Security · 15.10.2026
Nach dem Einsatz des KI-Modells „Mythos“ lässt die Bank of America rund tausend externe Entwickler Sicherheitslücken im eigenen Code schließen, um langfristig Kosten zu senken.
Die US-Großbank Bank of America hat mithilfe des spezialisierten KI-Modells „Mythos“ systematische Sicherheitsrisiken in ihrer eigenen Software-Infrastruktur identifiziert. Um die aufgedeckten Schwachstellen im Code schnellstmöglich zu beheben, wurden rund 1.000 externe IT-Spezialisten mit der manuellen Bereinigung der Altlasten beauftragt. Nach dem erfolgreichen Abschluss der umfangreichen Patch-Arbeiten verspricht sich das Finanzinstitut langfristig signifikante Einsparungen und eine deutlich resilientere IT-Infrastruktur.
Dieser Fall verdeutlicht den tiefgreifenden Einfluss, den künstliche Intelligenz auf die Software-Sicherheit und das Management von technischer Schuld hat. Auch für Unternehmen im DACH-Raum zeigt das Beispiel der Bank of America, dass selbst hochkomplexe, über Jahrzehnte gewachsene Codebasen durch moderne KI-Auditing-Tools effizient auf Sicherheitslücken analysiert werden können. Allerdings offenbart das Projekt auch eine große Herausforderung: Die rein automatisierte Identifikation von Schwachstellen erzeugt im Nachgang einen enormen manuellen Aufwand. Die Behebung der Fehler bleibt ein ressourcenintensiver Engpass, der qualifizierte Fachkräfte erfordert und IT-Budgets kurzfristig stark belasten kann.
IT-Verantwortliche und Administratoren in mittelständischen und großen Unternehmen sollten die Entwicklung von KI-gestützten Code-Analyse-Werkzeugen aktiv in ihre Sicherheitsstrategie einbeziehen. Es empfiehlt sich, bestehende Software-Entwicklungsprozesse (DevSecOps) schrittweise um automatisierte statische und dynamische Code-Analyse-Tools (SAST und DAST) zu erweitern. Auf diese Weise können Schwachstellen bereits während der Entstehung und nicht erst im Produktivbetrieb erkannt werden. Zudem sollten IT-Entscheider bei der Zusammenarbeit mit externen Software-Dienstleistern vertraglich festlegen, wie mit durch KI-Scans entdeckten Code-Mängeln umgegangen wird und wer die Kosten für die nachträgliche Fehlerbehebung trägt.
Der großflächige Einsatz des KI-Modells bei der Bank of America untermauert, dass automatisierte Sicherheitsanalysen die Zukunft der Software-Härtung einläuten. Dennoch zeigt die Praxis, dass die KI den Menschen beim Patchen komplexer Systeme auf absehbare Zeit nicht vollständig ersetzen kann, sondern primär als Katalysator für die Risikominimierung dient.
Quelle: Golem Security