Security Intelligence,
gestärkt durch KI
YADS integriert KI-Funktionen genau an den richtigen Stellen — um Findings zu erklären, Behebungsmaßnahmen zu formulieren und die Triage zu beschleunigen. Immer mit dem Menschen im Entscheidungspfad.
Künstliche Intelligenz ist in Security-Operationen ein praktisch einsetzbares Werkzeug geworden — aber nur, wenn sie präzise eingesetzt wird. YADS verwendet KI nicht als Blackbox, die eigenständig Entscheidungen trifft. Stattdessen ist KI in spezifische, klar definierte Workflows eingebettet: das Erklären von Schwachstellen im konkreten Kontext, das Formulieren entwicklergerechter Behebungsschritte, das Erstellen von Executive Summaries, die technische Findings in Geschäftsrisiken übersetzen, und die Durchführung automatisierter DNS-Hygiene zur Eliminierung verwaister Einträge und Subdomains.
Jede KI-Funktion in YADS folgt einer zentralen Philosophie: KI schlägt vor, Menschen entscheiden. Das System generiert Prompts, Erklärungen und Code — aber deployt niemals, commitet niemals, handelt niemals ohne explizite menschliche Bestätigung. Das ist keine technische Einschränkung. Es ist eine bewusste Architekturentscheidung, um die Security-Review-Kette zu erhalten und Verantwortlichkeit zu sichern.
Die drei KI-Features in YADS bilden zusammen das Gesamtpaket: der AI Intelligence Assistant, die Finding Descriptions Engine und das AI Add-on Lab. Gemeinsam decken sie den vollständigen Zyklus von der Triage über die DNS-Bereinigung und Behebungsanleitung bis zur individuellen Erkennungslogik ab.
AI Intelligence Assistant
Der AI Intelligence Assistant gibt deinem Security-Team eine konversationelle Schnittstelle direkt in YADS. Anstatt zwischen Scan-Ergebnissen, Dokumentation und externen Chat-Tools zu wechseln, können Analysten Fragen in natürlicher Sprache stellen und kontextbezogene Antworten erhalten — verankert in den tatsächlichen Findings des Systems.
Der Assistent kennt dein aktuelles Asset-Inventar und die offenen Findings. Frage ihn, die Risikosituation einer bestimmten Domain zusammenzufassen, erstelle einen priorisierten Behebungsplan für einen Tenant, oder generiere ein Executive-Briefing für ein Management-Meeting. Der Assistent greift auf die in YADS gespeicherten Security-Findings zurück, nicht nur auf generisches Internetwissen.
- 🤖 Kontextbewusste Antworten: Die Antworten basieren auf deinen echten Scan-Daten — Domains, Findings, Severity-Scores.
- 🤖 Risiko-Zusammenfassungen: Erstelle auf Abruf eine verständliche Risikobewertung für jedes Target oder jeden Tenant.
- 🤖 DNS-Bereinigung: Automatisierte KI-Verifizierung von verwaisten DNS-Einträgen und Subdomain-Takeover-Gefahren.
- 🤖 Behebungsentwürfe: Formuliere schrittweise Fix-Anleitungen, zugeschnitten auf das konkrete Finding und den Tech-Stack.
- 🤖 Executive Summaries: Übersetze technische Findings in Management-gerechte Berichte mit konfigurierbarem Detailgrad.
- 🤖 Multi-Modell-Unterstützung: Funktioniert mit OpenAI, Anthropic Claude und lokalen Modellen über konfigurierbaren API-Key.
KI-generierte Finding-Beschreibungen
Jedes von YADS erkannte Security-Finding kann automatisch mit einer KI-generierten Klartextbeschreibung angereichert werden. Während klassische Scanner rohe Ausgaben liefern — CVE-IDs, CVSS-Scores und protokollebene Technicaldetails — wandeln YADS Finding Descriptions diese Daten in handlungsrelevante Informationen um, die auch Entwickler und nicht-technische Stakeholder verstehen.
Eine generierte Beschreibung erklärt, was gefunden wurde, warum es in deinem konkreten Kontext gefährlich ist, wie ein realistisches Angriffsszenario aussieht und welche konkreten Behebungsschritte zu ergreifen sind. Die Beschreibung wird für die exakt beobachtete Technologie und Konfiguration erzeugt — kein generisches Template aus einer Datenbank. Das reduziert den Aufwand für Triage und Ticket-Klärung erheblich.
- 📝 Kontextbewusste Erklärungen: Die KI sieht das vollständige Finding inkl. Domain, Technologie, CVSS und Scanner-Output.
- 📝 Entwicklergerechte Sprache: Beschreibungen sind für die Ticket-Erstellung strukturiert: Was, Warum, Impact, Fix-Schritte.
- 📝 Batch-Generierung: Beschreibungen für ganze Finding-Sets generieren — kritische Findings zuerst, sortiert nach Severity.
- 📝 Neu-Generierung auf Abruf: Eine Beschreibung jederzeit neu generieren, wenn sich die Datenlage ändert oder ein anderes Framing gewünscht wird.
- 📝 Review-Kennzeichnung: Jede KI-generierte Beschreibung ist sichtbar als KI-generiert markiert. Analysten müssen sie explizit bestätigen, bevor sie kanonisch wird.
AI Add-on Lab
Das AI Add-on Lab ist die leistungsstärkste — und am bewusstesten abgesicherte — KI-Funktion in YADS. Es gibt Security-Engineers eine Umgebung, in der KI beim Entwickeln eigener Scanner-Module, beim Generieren von Erkennungslogik und beim Prototyping neuer Scan-Fähigkeiten hilft. Das Lab überbrückt die Lücke zwischen einer Idee und einem funktionierenden YADS-Modul.
Beschreibe in natürlicher Sprache, was erkannt werden soll — „finde exponierte Jenkins-Instanzen mit nicht-authentifizierter Script-Console", „erkenne veraltete jQuery-Versionen unter 3.x auf Web-Assets", „identifiziere CORS-Fehlkonfigurationen mit willkürlichen Origins". Das Lab generiert ein vollständiges YADS-Modul-Skelett mit Erkennungslogik, einschließlich Scanner-Klasse, run_scan-Methode und Ergebnisschema. Der Engineer prüft, testet und deployt das Modul anschließend manuell — kein automatischer Push, kein CI-Bypass, kein stilles Deployment.
- 🧪 Modul-Code-Generierung: Erzeugt vollständige YADS-Modul-Skelette aus einer Klartextbeschreibung des Erkennungsziels.
- 🧪 Prompt-Verfeinerung: Generierten Code iterativ durch Follow-up-Prompts verfeinern, ohne YADS zu verlassen.
- 🧪 Syntax-Vorschau: Generierter Code wird mit Syntax-Highlighting angezeigt und strukturell validiert, bevor er exportiert wird.
- 🧪 Nur Export: Code wird in eine Datei exportiert. Kein automatischer Push in die Produktion, keine Selbstmodifikation des laufenden Systems.
- 🧪 Audit-Trail: Jede Generierungsanfrage und ihr Ergebnis wird für den Tenant protokolliert — wer hat was wann angefragt.
KI-Workflow in YADS
Jede KI-Interaktion folgt demselben Muster: Scan-Daten rein → KI-Verarbeitung → menschliche Prüfung → optionale Aktion.
Kosten, Risiken & Pflichten
KI-Funktionen in YADS verursachen reale Kosten und bringen reale Risiken mit sich. Wir glauben an Transparenz — hier ist, was vor dem Aktivieren der KI-Features zu beachten ist.
💰 Betriebskosten
- KI-Features erfordern einen API-Key des gewählten Anbieters (OpenAI, Anthropic oder kompatibel)
- Jede Finding-Beschreibung erzeugt ca. 500–1.500 Token pro Aufruf
- Executive Summaries mit großen Finding-Sets können 3.000–8.000 Token verbrauchen
- AI-Lab-Code-Generierung läuft bei 1.000–4.000 Token pro Modul-Skelett
- Kosten summieren sich mit dem Finding-Volumen — das API-Dashboard des Anbieters im Blick behalten
- YADS leitet keine KI-Token weiter und verrechnet keine Marge; der Anbieter wird direkt bezahlt
🔴 Bekannte Risiken
- LLMs können halluzinieren: plausibel klingende, aber falsche Fix-Schritte, falsche CVE-Referenzen oder erfundene Paketnamen
- KI-generierte Beschreibungen spiegeln den Trainingsstand des Modells wider — kürzlich offengelegte Schwachstellen können fehlen
- Generierter Modul-Code kann Fehler, Logikprobleme oder unsichere Muster enthalten
- Prompt-Injection in Finding-Daten könnte den KI-Output beeinflussen — YADS bereinigt Eingaben, aber dieses Risiko ist nicht vollständig eliminierbar
- KI-generierter Inhalt ist kein Ersatz für eine fachkundige Security-Prüfung
⚠️ Prüfpflichten
- Jede KI-generierte Finding-Beschreibung muss vor der Verwendung in offiziellen Reports von einem qualifizierten Analysten geprüft werden
- KI-generierter Modul-Code muss vor dem Deployment vollständig reviewt werden — er ist wie nicht-vertrauenswürdiger Drittcode zu behandeln
- Executive Summaries müssen vor Präsentation vor dem Management oder Kunden gegen die Rohdaten verifiziert werden
- Die eigene Organisation bleibt rechtlich und fachlich verantwortlich für den Inhalt aller Security-Reports, unabhängig davon, wie sie erstellt wurden
- KI-Output darf niemals den normalen Change-Management- oder Deployment-Prozess umgehen
✅ Was KI in YADS nicht tut
- Deployed keinen Code und modifiziert keine laufenden Scanner-Module
- Pusht keine Findings, Reports oder Summaries ohne explizite Benutzerbestätigung
- Verändert keine Scan-Schedules, Targets oder System-Konfiguration
- Sendet keine KI-generierten Inhalte an externe Systeme ohne deine Aktion
- Umgeht nicht die rollenbasierte Zugangskontrolle — KI-Features respektieren Tenant-Grenzen
Voraussetzungen & Konfiguration
Erforderlich
- → API-Key von OpenAI, Anthropic oder kompatiblem Anbieter
- → Ausgehende HTTPS-Verbindung zum KI-Anbieter-Endpoint
- → Konfiguration in Tenant-Einstellungen → KI-Konfiguration
Unterstützte Modelle & Perf
- → OpenAI GPT-4o, GPT-4 Turbo
- → Anthropic Claude (Sonnet, Haiku)
- → Lokal: qwen2.5-coder, llama3, mistral
- → VRAM-bewusstes Laden & Health-Checks
- → Ollama & LM Studio Integration