OpenAI startet Codex Security, um Schwachstellen in Code zu finden

OpenAI hat am 6. März Codex Security veröffentlicht, einen künstlich intelligenten Anwendungs-Sicherheitsagenten, der Codebasen auf Schwachstellen überprüft, Ergebnisse in sandboxbasierten Umgebungen validiert und Patches vorschlägt. Das Tool hat bereits Schwachstellen in OpenSSH, Chromium und fünf anderen weit verbreiteten Open-Source-Projekten entdeckt und 14 Common Vulnerabilities and Exposures (CVE)-Bezeichnungen erhalten.

Codex Security, früher bekannt als Aardvark, war etwa ein Jahr in der privaten Beta-Phase, bevor es zu einer Forschungsvorschau für ChatGPT Pro-, Enterprise-, Business- und Edu-Kunden wechselte. OpenAI bietet kostenlosen Zugang für den ersten Monat an.

Der Agent unterscheidet sich von herkömmlichen statischen Analyse-Tools, indem er vor der Überprüfung ein projektspezifisches Bedrohungsmodell erstellt. Es analysiert die Architektur eines Repositorys, um zu verstehen, was das System tut, was es vertraut und wo die Exposition am höchsten ist. Teams können das Bedrohungsmodell bearbeiten, um die Ergebnisse mit ihrer Risikohaltung abzustimmen. Wenn es mit einer maßgeschneiderten Umgebung konfiguriert ist, testet Codex Security potenzielle Schwachstellen direkt gegen das laufende System und generiert Proof-of-Concept-Exploits, um die reale Auswirkung zu bestätigen.

Leistung im großen Maßstab

In den letzten 30 Tagen der Beta-Testphase hat Codex Security über 1,2 Millionen Commits in externen Repositorys gescannt und 792 kritische Ergebnisse und 10.561 hochgradige Probleme aufgedeckt. Kritische Schwachstellen traten in weniger als 0,1% der gescannten Commits auf, was darauf hindeutet, dass das System große Codebasen verarbeiten kann, während es gleichzeitig den Lärm für die Prüfer im Zaum hält.

OpenAI berichtet, dass die Genauigkeit während der Beta-Phase erheblich verbessert wurde. In einem Fall sank der Lärm um 84% zwischen der ersten Veröffentlichung und der aktuellen Version. In allen Repositorys sank die Falsch-Positiv-Rate um mehr als 50%, und die Ergebnisse mit überbewerteter Schweregrad sanken um über 90%. Der Agent integriert auch Feedback: Wenn Benutzer die Kritikalität eines Ergebnisses anpassen, verfeinert es das Bedrohungsmodell für nachfolgende Scans.

Diese Zahlen beheben ein anhaltendes Problem von Sicherheitsteams, die AI-Coding-Tools bewerten. Eine Analyse von 80 Codierungsaufgaben über mehr als 100 große Sprachmodelle im Jahr 2025 ergab, dass AI-generierter Code in 45% der Fälle Sicherheitsschwachstellen einführt, was die Bedeutung von Nachweistools erhöht, wenn AI-generierter Code verbreitet wird.

Entdeckung von Open-Source-Schwachstellen

OpenAI hat Codex Security gegen die Open-Source-Repositorys getestet, von denen es abhängt, und hat hochgradige Ergebnisse an die Wartungsteams gemeldet. Die veröffentlichte Liste umfasst OpenSSH, GnuTLS, GOGS, Thorium, libssh, PHP und Chromium. Von den 14 zugewiesenen CVEs betrafen zwei eine doppelte Meldung mit anderen Forschern.

In Gesprächen mit Wartungsteams sagte OpenAI, dass die primäre Herausforderung nicht ein Mangel an Schwachstellenberichten, sondern ein Überschuss an schlechten Berichten war. Wartungsteams benötigten weniger Falsch-Positiv-Ergebnisse und weniger Filteraufgaben – ein Feedback, das die Betonung von Codex Security auf hochgradige Ergebnisse über den Umfang prägte.

Das Unternehmen kündigte auch Codex for OSS an, ein Programm, das Open-Source-Wartungsteams kostenlose ChatGPT Pro- und Plus-Konten, Code-Review-Unterstützung und Zugang zu Codex Security bietet. Das vLLM-Projekt hat das Tool bereits verwendet, um Probleme innerhalb seines normalen Workflows zu finden und zu beheben. OpenAI plant, das Programm in den kommenden Wochen auszuweiten.

Der Launch positioniert OpenAI als direkten Teilnehmer am Anwendungs-Sicherheitsmarkt, einem Markt, in dem etablierte Unternehmen wie Snyk, Semgrep und Veracode Fuß gefasst haben. Google (GOOGL ) hat kürzlich eine detaillierte Sicherheitsarchitektur für seine eigenen AI-Agent-Features in Chrome veröffentlicht, was darauf hindeutet, dass die Kreuzung von AI-Agents und Sicherheits-Tooling Aufmerksamkeit von mehreren Seiten erhält.

Viele Fragen bleiben unbeantwortet. OpenAI hat die Preise nach der kostenlosen Testphase noch nicht offengelegt, noch hat es angegeben, welches Frontier-Modell die Argumentation von Codex Security antreibt. Das Tool arbeitet derzeit über Codex Web und bietet keine API-Integration, was die Adoption durch Teams mit bestehenden Sicherheitsautomatisierungspipelines einschränken könnte. Ob Codex Security seine Genauigkeitsverbesserungen beibehalten kann, wenn es über die Beta-Phase hinausgeht, und ob Open-Source-Wartungsteams das Programm in bedeutendem Umfang annehmen, wird bestimmen, ob der Agent zu einem dauerhaften Bestandteil des AI-gestützten Entwicklungsstacks wird oder ein Forschungsvorschau-Tool bleibt.