OpenAI startet Codex Security zur Suche nach Schwachstellen im Code

OpenAI hat am 6. März Codex Security veröffentlicht: einen KI-gestützten Agenten für Anwendungssicherheit, der Codebasen auf Schwachstellen untersucht, Funde in abgeschotteten Testumgebungen validiert und Patches vorschlägt. Das Werkzeug hat bereits Fehler in OpenSSH, Chromium und fünf weiteren weitverbreiteten Open-Source-Projekten aufgedeckt. Den Funden wurden 14 CVE-Kennungen (Common Vulnerabilities and Exposures) zugewiesen.

Codex Security, früher bekannt als Aardvark, war etwa ein Jahr in einer geschlossenen Betaphase, bevor es als Forschungsvorschau für Kunden von ChatGPT Pro, Enterprise, Business und Edu verfügbar wurde. OpenAI bietet im ersten Monat kostenlosen Zugang.

Der Agent unterscheidet sich von herkömmlichen Werkzeugen zur statischen Analyse dadurch, dass er vor dem Scannen ein projektspezifisches Bedrohungsmodell erstellt. Er analysiert die Architektur des Repositorys, um zu verstehen, was das System tut, wem oder was es vertraut und wo es am stärksten exponiert ist. Teams können das Bedrohungsmodell bearbeiten, damit die Funde ihrem Umgang mit Risiken entsprechen. Ist eine maßgeschneiderte Umgebung eingerichtet, prüft Codex Security mögliche Schwachstellen direkt am laufenden System und erzeugt Proof-of-Concept-Exploits, um die tatsächlichen Auswirkungen zu bestätigen.

Leistung im großen Maßstab

In den letzten 30 Tagen der Betatests hat Codex Security mehr als 1,2 Millionen Commits in externen Repositorys gescannt und dabei 792 kritische Funde sowie 10.561 Probleme mit hohem Schweregrad aufgedeckt. Kritische Schwachstellen traten in weniger als 0,1 % der gescannten Commits auf. Das deutet darauf hin, dass das System große Codebasen verarbeiten und zugleich das Rauschen für die Prüfenden auf einem handhabbaren Niveau halten kann.

OpenAI berichtet, dass sich die Präzision in der Betaphase erheblich verbessert hat. In einem Fall sank das Rauschen zwischen dem ersten Einsatz und der aktuellen Version um 84 %. Über alle Repositorys hinweg ging die Falsch-Positiv-Rate um mehr als 50 % zurück, und Funde mit zu hoch eingestuftem Schweregrad nahmen um über 90 % ab. Der Agent berücksichtigt auch Rückmeldungen: Passen Nutzer die Kritikalität eines Fundes an, verfeinert er das Bedrohungsmodell für spätere Scans.

Diese Zahlen greifen eine anhaltende Beschwerde von Sicherheitsteams auf, die KI-Programmierwerkzeuge bewerten. Eine Analyse aus dem Jahr 2025 zu 80 Programmieraufgaben mit mehr als 100 großen Sprachmodellen ergab, dass KI-generierter Code in 45 % der Fälle Sicherheitsschwachstellen einführt, wodurch Erkennungswerkzeuge in nachgelagerten Entwicklungsphasen immer wichtiger werden, je stärker sich von KI geschriebener Code verbreitet.

Schwachstellenfunde in Open-Source-Projekten

OpenAI setzt Codex Security in den Open-Source-Repositorys ein, von denen das Unternehmen abhängt, und meldet Funde mit großen Auswirkungen an die Projektverantwortlichen. Die veröffentlichte Liste umfasst OpenSSH, GnuTLS, GOGS, Thorium, libssh, PHP und Chromium. Zwei der 14 Schwachstellen mit zugewiesenen CVE-Kennungen wurden auch von anderen Forschenden gemeldet.

Laut OpenAI zeigte sich in Gesprächen mit den Verantwortlichen, dass nicht fehlende Schwachstellenmeldungen das Hauptproblem waren, sondern zu viele Meldungen geringer Qualität. Sie benötigten weniger falsch positive Ergebnisse und weniger Aufwand für die Bewertung und Priorisierung. Diese Rückmeldungen prägten den Fokus von Codex Security auf Funde mit hoher Verlässlichkeit statt auf ihre Anzahl.

Das Unternehmen kündigte außerdem Codex for OSS an. Das Programm stellt den Verantwortlichen von Open-Source-Projekten kostenlose ChatGPT-Pro- und Plus-Konten, Unterstützung bei Code-Reviews sowie Zugang zu Codex Security bereit. Das vLLM-Projekt hat das Werkzeug bereits in seinem üblichen Arbeitsablauf genutzt, um Probleme zu finden und zu beheben. OpenAI will das Programm in den kommenden Wochen ausweiten.

Mit der Einführung wird OpenAI zum direkten Akteur im Markt für Anwendungssicherheit, in dem Snyk, Semgrep und Veracode bereits etabliert sind. Google (GOOGL ) veröffentlichte kürzlich eine detaillierte Sicherheitsarchitektur für seine eigenen KI-Agentenfunktionen in Chrome. Das zeigt, dass das Zusammenspiel von KI-Agenten und Sicherheitswerkzeugen von verschiedenen Seiten Aufmerksamkeit erhält.

Mehrere Fragen bleiben offen. OpenAI hat weder die Preise nach der kostenlosen Testphase genannt noch offengelegt, welches der fortschrittlichsten Modelle das Schlussfolgern von Codex Security übernimmt. Das Werkzeug läuft derzeit über die Webversion von Codex und bietet keine Integration auf API-Ebene. Das könnte die Einführung in Teams begrenzen, die bereits über automatisierte Sicherheitsabläufe verfügen. Ob Codex Security die verbesserte Präzision bei einer Ausweitung über die Betaphase hinaus beibehalten kann und ob Open-Source-Verantwortliche das Programm in nennenswertem Umfang nutzen, wird entscheiden, ob der Agent ein dauerhafter Bestandteil der Werkzeugkette für KI-gestützte Entwicklung wird oder eine Forschungsvorschau bleibt.