Vibe Coding und KI: Neue Chancen, neue Risiken im Zeitalter von Generative AI
Die Entwicklung von Software wandelt sich rasant. Dank generativer KI-Modelle erledigen Entwickler in Minuten, was früher Tage dauerte – Stichwort „Vibe Coding“. Gemeint ist damit die lockere, schnelle Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT oder Claude, um direkt lauffähigen Code zu erzeugen und zu kombinieren. Auf den ersten Blick steigert das die Entwicklungsgeschwindigkeit enorm. Doch wie eine aktuelle Analyse des Databricks Red Teams zeigt, verbirgt sich hier auch eine neue Klasse bisher unterschätzter Sicherheitsrisiken.
„Vibe Coding“: Produktivitätsschub – aber auf wackeligem Fundament?
Gerade in datengetriebenen Anwendungen und KI-Projekten auf Plattformen wie Databricks und Azure ist die Geschwindigkeit oft entscheidend. AI-Assistenz verspricht, Entwickler:innen genau dort zu entlasten. Doch dieser Produktivitätsschub ist mit Vorsicht zu genießen, denn was „einfach funktioniert“, reicht heute für sichere und robuste Software längst nicht mehr aus.
Beispiel 1: Schnell zum Ziel – Gefahr durch unsichere Serialisierung
Das Databricks Red Team initiierte unter anderem eine Testreihe, bei der ein KI-Modell den Großteil einer Spiele-App schreiben sollte. Im Netzwerkcode ließ die KI Python-Objekte per pickle modul übertragen und wieder einlesen – klassischer „Vibe Coding“-Style.
Das Problem: „Pickle“ ist notorisch unsicher. Ein Angreifer kann beliebigen Code einschleusen – ein kritischer Fehler, der in gestressten Entwicklungsphasen gerne übersehen wird. Erst als explizit nach sicherer Serialisierung gefragt wurde, empfahl das Modell die Umstellung auf JSON und die Begrenzung der Datenmenge, um Angriffe und Denial-of-Service vorzubeugen.
Beispiel 2: Fehlende Validierung in C/C++ – schleichende Angriffsvektoren
Auch beim Erzeugen von C/C++-Code für Binärformate wie GGUF deckte das Red Team Sicherheitslücken auf: Die von der KI generierte Speicherverwaltung vernachlässigte essentielle Prüfungen beim Einlesen von Längenfeldern und Arrays. Dadurch entstanden klassische Fehler wie Buffer Overflows oder Type Confusion, die Angreifern einen Zugangscode zu Speicher und Ausführung verschaffen können. Erst mit gezielten „secure coding“-Prompts überarbeitete das Modell den kritischen Code nach modernen Sicherheitsstandards.
Vibe Coding & Security: Wie werden KI-Projekte wirklich sicher?
Diese Praxisbeispiele zeigen, dass der blinde Einsatz von generativer KI schnell zu Sicherheitsproblemen führt. Doch es gibt konkrete Strategien, wie Unternehmen – speziell solche, die auf Databricks, Azure oder Industrial AI setzen – mit den neuen Risiken umgehen können:
- Prompts mit Sicherheitsfokus: Durch gezielte, sicherheitsorientierte Hinweise an die KI lassen sich bereits in der Codeerstellung viele Standards abdecken.
- Sprache- bzw. Framework-spezifische Prompts: Wer C oder Python verwendet, sollte spezifische „secure coding“-Hinweise geben, um typischen Gefahren der jeweiligen Umgebung vorzubeugen.
- Reflexive Reviews: Nachdem Code generiert wurde, kann das Modell gezielt nach Schwachstellen im eigenen Output gefragt werden („Review meinen Code nach Sicherheitslücken“).
Red Team-Tests bei Databricks mit verschiedenen Prompt-Strategien zeigten: Bereits einfache sicherheitsorientierte Prompts reduzieren die Zahl an Schwachstellen messbar. Am effektivsten waren Selbst-Reviews, bei denen der generierte Code nochmals zur Überprüfung eingegeben wurde.
Modernes, „agentisches“ Coding: IDEs mit integriertem KI-Agent und Lintern
Neue Entwicklungsumgebungen wie Cursor verbinden generative KI mit Testtools, Security-Linters und Laufzeitanalysen. Auf diese Weise sollen Fehler noch vor der Ausführung erkannt werden. Doch selbst hier bestätigte das Red Team: Ohne explizite Sicherheits-Prompts und Reviews schleichen sich weiterhin gefährliche Lücken ein, besonders bei komplexen Routinen und externen Schnittstellen.
Mit Features wie einer konfigurierbaren .cursorrules-Datei lassen sich Anforderungen an sicheres Coding direkt im Entwickler-Workflow verankern. Auch die Integration externer Tools wie Semgrep für statische Codeanalyse hebt das Sicherheitsniveau, reicht aber oft nicht aus, um alle potentiellen Schwachstellen zu identifizieren. Erst die Nachbearbeitung durch KI-basierte Selbstreflexion schließt weitere Lücken, z. B. bei Logikfehlern oder subtiler Speicherverwaltung.
Fazit: Geschwindigkeit & KI ja – aber Security nicht vergessen!
Die Begeisterung für Vibe Coding und generative KI ist berechtigt – wenn sie mit Verständnis für Sicherheitsaspekte kombiniert wird. Gerade im industriellen Kontext, im Data Engineering, bei Industrial AI oder in komplexen Azure- und Databricks-Projekten entstehen durch KI-Peged Coding Chancen, aber auch spezifische Anforderungen an Governance und Sicherheit.
Unser Rat bei Ailio: Fördern Sie Produktivität gezielt – stellen Sie aber proaktiv sicher, dass die neuen „Agenten“, Codegeneratoren und Plug-and-Play-Snippets regelmäßig überprüft und mit strukturierten Sicherheits-Prompts erzeugt werden. Kombinieren Sie automatisierte Codeanalysen, KI-basierte Selbstreviews und Framework-spezifische Standards, um das volle Potenzial von Vibe Coding zu entfalten – ohne böse Überraschungen.
Sicherheit ist kein Zustand, sondern ein Prozess – und gerade in der Welt der Generative AI wichtiger denn je.
Über die Autor:innen
Der Artikel wurde verfasst von den Data-Science und KI-Experten der Ailio GmbH. Wir beraten und implementieren sichere, skalierbare Lösungen auf Databricks, Azure und in der Industrie.
