Ausnutzbar oder nicht gemeldet
Jedes Finding wird mit einem funktionierenden Proof-of-Concept-Exploit validiert, bevor es in Ihrer Queue landet.
Lösungen / AI SAST
AI SAST
Statische Analyse, die beweist, dass eine Schwachstelle ausnutzbar ist, bevor sie Ihr Team erreicht. Hacktron liest Ihren Code im Kontext, validiert jedes Finding mit einem echten Proof-of-Concept-Exploit und liefert einen KI-Fix mit.
Traditionelles SAST markiert Muster. Es überflutet Teams mit Vielleicht-Findings, und Ihr Team lernt, sie zu ignorieren. AI SAST ändert die Frage von „sieht das riskant aus?“ zu „kann das wirklich ausgenutzt werden?“. Hacktron indexiert Ihr Repository und seine Call Graphs, versteht echte Datenflüsse und meldet nur Findings, die es beweisen kann.
Keine Kreditkarte erforderlich
im Einsatz bei
Vollständiger Codebase-Kontext
Indexiert Repositories und Call Graphs, statt isolierte Zeilen mit Regelbibliotheken abzugleichen.
Fix mit jedem Finding
Ein vorgeschlagener KI-Fix landet im Pull Request, und das Finding löst sich automatisch auf, sobald er gemergt wird.
Definition
Was ist AI SAST?
AI SAST ist statische Anwendungssicherheitsprüfung, die KI nutzt, um Code so zu verstehen wie ein Security Engineer, statt ihn nur mit einer festen Musterbibliothek abzugleichen. Klassisches SAST parst Quellcode und markiert Konstrukte, die bekannten riskanten Mustern ähneln. Es läuft ohne Codeausführung und skaliert deshalb gut, aber Pattern Matching hat keinen Kontext und erzeugt viele Findings, die real sein können oder auch nicht.
AI SAST ergänzt Reasoning. Es baut ein Modell der Codebasis: welche Funktionen einander aufrufen, wo untrusted Input eintritt, wie Daten über Dateien und Services fließen und welche Pfade tatsächlich einen Sink erreichen. Mit diesem Kontext kann es unterscheiden, ob ein String nur gefährlich aussieht oder wirklich von einem Angreifer kontrolliert werden kann. Das Ergebnis sind weniger False Positives und vor allem Abdeckung für Fehler ohne offensichtliches Muster, etwa kaputte Autorisierung oder Business-Logic-Fehler.
In einem Satz
AI SAST ist statische Analyse, die über Ihren konkreten Code nachdenkt und Ausnutzbarkeit beweist, statt anhand von Mustern zu raten.
AI SAST vs. traditionelles SAST
Am einfachsten versteht man AI SAST im Vergleich mit regelbasierten Tools, die viele Teams bereits nutzen.
| Dimension | Traditionelles / regelbasiertes SAST | AI SAST (Hacktron) |
|---|---|---|
| Wie es Probleme findet | Gleicht Code mit festen Mustern und Regeln ab | Reasoning über Code im Kontext mit Call Graphs und Datenfluss |
| False Positives | Hoch; Pattern Matches ohne Kontext fluten die Queue | Niedrig; nur als ausnutzbar validierte Findings werden gemeldet |
| Business-Logic-Fehler | Werden verpasst; keine feste Regel beschreibt kaputte Autorisierung oder Absicht | Werden durch Reasoning über Absicht, Autorisierung und Produktverhalten erkannt |
| Ausgabe pro Finding | Ein Ort und eine Regel-ID | Ein Proof-of-Concept-Exploit plus vorgeschlagener KI-Fix |
| Triage-Aufwand | Manuell; Engineers bestätigen oder verwerfen jeden Alert | Minimal; der Proof-of-Concept bestätigt das Finding |
| Neue Regeln und Abdeckung | Warten auf ein Vendor-Regelupdate | Passt sich durch Reasoning und projektspezifisches Lernen an |
Fairerweise: regelbasiertes SAST ist schnell, deterministisch und leicht zu auditieren. Für klar definierte Fehlerklassen bleibt es nützlich. AI SAST ersetzt nicht jeden Linter vollständig; es ergänzt Kontext, Validierung und Business-Logic-Abdeckung. Für mehr Details lesen Sie AI SAST vs. traditionelles SAST.
Mechanismus
Wie Hacktrons AI SAST funktioniert
Drei Fähigkeiten unterscheiden Hacktron von regelbasierten Scannern und KI-Tools, die nur triagieren.
Codebase-Kontext
Liest Ihr ganzes Repository, nicht nur den Diff.
Hacktron indexiert das Repository und seine Call Graphs, bevor es über eine einzelne Änderung nachdenkt. Es weiß, wo untrusted Input eintritt, wie er fließt und welche Funktionen er erreicht. Dieser Kontext ermöglicht es, einen echten Datenflusspfad zu bestätigen und das Finding auf den exakt verwundbaren Zeilen zu posten, statt eine Zeile isoliert zu markieren.
Proof-of-Concept-Validierung
Wenn es das Finding nicht beweisen kann, meldet es es nicht.
Für jedes Kandidaten-Finding versucht Hacktron, einen funktionierenden Proof-of-Concept-Exploit zu generieren. Kann es die Ausnutzbarkeit nicht beweisen, wird nichts gemeldet. Diese Regel ist das Gegenmittel gegen False-Positive-Fatigue: Ihr Team sieht nur, was ein Angreifer tatsächlich nutzen könnte, inklusive Reproduktionsschritten.
KI-Fix und Auto-Resolution
Ein Fix im PR, und das Finding schließt sich selbst.
Jedes validierte Finding enthält einen vorgeschlagenen Fix, passend zu Ihrem Code und bereit zur Anwendung im Pull Request. Wenn der Fix gemergt wird, prüft Hacktron erneut und löst das Finding automatisch auf, ohne manuelle Pflege oder veraltete Backlog-Tickets.
Einsatzort: Verbinden Sie ein GitHub-, GitLab- oder Bitbucket-Repository, und Hacktrons Agents laufen in Ihrer CI/CD bei jedem Pull Request. Dieselbe Engine treibt KI-Code-Review für Pull Requests an und speist die tiefere KI-White-Box-Penetration-Testing.
Wie Hacktron im Vergleich zu Snyk Code und Semgrep abschneidet
Käufer, die nach AI SAST suchen, vergleichen meist eine kurze Liste. Hier ist ein ehrlicher Vergleich der AI-SAST-Fähigkeit selbst, nicht der gesamten Plattform.
| Fähigkeit | Hacktron | Snyk Code | Semgrep |
|---|---|---|---|
| Kernansatz | KI-Reasoning plus Proof-of-Concept-Validierung | DeepCode AI Engine (SAST), SCA-first-Plattform | Patterns plus Multimodal-AI-Schicht |
| False-Positive-Haltung | Meldet nur validierte, ausnutzbare Findings | 97,18 % True-Positive-Rate, aber 34,55 % False-Positive-Rate im OWASP Benchmark | Etwa 50 % weniger Noise gegenüber KI allein (Vendor-Angabe) |
| Business-Logic-Fehler | Ja, durch kontextuelles Reasoning | Begrenzt | Begrenzt (pattern-geführt) |
| Proof-of-Concept-Exploit | Ja, pro Finding generiert | Nein | Nein |
| KI-Fix im PR | Ja, plus Auto-Resolution | Fix-Vorschläge | Assistant-KI-Triage und Autofix |
| Free Tier | Kostenlos für Open Source; kostenlose Testphase | Kostenlos (begrenzte Tests) | Community Edition (kostenlos, 3.000+ Regeln) |
| Einstiegspreis | 40 $ / Entwickler / Monat | Team ab ca. 25 $ / Dev / Monat | Team 35 $ / Contributor / Monat (jährlich) |
Zur Einordnung: Snyk und Semgrep sind breite, reife Plattformen. Wenn Sie SCA, Container- und IaC-Scanning in einer Suite brauchen, decken sie mehr Fläche ab. Hacktron konkurriert über die Tiefe des SAST-Ergebnisses selbst: Es beweist Ausnutzbarkeit und schreibt den Fix, was Triage-Zeit reduziert. Snyk-Genauigkeitswerte stammen aus dem OWASP Benchmark wie von Xygeni berichtet (Mai 2026); Semgrep-Werte und Preise stammen von semgrep.dev. Für einen tieferen Vergleich siehe Hacktron vs. Snyk und Hacktron vs. Semgrep, oder lesen Sie die Übersicht der besten AI-SAST-Tools Die vollständigen Hacktron-Pläne finden Sie im Pricing Abschnitt.
Nachweise
Beweise statt Versprechen
AI-SAST-Behauptungen sind leicht gemacht. Hacktron belegt sie mit öffentlichen Nachweisen: Kundenergebnissen, eigener Vulnerability Research und einer öffentlichen Compliance-Haltung.
Eigene Forschung
Hacktrons Team hat Advisories veröffentlicht, darunter eine BeyondTrust Pre-Authentication RCE (CVE-2026-1731, CVSS 9.9) und einen PAN-OS GlobalProtect Authentication Bypass (CVE-2026-0265). Dieselbe Engine reviewt Ihren Code. Durchsuchen Sie die veröffentlichten CVEs und Advisories.
Vertraut von Security Teams
Perplexity, Supabase, Yoto, Gumroad und WSO2 nutzen Hacktron, mit namentlichen Empfehlungen ihrer Security- und Engineering-Leads.
Compliance
Hacktron ist SOC 2 Type 1 und betreibt ein öffentliches Trust Center zu Datenverarbeitung und Sicherheitskontrollen.
Bei Zellify hat Sicherheit höchste Priorität. Vor Hacktron nutzten wir eine Kombination aus manuellen Code Reviews und automatisierten Security-Tools etablierter Anbieter, um sowohl Pull Requests als auch unsere bestehende Codebasis zu prüfen. Das gab uns eine gewisse Grundsicherheit, erforderte aber erheblichen manuellen Aufwand und ließ, wie wir später feststellten, kritische Lücken offen.
Als wir zu Hacktron wechselten und ein vollständiges Audit unserer Codebasis durchführten, waren die Ergebnisse sofort sichtbar und eindrucksvoll. Hacktron fand mehrere kritische Schwachstellen, die von anderen weit verbreiteten Tools am Markt vollständig übersehen worden waren. Das waren keine Kleinigkeiten. Es waren ernsthafte Schwächen, die bei Entdeckung durch Angreifer schwere Folgen gehabt hätten.
Für Teams, die heute auf traditionelle automatisierte Security-Tools setzen, ist es eine einfache Entscheidung, Hacktron auszuprobieren. Nach unserer Erfahrung findet es Probleme, die andere Anbieter schlicht übersehen, und das mit einer Geschwindigkeit und Präzision, die schwer zu erreichen ist.
FAQ
AI-SAST-Fragen, beantwortet
Die Fragen, die Teams stellen, wenn sie AI SAST bewerten, von Definition bis Pricing.
Was ist AI SAST?
AI SAST ist statische Anwendungssicherheitsprüfung, die KI nutzt, um Code im Kontext zu verstehen, statt ihn nur mit festen Mustern abzugleichen. Es versteht, wie Daten durch Ihre Anwendung fließen, findet reale, ausnutzbare Probleme einschließlich Business-Logic-Fehlern und erzeugt deutlich weniger False Positives als regelbasierte Scanner.
Wie unterscheidet sich AI SAST von traditionellem SAST?
Traditionelles SAST gleicht Code mit einer Regelbibliothek ab und markiert alles, was riskant aussieht. Das erzeugt viele False Positives und verpasst Logikfehler ohne Pattern. AI SAST ergänzt kontextuelles Reasoning und validiert bei Hacktron jedes Finding mit einem Proof-of-Concept-Exploit, bevor es gemeldet wird.
Reduziert AI SAST False Positives?
Ja, das ist der Hauptvorteil. Hacktron meldet nur Findings, deren Ausnutzbarkeit es beweisen kann. Ihr Team arbeitet dadurch an echtem Risiko statt an Vielleicht-Alerts. Zum Vergleich: regelbasierte Engines können in Standard-Benchmarks False-Positive-Raten von etwa einem Drittel erreichen.
Kann AI SAST Business-Logic-Schwachstellen finden?
Oft ja. Weil Hacktron über Absicht und Autorisierung statt nur Syntax nachdenkt, kann es Broken Access Control und Logikfehler erkennen, die patternbasierte Tools nicht finden, weil keine feste Regel sie beschreibt.
Ersetzt Hacktron meine bestehenden Scanner?
Nicht zwingend. Regelbasierte Linter und Scanner sind schnell und deterministisch für klar definierte Bugklassen. Hacktron ergänzt die kontextuelle, validierende Schicht darüber, und viele Teams nutzen es als Gate für Pull Requests, bei denen Ausnutzbarkeit entscheidend ist.
Wie beweist Hacktron, dass ein Finding real ist?
Hacktron versucht, für jeden Kandidaten einen funktionierenden Proof-of-Concept-Exploit zu erzeugen. Wenn das nicht gelingt, wird das Finding nicht gemeldet. Diese Regel macht die Ergebnisse vertrauenswürdig genug, um einen Merge zu blockieren.
Wie passt AI SAST in CI/CD?
Verbinden Sie ein GitHub-, GitLab- oder Bitbucket-Repository, und Hacktrons Agents laufen bei jedem Pull Request in Ihrer bestehenden Pipeline. Findings erscheinen als Inline-Kommentare mit anwendbarem Fix und lösen sich automatisch auf, sobald der Fix gemergt ist.
Was kostet Hacktron?
Der Pro Plan kostet 40 $ pro Entwickler und Monat, inklusive 50 Pull Requests mit unbegrenzten Scans pro PR und 1 $ pro zusätzlichem PR. Open-Source-Projekte sind kostenlos, Enterprise-Preise sind individuell.
Wie genau ist Hacktron im Vergleich zu Snyk Code oder Semgrep?
Hacktron konkurriert über validierte, ausnutzbare Findings statt über rohe Alert-Menge. Snyk Code zeigt im OWASP Benchmark eine hohe True-Positive-Rate, aber auch eine hohe False-Positive-Rate; Semgrep reduziert Noise mit einer KI-Schicht über Patterns. Für Details siehe die Vergleichsseiten.
Ist AI SAST sicher für privaten Code?
Hacktron ist SOC 2 Type 1 und betreibt ein öffentliches Trust Center. Prüfen Sie das Trust Center für aktuelle Details zur Datenverarbeitung, bevor Sie ein privates Repository verbinden.
Sehen Sie, was exploitability-bewusstes AI SAST in Ihrem Code findet
Verbinden Sie ein Repository und erhalten Sie validierte, ausnutzbare Findings mit Fixes in Ihrem nächsten Pull Request. Kostenlos für Open Source.
Keine Kreditkarte erforderlich