Red Hat leistet Pionierarbeit beim Einsatz agentischer KI, um das Schwachstellenmanagement von der reinen Menge hin zu Präzision zu transformieren. Durch die Kombination der sicherheitsgehärteten Basis von Red Hat OpenShift mit fortschrittlichen KI-Frameworks von NVIDIA erhalten Sie verwertbare Sicherheitserkenntnisse, die einen echten Geschäftswert für Unternehmen bieten.
Hier ist das Problem: Ein einzelnes Softwarepaket kann Hunderte von Warnmeldungen auslösen, da eine einzige importierte Funktion oder Bibliothek darin theoretisch anfällig ist. Traditionelle Scanner stoppen auf Paketebene und erzeugen eine Flut von falsch-positiven Ergebnissen für Schwachstellen, die in Ihrer Anwendung nie wirklich erreichbar sind. Teams sind gezwungen, unzählige Stunden damit zu verschwenden, Risiken zu priorisieren, die in der Praxis nicht existieren.
Hier verändert Red Hat Trusted Profile Analyzer, inklusive des Features Exploit Intelligence, diese Dynamik grundlegend.
Die Analyse stoppt nicht beim Paket. Die agentische KI von Exploit Intelligence führt eine tiefgreifende Analyse auf Funktionsebene Ihrer tatsächlichen Anwendungscodepfade durch. Sie verfolgt den Ausführungsfluss, um Folgendes endgültig zu bestimmen: Ist die spezifische von der Schwachstelle betroffene Funktion im Kontext Ihrer Anwendung erreichbar und ausführbar?
Wenn die Funktion nicht erreichbar, nicht ausführbar oder anderweitig entschärft ist, stuft Exploit Intelligence die Schwachstelle in Ihrer Umgebung automatisch als nicht ausnutzbar ein. Dieser Wechsel vom Rauschen auf Paketebene zur Ausnutzbarkeitsanalyse auf Funktionsebene ist ein echter Durchbruch. Das Ergebnis ist einfach und transformativ: Ihre Sicherheitsteams müssen nicht mehr Hunderten von theoretischen Schwachstellen nachgehen und können sich ausschließlich auf diejenigen konzentrieren, die wirklich ausnutzbar sind und ein echtes Geschäftsrisiko darstellen.
Bereitstellung einer führenden Plattform für KI und traditionelle Anwendungen
Bei der Einführung generativer KI stehen Unternehmen vor der entscheidenden Herausforderung, diese Modelle sicher zu entwickeln und bereitzustellen, ohne dass Daten ihre Umgebungen verlassen. Red Hat OpenShift AI dient als Anwendungsentwicklungsplattform für traditionelle Workloads und KI-gestützte Anwendungen, damit Teams KI im Einklang mit den Anforderungen der digitalen Souveränität sicherer bereitstellen können.
Durch unsere Zusammenarbeit mit NVIDIA macht Red Hat KI für Unternehmen einsatzfähig. Diese Zusammenarbeit hat sich schnell von Hardware-Operatoren zu gemeinsam entwickelten Lösungen weiterentwickelt, darunter die Integration von NVIDIA NIM in OpenShift AI, die DGX-Hardwarevalidierung und gemeinsame Angebote wie die Red Hat AI Factory with NVIDIA. Indem wir diese KI-Blueprints auf OpenShift ausführen, ermöglichen wir es Platform Engineers, die Vorteile der KI hinter ihren eigenen Firewalls sicherer zu nutzen.
Exploit Intelligence: Geschäftswert durch agentische Präzision
Das deutlichste Beispiel für diesen Wert agentischer KI ist Exploit Intelligence, eine Funktion, die auf NVIDIA Morpheus Agent und NVIDIA NeMo Agent Toolkit basiert.
Der agentische Workflow von Exploit Intelligence
Exploit Intelligence implementiert einen hochentwickelten agentischen Workflow mit „Planung und Ausführung“, um von Menschen überprüfbare Nachweise zu liefern. So agiert die KI im Auftrag der Sicherheitsanalysierenden:
- Eingabe und Kontextaufnahme: Exploit Intelligence akzeptiert die SBOM (Software Bill of Materials) eines Container-Images und eine CVE (Common Vulnerability and Exposure). Sie ruft dann die entsprechenden CVE-Informationen aus verschiedenen autoritativen Quellen ab und bezieht nutzerspezifische Details ein, falls vorhanden. Anschließend ruft sie den Inhalt des Containers ab und bereitet den Überprüfungsprozess vor.
- Planung von Large Language Models (LLM): Auf der Grundlage der Informationen zu Schwachstellen, die aus öffentlichen Quellen (National Vulnerability Database, GitHub, Sicherheitsdaten-Streams von Red Hat und mehr) gesammelt wurden, generiert der Planungsagent eine kontextbezogene Checkliste für Aufgaben. Diese Checkliste definiert die exakten Schritte, um zu verifizieren, ob das CVE in dieser spezifischen Anwendung ausnutzbar ist.
- Agenten-Ausführung: Ein Agent arbeitet die Checkliste schrittweise ab. Red Hat hat Tools zur Codeanalyse entwickelt, mit denen Funktionsmuster gefunden und Beziehungen in der Codebasis untersucht werden können. Dabei werden präzise Erkenntnisse zur Erreichbarkeit von Funktionen, Ausführungspfaden, Umgebungskonfigurationen und anderen bestehenden Kontrollen gesammelt.
- Synthese und Fazit: Ein Agent für Klassifizierung und Reasoning fasst die Ergebnisse zusammen und erstellt ein Fazit. Wenn der Code beispielsweise nicht erreichbar ist, weist er den Status „Non-Exploitable“ zu und generiert eine klare, für Menschen lesbare Begründung (
code_not_reachableoderprotected_by_compiler, je nach Pfad der Codeausführung und Argumenten der anfälligen Funktion).
Integration in die Trusted Software Factory
Agentische KI bietet den größten Mehrwert, wenn sie tief in das Entwicklungs-Ökosystem integriert ist. Exploit Intelligence ist eine wichtige Funktion von Red Hat Advanced Developer Suite und arbeitet parallel zur Trusted Software Factory.
- Red Hat Trusted Profile Analyzer: Trusted Profile Analyzer verwaltet das Risikoprofil Ihrer Software über SBOMs. Wenn Trusted Profile Analyzer ein CVE erkennt, kann die Lösung Exploit Intelligence-Vorgänge auslösen. Wenn Exploit Intelligence feststellt, dass ein CVE ein falsch-positives Ergebnis ist, wird automatisch eine branchenübliche CSAF VEX-Datei (Common Security Advisory Framework Vulnerability Exploitability eXchange) generiert. Trusted Profile Analyzer nimmt diese VEX-Datei auf, um unnötigen Aufwand zu vermeiden.
- Red Hat Trusted Artifact Signer: Während Exploit Intelligence den Codekontext analysiert, signiert Trusted Artifact Signer Softwareartefakte und KI-Modelle kryptografisch und trägt so zum Nachweis und zur Gewissheit bei, dass der mithilfe von Exploit Intelligence analysierte Code vor dem Deployment nicht manipuliert wurde.
- Vertrauenswürdige Softwarefabrik: Eine Referenzimplementierung der Trusted Software Factory, die das interne Build-System von Red Hat widerspiegelt, stellt Unternehmenskunden über Red Hat Advanced Developer Suite dieselben strengen Sicherheitsstandards zur Verfügung, die Red Hat für die eigenen Produkte verwendet.
- Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes: Der Wert von Exploit Intelligence wirkt sich durch die Integration von Red Hat Advanced Cluster Security direkt auf Ihre Runtime-Umgebung aus. Red Hat Advanced Cluster Security kann CVEs als „falsch-positiv“ markieren, sodass keine Warnmeldungen (Verstöße) generiert werden. Dies kann das „Rauschen“ reduzieren und es Sicherheitsteams ermöglichen, sich auf die CVEs zu konzentrieren, die echte Risiken darstellen.
Durch den Einsatz von Red Hat OpenShift, den KI-Frameworks von NVIDIA und dem umfassenden Portfolio von Red Hat Advanced Developer Suite können Platform Engineers das Rauschen bewältigen. Exploit Intelligence beweist, dass agentische KI ein praktisches und hocheffizientes Tool sein kann, das die Geschwindigkeit von Entwicklungsteams drastisch verbessert und die Softwarelieferkette von Unternehmen stärkt.
Mehr erfahren: Red Hat Advanced Developer Suite
Ressource
Erste Schritte mit KI für Unternehmen: Ein Guide für den Einstieger
Über die Autoren
James Labocki is senior director of Product Management at Red Hat.
Sudhir Prasad is a Director of Product Management at Red Hat, where he leads the Software Supply Chain Security portfolio. He is responsible for defining product vision, strategy, and execution across multiple enterprise security platforms, helping organizations build, deliver, and operate software securely at scale.
At Red Hat, Sudhir has played a key role in incubating and scaling new software supply chain security products and driving enterprise adoption. His work spans secure software supply chains, artifact signing, security and compliance policy enforcement, secure application pipelines, and compliance automation. In addition, Sudhir drives Red Hat's strategy and execution around AI application and model safety and security, with a focus on enabling secure and compliant AI adoption in regulated and security-sensitive environments. His recent work includes AI-driven initiatives for CVE exploitability analysis, risk assessment, and compliance across structured and unstructured data.
Prior to his current role, Sudhir led product management for Red Hat’s Storage and Data Services portfolios and has held senior product leadership roles at Violin Memory, NetApp, and HP.
Sudhir holds an MBA from Northwestern University’s Kellogg School of Management. He is passionate about building enterprise platforms at the intersection of security, AI, and cloud infrastructure.
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