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LLMs in der Quellcodeanalyse: Wie Generative KI dabei helfen kann, SAST wieder zu neuem Glanz zu verhelfen

Die automatische statische Quellcodeanalyse wird in Softwareprojekten häufiger lediglich toleriert, als dass sie als Bereicherung geschätzt wird. Dies mag gemeinhin daran liegen, dass ihre Ergebnisqualität als wenig verlässlich und belastbar wahrgenommen wird. Diese verbreitete Einschätzung wird der Methode jedoch nicht gerecht, denn sie bietet zweifellos wertvolle Vorteile und kann auf eine Vielzahl bewährter und ausgereifter Werkzeuge zurückgreifen. Mit der Weiterentwicklung moderner Large Language Models (LLMs) eröffnen sich zudem neue Möglichkeiten, um diesen vielversprechenden Ansatz in ein besseres Licht zu rücken.

(Artikel aus IT Spektrum 2/2025)

In der modernen Softwareentwicklung ist die statische Code- und Konfigurationsanalyse (Static Application Security Testing, SAST) zumindest in der Theorie ein zentraler Baustein, um die Codequalität zu verbessern und Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen. Analog zu bekannten Qualitätswerkzeugen, wie Findbugs oder PMD, steht dem Werkzeug für die Analyse der gesamte Quellcode zur Verfügung – nicht weniger, aber auch nicht mehr.

Mit SAST-Scannern, die eine breite Palette an Sicherheitslücken u…