog-Remediation-Daten.

Anstatt Teams mit endlosen Warnmeldungen zu überfluten, gibt JFrog ihnen die Möglichkeit zu autonomer, agentischer Remediation, die die Software-Lieferkette absichert – ohne die Auslieferung zu verlangsamen.

Der JFrog-Vorteil

JFrog unterstützt Teams beim Wechsel von reaktiver zu proaktiver, agentischer Sicherheit. Auf Basis fundierter Sicherheitsforschung stellt die JFrog Plattform umfassenden Schutz und umsetzbare Erkenntnisse bereit. Durch die Anbindung von KI-Agenten an die JFrog Plattform über MCP-Server und die Nutzung des JFrog VSCode-Plugins profitieren Entwickler von:

• Automatisierter Paket-Kuratierung zur Verringerung von Lieferketten-Risiken
• Inline-Sicherheit und kontextbewusster Code-Remediation
• Nahtloser CVE-Behebung und weiteren Fixes, die Release-Zyklen beschleunigen

Das ist nicht einfach nur ein KI-Assistent – es ist agentische, autonome Remediation, die DevSecOps in eine selbstheilende Software-Lieferkette verwandelt.

Im Gegensatz zu punktuellen Einzellösungen bietet JFrog:

• Ende-zu-Ende-Transparenz vom Code bis zur Laufzeit
• Agentische KI-Workflows in Kuratierung, Coding und CVE-Remediation
• Vertrauenswürdige Sicherheitsinformationen integriert in GitHub, IDEs und Enterprise-DevSecOps-Pipelines

Mit JFrog können Unternehmen den Schritt von reaktivem Patching hin zu proaktiver, autonomer und kontinuierlicher Sicherheit vollziehen.

Wirtschaftliche Ergebnisse

Das sind die Ergebnisse, die Unternehmen mit Agentischer Software-Supply-Chain-Sicherheit von JFrog erwarten können:

Time-to-Market beschleunigen

• KI-kuratierte Open-Source-Pakete verringern Verzögerungen bei Sourcing- und Compliance-Prüfungen.
• Entwickler verbringen weniger Zeit mit der Recherche von Bibliotheken und mehr Zeit mit Innovation.
• Dies führt zu schnellerem Coding und schnellerer CVE-Remediation.

Risikoreduktion

• Automatisierte CVE-Remediation verkürzt Zeitfenster für Angriffe.
• Agentische Quellcode-Remediation reduziert menschliche Fehler und stellt Security by Design sicher.
• Verbesserte Lizenz-Compliance verringert rechtliche und Reputationsrisiken.
• Ein signifikanter ROI ergibt sich durch verhinderte Sicherheitsvorfälle – die durchschnittlichen Kosten eines Software-Lieferketten-Vorfalls übersteigen 4,4 Mio. US-Dollar.

Operationale Effizienz

• KI-gestützte Remediation reduziert den manuellen Analyseaufwand und verschafft Sicherheitsbeauftragten mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben.
• Nahtlose IDE-Integration minimiert Kontextwechsel für Entwickler und steigert so die Produktivität.
• Automatisierte Remediation führt zu einer deutlichen Zeitersparnis bei der Bewertung von Open-Source-Abhängigkeiten.

Kostenersparnisse

• Schnellere Zyklen bedeuten weniger Vorfälle, weniger Ausfälle und geringere Kosten im Zusammenhang mit Sicherheitsverletzungen.
• Durch KI-gestützte Codegenerierung und Hilfe bei der Remediation können Entwickler ihre Produktivität um bis zu das Doppelte steigern, da repetitive Aufgaben von der KI übernommen werden.

Die Zukunft der agentenbasierten Sicherheit

Die Zukunft von DevSecOps bedeutet nicht nur „Shift Left“ – sie bedeutet agentische KI: autonome Sicherheit, die so schnell arbeitet wie Ihre Entwickler.

Mit agentischen KI-Fähigkeiten, die in die JFrog Plattform integriert sind, profitieren Entwickler von:

• Geschwindigkeit durch KI-kuratierte Open-Source-Pakete
• Sicherheit durch SAST-gesteuerte agentische Code-Remediation
• Nahtlosigkeit bei CVE-Erkennung und Auto-Fixes
• Vertrauen, Software in großem Maßstab sicher und kompromisslos bereitzustellen

Durch die Kombination bewährter DevSecOps-Grundlagen mit autonomen KI-Agents macht JFrog Agentische Software-Lieferketten-Sicherheit zur Realität. So können Unternehmen sichere, zuverlässige und konforme Software im Tempo der Innovation bereitstellen.

Erfahren Sie mehr in einer Demo, bei einer Online-Tour oder verbinden Sie Ihre GitHub- und JFrog-Instanzen im GitHub Marketplace, um von KI-gestütztem, sicherem Coding zu profitieren.