Reduzieren Sie das Rauschen: Machen Sie Ihre Sicherheitstools tatsächlich für Sie nützlich

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Reduzieren Sie das Rauschen: Machen Sie Ihre Sicherheitstools tatsächlich für Sie nützlich

Zusammenfassung

Die Installation eines Sicherheitstools ist der einfache Teil. Der schwierige Teil beginnt am “Tag 2”, wenn dieses Tool 5.000 neue Schwachstellen meldet. Diese Phase ist als Operationalisierung bekannt. Ohne einen Plan wird Ihr Sicherheitsteam von Daten überwältigt und Ihre Entwickler werden die Warnungen übersehen.

Um sich auf diesen Datenansturm vorzubereiten, sollten Sie die Implementierung einer “Tag 2 Bereitschafts-Checkliste” in Betracht ziehen. Diese Checkliste sollte von Sicherheitsleitern oder benannten Tool-Administratoren erstellt und gepflegt werden. Sie sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Checkliste mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmt und effektiv durchgesetzt wird, um Verantwortlichkeit und eine reibungslose Einführung zu gewährleisten.

  • Überprüfen Sie die Konfiguration Ihres Sicherheitstools, um sicherzustellen, dass es mit den Cybersicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens übereinstimmt.
  • Führen Sie einen Probelauf mit einem kleinen Datensatz durch, um Ihr Team mit den Ausgaben des Tools vertraut zu machen.
  • Identifizieren Sie Schlüsselpersonen, die für die Bearbeitung bestimmter Schwachstellen verantwortlich sind.
  • Planen Sie regelmäßige Überprüfungstreffen, um kritische vom Tool identifizierte Probleme zu adressieren und zu priorisieren.
  • Weisen Sie Ressourcen für die kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der Tool-Einstellungen basierend auf Feedback zu.

Durch das Setzen dieser Grundlagen kann Ihr Team reibungslos vom Installation zur Operation übergehen und ist bereit, auf Erkenntnisse aus dem Sicherheitstool zu reagieren.

Dieser Leitfaden konzentriert sich auf Schwachstellenmanagement. Sie werden lernen, wie man doppelte Warnungen herausfiltert (Deduplication), Fehlalarme (False Positives) verwaltet und die Metriken verfolgt, die tatsächlich den Erfolg messen.

Das Ziel ist, von “Fehler finden” zu “Risiken beheben” überzugehen, ohne Ihr Geschäft zu verlangsamen.

1. Das “Tag 2” Problem: Von der Installation zum Betrieb

Die meisten Teams schneiden am “Tag 1” gut ab, indem sie den Scanner installieren, haben jedoch am “Tag 2” Schwierigkeiten, wenn es darum geht, die Ergebnisse zu verwalten. Es ist, als würde man einen neuen Rauchmelder installieren, der jedes Mal losgeht, wenn man Toast macht.

Schließlich entfernt man die Batterien. Dasselbe passiert mit Sicherheitstools. Wenn ein Scanner am ersten Tag 500 “kritische” Probleme meldet, werden die Entwickler wahrscheinlich annehmen, dass das Tool fehlerhaft ist und es ignorieren. Dies ist nicht nur eine Verschwendung von Sicherheitsbemühungen, sondern ein erhebliches Risiko; das Vertrauen der Entwickler wird untergraben, was zu einer möglichen Vernachlässigung zukünftiger Warnungen führt.

Die versteckten Kosten dieses verlorenen Vertrauens können schwerwiegend sein, was zu einem verringerten Sicherheitsgefühl innerhalb des Teams und einer reduzierten Einhaltung einer Sicherheits-First-Mentalität führt. Es ist entscheidend, die Daten zu kuratieren, bevor sie dem Engineering-Team gezeigt werden. Dieser vorsichtige Ansatz bewahrt das Vertrauen und stellt sicher, dass Entwickler sich sinnvoll mit Warnungen auseinandersetzen, anstatt der Alarmmüdigkeit zu erliegen.

2. Die Kunst der Triage und Deduplikation

Erstellen Sie eine ‘Ingestion Policy’, um den Umgang mit Scan-Ergebnissen zu leiten und zu vermeiden, dass Entwickler mit Rohdaten überfordert werden. Indem Sie dies als Richtlinie formulieren, helfen Sie, die Praxis über alle Sicherheitstools hinweg zu institutionalisieren und so Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Zum Beispiel überschneiden sich Sicherheitstools oft; Sie könnten ein SAST-Tool für Code, ein SCA-Tool für Bibliotheken und einen Container-Scanner für Docker-Images verwenden. Diese Tools können alle denselben Fehler erkennen. Daher ist es wichtig, eine Richtlinie zu haben, die verhindert, dass rohe Scan-Ergebnisse direkt dem Backlog eines Entwicklers in Jira oder Azure DevOps hinzugefügt werden.

Was ist Deduplizierung?

Deduplizierung ist der Prozess, mehrere Warnungen für dasselbe Problem zu einem einzigen Ticket zu kombinieren.

Beispiel aus der Praxis: Stellen Sie sich vor, Ihre Anwendung verwendet eine Protokollierungsbibliothek mit einer bekannten Schwachstelle (wie Log4j):

  1. SCA-Tool sieht log4j.jar und schreit “Schwachstelle!”
  2. Container-Scanner sieht log4j in Ihrem Docker-Image und schreit “Schwachstelle!”
  3. SAST-Tool sieht eine Referenz zu LogManager in Ihrem Code und schreit “Schwachstelle!”

Ohne Deduplizierung: Ihr Entwickler erhält 3 separate Tickets für denselben Fehler. Sie sind frustriert und schließen sie alle.

Mit Deduplizierung sieht das System, dass alle diese Warnungen über “Log4j” sind und erstellt ein Ticket mit Beweisen von allen drei Tools.

Praktischer Tipp: Verwenden Sie ein ASPM (Application Security Posture Management) Tool wie Plexicus ASPM.

Diese fungieren als “Trichter”, sammeln alle Scans, entfernen Duplikate und senden nur einzigartige, verifizierte Probleme an Jira.

3. Umgang mit Fehlalarmen

Ein Fehlalarm ist, wenn ein Sicherheitstool sicheren Code als gefährlich markiert. Es ist der “Junge, der Wolf schreit” der Cybersicherheit. Über die bloße Belästigung hinaus tragen Fehlalarme Opportunitätskosten, da sie wertvolle Teamstunden verbrauchen, die besser für die Behebung echter Schwachstellen genutzt werden könnten.

Um den Einfluss zu quantifizieren: Ein einziger Fehlalarm könnte Entwickler in die Irre führen und etwa fünf bis zehn Stunden verschwenden; Zeit, die idealerweise zur Verbesserung der Sicherheit genutzt werden sollte, nicht um davon abzulenken. Daher ist das Abstimmen von Tools nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein strategischer Schritt zur Optimierung Ihres Sicherheits-ROI.

Es gibt eine inoffizielle Regel unter Entwicklern: Wenn sie 10 Sicherheitswarnungen erhalten und 9 davon Fehlalarme sind, werden sie wahrscheinlich die 10. ignorieren, selbst wenn sie echt ist.

Sie müssen das Signal-Rausch-Verhältnis hoch halten, um Vertrauen zu bewahren.

Wie man Fehlalarme behebt

Fordern Sie Entwickler nicht auf, Fehlalarme zu beheben. Stattdessen “stimmen” Sie das Tool so ab, dass es aufhört, sie zu melden.

Beispiel 1: Der “Testdatei”-Fehler

  • Die Warnung: Ihr Scanner findet ein “Hardcoded Password” in test-database-config.js.
  • Die Realität: Dies ist ein Dummy-Passwort (admin123), das nur zum Testen auf einem Laptop verwendet wird. Es wird niemals in die Produktion gehen.
  • Die Lösung: Konfigurieren Sie Ihren Scanner so, dass er alle Dateien in den /tests/ oder /spec/ Ordnern ausschließt.

Beispiel 2: Der “Sanitiser”-Fehler

  • Der Alarm: Der Scanner sagt “Cross-Site Scripting (XSS)”, weil Sie Benutzereingaben akzeptieren.
  • Die Realität: Sie haben eine benutzerdefinierte Funktion namens cleanInput() geschrieben, die die Daten sicher macht, aber das Tool weiß das nicht.
  • Die Lösung: Fügen Sie eine “Benutzerdefinierte Regel” zu den Tool-Einstellungen hinzu, die besagt: “Wenn Daten durch cleanInput() gehen, markieren Sie sie als sicher.”

Der Peer-Review-Prozess

Manchmal hat ein Tool technisch gesehen recht, aber das Risiko spielt keine Rolle (z.B. ein Fehler in einem internen Admin-Tool hinter einer Firewall).

Strategie:

Erlauben Sie Entwicklern, ein Problem als “Wird nicht behoben” oder “Falsch positiv” zu markieren, aber verlangen Sie, dass eine andere Person (ein Kollege oder Sicherheitsbeauftragter) diese Entscheidung genehmigt. Dies beseitigt den Engpass des Wartens auf das zentrale Sicherheitsteam.

4. Wichtige Kennzahlen

Wie beweisen Sie, dass Ihr Sicherheitsprogramm funktioniert? Vermeiden Sie “Eitelkeitsmetriken” wie “Gesamtzahl der gefundenen Schwachstellen”. Wenn Sie 10.000 Fehler finden, aber 0 beheben, sind Sie nicht sicher.

Verfolgen Sie diese 4 KPIs (Key Performance Indicators):

MetrikEinfache DefinitionWarum es wichtig ist
Scan-AbdeckungWelcher Prozentsatz Ihrer Projekte wird gescannt?Sie können nicht beheben, was Sie nicht sehen können. Ein Ziel von 100 % Abdeckung ist besser, als nur in 10 % der Anwendungen tiefgreifende Fehler zu finden.
MTTR (Mean Time To Remediate)Wie viele Tage dauert es im Durchschnitt, einen kritischen Fehler zu beheben?Dies misst die Geschwindigkeit. Wenn es 90 Tage dauert, einen kritischen Fehler zu beheben, haben Hacker 3 Monate Zeit, Sie anzugreifen. Versuchen Sie, diese Zahl zu senken.
Behebungsrate(Behobene Fehler) ÷ (Gefundene Fehler)Dies misst die Kultur. Wenn Sie 100 Fehler finden und 80 beheben, beträgt Ihre Rate 80 %. Wenn diese Rate niedrig ist, sind Ihre Entwickler überfordert.
Build-FehlerrateWie oft stoppt die Sicherheit eine Bereitstellung?Wenn die Sicherheit den Build zu 50 % der Zeit unterbricht, sind Ihre Regeln zu streng. Dies erzeugt Reibung. Eine gesunde Rate liegt normalerweise unter 5 %.

Zusammenfassende Checkliste für den Erfolg

  • Leise beginnen: Führen Sie Tools im “Audit-Modus” (kein Blockieren) für die ersten 30 Tage aus, um Daten zu sammeln.
  • Deduplizieren: Verwenden Sie eine zentrale Plattform, um doppelte Funde zu gruppieren, bevor sie auf das Entwicklerboard gelangen.
  • Aggressiv abstimmen: Verbringen Sie Zeit damit, das Tool so zu konfigurieren, dass Testdateien und bekannte sichere Muster ignoriert werden.
  • Geschwindigkeit messen: Konzentrieren Sie sich darauf, wie schnell Sie Fehler beheben (MTTR), nicht nur darauf, wie viele Sie finden.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist ein Fehlalarm?

Ein Fehlalarm tritt auf, wenn ein Sicherheitstool sicheren Code als Schwachstelle kennzeichnet, was unnötige Warnungen und verschwendete Anstrengungen verursacht.

Was ist ein Fehlalarm?

Ein falsch negatives Ergebnis tritt auf, wenn eine echte Schwachstelle unentdeckt bleibt und ein verstecktes Risiko entsteht.

Was ist schlimmer?

Beides ist problematisch. Zu viele falsch positive Ergebnisse überfordern Entwickler und untergraben das Vertrauen, während falsch negative Ergebnisse bedeuten, dass echte Bedrohungen unbemerkt bleiben. Das Ziel ist es, die Geräuschreduzierung mit einer gründlichen Erkennung in Einklang zu bringen.

Wie geht man mit falsch positiven Ergebnissen um?

Passen Sie Ihre Werkzeuge an, indem Sie bekannte sichere Dateien ausschließen oder benutzerdefinierte Regeln hinzufügen, anstatt von Entwicklern zu verlangen, diese Fehlalarme zu beheben.

Ich habe 5.000 alte Schwachstellen. Sollte ich die Entwicklung stoppen, um sie zu beheben?

Nein. Das würde das Unternehmen in den Ruin treiben. Verwenden Sie die “Stop the Bleeding”-Strategie. Konzentrieren Sie sich darauf, neue Schwachstellen zu beheben, die im heute geschriebenen Code eingeführt werden. Setzen Sie die 5.000 alten Probleme in einen “Technical Debt”-Backlog und beheben Sie sie langsam im Laufe der Zeit (z. B. 10 pro Sprint).

Kann KI bei falsch positiven Ergebnissen helfen?

Ja. Viele moderne Werkzeuge verwenden KI, um die Wahrscheinlichkeit eines Exploits zu bewerten. Wenn die KI erkennt, dass eine anfällige Bibliothek geladen, aber nie tatsächlich von Ihrer Anwendung verwendet wird, kann sie diese automatisch als “Niedriges Risiko” oder “Unerreichbar” markieren, was Ihnen Zeit spart.

Geschrieben von
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José Palanco
José Ramón Palanco ist der CEO/CTO von Plexicus, einem Pionierunternehmen im Bereich ASPM (Application Security Posture Management), das 2024 gegründet wurde und KI-gestützte Behebungsfähigkeiten anbietet. Zuvor gründete er 2014 Dinoflux, ein Threat Intelligence-Startup, das von Telefonica übernommen wurde, und arbeitet seit 2018 mit 11paths zusammen. Seine Erfahrung umfasst Rollen in der F&E-Abteilung von Ericsson und bei Optenet (Allot). Er hat einen Abschluss in Telekommunikationstechnik von der Universität Alcalá de Henares und einen Master in IT-Governance von der Universität Deusto. Als anerkannter Experte für Cybersicherheit war er Redner auf verschiedenen renommierten Konferenzen, darunter OWASP, ROOTEDCON, ROOTCON, MALCON und FAQin. Seine Beiträge zum Bereich der Cybersicherheit umfassen mehrere CVE-Veröffentlichungen und die Entwicklung verschiedener Open-Source-Tools wie nmap-scada, ProtocolDetector, escan, pma, EKanalyzer, SCADA IDS und mehr.
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