Anwendungssicherheit – "gefunden heißt behoben"
Finde mit CodeQL und AI Scan Schwachstellen in jeder beliebigen Sprache und leite die Warnmeldungen dann an GitHub Copilot weiter – entweder einzeln oder direkt aus deinem Rückstand.

70 % Verkürzung der durchschnittlichen Zeit bis zur Behebung
Über 100.000 Schwachstellen wurden innerhalb von sechs Monaten behoben
1,5 Millionen eingesparte Entwicklungsstunden
Schwachstellen frühzeitig erkennen und beheben – mit KI-gestützten Lösungen
CodeQL erkennt bekannte Muster schnell und kostengünstig – und liefert bei jedem Durchlauf dasselbe Ergebnis. AI Scan erreicht Bereiche, in die Regeln nicht vordringen können, darunter auch Sprachen, die CodeQL nicht abdeckt, sowie Risiken, die speziell bei KI-Apps auftreten.
Weitere Informationen zu CodeQL
Weise GitHub Copilot eine oder bis zu 25 Warnmeldungen zu. GitHub Copilot analysiert die Codebasis, nimmt die Änderung vor und erstellt einen Pull-Request-Entwurf, den ein:e Entwickler:in reviewen kann.
Erfahre mehr über agentengesteuerte Autokorrektur
Scanne den Code, der bereits gemergt wurde, bevor ihn jemand geprüft hat, und arbeite dich dann mit Sicherheitskampagnen und Autokorrekturen durch den Rückstand.

Wende Sicherheitseinstellungen mit einer einzigen Konfiguration auf jedes Repository an und nutze Regelsätze, um Merges zu verhindern, die neue Warnmeldungen mit hohem Schweregrad verursachen. Verfolge die Abdeckung in der Sicherheitsübersicht.
Erfahre, wie du Sicherheit in großem Maßstab umsetzt




Bewerte mit unserem kostenlosen Tool zur Risikobewertung, inwieweit deine Codebasis durch Anwendungsschwachstellen und offengelegte Geheimnisse gefährdet ist.
Mehr zu den GitHub Security-Sicherheitsrisikobewertungen
Entwicklung sicherer Software – von Anfang an
Sicherheit sollte von vornherein integriert sein und nicht erst nachträglich hinzukommen. Mit GitHub Code Security lassen sich Schwachstellen nahtlos aufspüren, beheben und verhindern. So bleibt deine Software extrem widerstandsfähig – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung.
Bewährte Methoden für sicherere Software
Developer-First-Sicherheit entdecken
Verschaffe dir einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand beim Thema Anwendungssicherheit.
Leitfaden zu DevSecOps erkunden
Erfahre, wie du mit DevSecOps von Anfang an sichereren Code schreiben kannst.
Fehlerquellen bei der Anwendungssicherheit vermeiden
Lerne häufige Fehlerquellen bei der Anwendungssicherheit kennen und erfahre, wie sie sich vermeiden lassen.
Häufig gestellte Fragen
Was genau ist GitHub Code Security?
GitHub Code Security hilft Entwickler:innen dabei, ihren Code zu sichern, ohne dabei an Geschwindigkeit einzubüßen. CodeQL und AI Scan finden Schwachstellen, GitHub Copilot behebt sie, und die Abhängigkeitsüberprüfung sowie Sicherheitskampagnen verhindern, dass sich Risiken anhäufen – und das alles direkt im GitHub-Workflow.
Was genau ist GitHub Copilot Autofix?
GitHub Copilot Autofix nutzt KI-gestützte Codevorschläge, um von CodeQL ermittelte Sicherheitsschwachstellen automatisch zu beheben. Bei Erkennung einer Sicherheitsschwachstelle analysiert GitHub Copilot Autofix den Codekontext, ermittelt das zugrunde liegende Sicherheitsproblem und generiert eine präzise, kontextgerechte Korrektur. Diese Funktion schließt die Lücke zwischen der Erkennung und Behebung von Schwachstellen. So können Entwickler:innen die von der KI vorgeschlagenen Korrekturen direkt in ihrem Workflow überprüfen und anwenden.
Was genau sind Sicherheitskampagnen?
Sicherheitskampagnen bieten ein strukturiertes Framework für die Planung, Verfolgung und Implementierung von Sicherheitskorrekturen in mehreren Repositorys und für mehrere Teams. So lassen sich Sicherheitsdefizite systematisch abbauen. Im Rahmen von Sicherheitskampagnen können Sicherheitsteams zusammengehörige Schwachstellen gruppieren, Maßnahmen zur Behebung priorisieren, Zuständigkeiten zuweisen und den Fortschritt über ein einheitliches Dashboard überwachen. Sicherheitskampagnen lassen sich nach Schwachstellenarten, Sicherheitsinitiativen, Compliance-Anforderungen oder nach anderen logischen Gruppierungen ordnen, um Sicherheitsverbesserungen im großen Maßstab zu koordinieren.
Was genau ist eine Abhängigkeitsanalyse?
Bei der Abhängigkeitsüberprüfung werden Pull Requests auf anfällige Abhängigkeiten hin untersucht, bevor diese in die Codebasis gelangen. Das Tool bewertet die Auswirkungen von Änderungen an Abhängigkeiten auf die Sicherheit und ermittelt anfällige Pakete und deren Schweregrad, damit keine Sicherheitsprobleme in den Code eingefügt werden. Es zeigt detaillierte Änderungen an Abhängigkeiten an, indem die Basis- und Kopf-Branches verglichen werden. Dabei werden hinzugefügte, entfernte und aktualisierte Abhängigkeiten sowie bekannte Schwachstellen hervorgehoben.
Was bedeutet EPSS?
Warnungen von Dependabot verfügen ab sofort über das Exploit Prediction Scoring System (EPSS) des globalen Forum of Incident Response and Security Teams (FIRST). Dadurch lassen sich Risiken im Zusammenhang mit Schwachstellen besser einschätzen. Mit dem EPSS können Unternehmen die Behebung von Schwachstellen besser priorisieren, da das System die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, mit der eine Schwachstelle in den kommenden 30 Tagen ausgenutzt wird. Es liefert eine Punktzahl zwischen 0 und 1 (0–100 %) sowie ein Perzentil-Ranking, sodass sich Schwachstellen miteinander vergleichen lassen.
Wozu dient die Code‑Security‑Risikobewertung?
Die Code‑Security‑Risikobewertung ist eine kostenlose Analyse, die Repositorys untersucht, um potenzielle Schwachstellen auf Code-Ebene zu identifizieren und Bereiche aufzuzeigen, in denen GitHub Code Security dazu beitragen kann, die Sicherheitslage zu verbessern. Weitere Informationen zu den GitHub Security-Sicherheitsrisikobewertungen.
Was genau ist AI Scan?
AI Scan nutzt KI, um Schwachstellen zu finden – auch in Sprachen, die CodeQL nicht unterstützt. Es überprüft jeden Pull Request (allgemein verfügbar) und scannt auf Anfrage ganze Repositorys (öffentliche Vorschau). Die Ergebnisse aus dem Repository werden zu Code-Scanning-Warnmeldungen, die du wie alle anderen auch nachverfolgen, zuweisen und beheben kannst. AI Scan ist standardmäßig deaktiviert: Ein:e Administrator:in aktiviert es in den Einstellungen für das Code Scanning, und jeder, der über Schreibzugriff auf das Code Scanning verfügt, kann dann einen Repository-Scan starten.
Kann GitHub Code Security Sicherheitslücken in KI-Apps finden?
Ja. Code-Scanning für KI-Apps (öffentliche Vorschau) überprüft Pull Requests auf Risiken, die speziell bei KI-Apps und Agenten auftreten: indirekte Promptinjektion, Offenlegung sensibler Informationen und übermäßige Handlungsautonomie. Dabei werden Codepfade gekennzeichnet, über die nicht vertrauenswürdige Inhalte ein Modell erreichen können, das Zugriff auf Tools oder Daten hat. Zusätzlich wird erklärt, wie diese Probleme behoben werden können. Aktiviere die Funktion in den Code-Scanning-Einstellungen.