KI SpotlightNewsAI-Commits leaken Secrets doppelt so häufig wie menschliche
GitGuardian zählt 28,6 Millionen neue hardcoded Secrets auf öffentlichem GitHub – ein Anstieg von 34 Prozent. MCP-Konfigurationen und der Shai-Hulud-2-Breach treiben die Zahlen.
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- GitGuardian meldet 28,6 Millionen neue hardcoded Secrets auf öffentlichem GitHub im Jahr 2025, ein Anstieg von 34% gegenüber dem Vorjahr.
- Im selben Bericht nennt GitGuardian 24.008 hardcoded Secrets in MCP-Konfigurationsdateien und 33.185 im 'Shai-Hulud 2'-Breach.
- Microsoft Copilot (ehemals Microsoft 365 Copilot) ist eine KI-gestützte Produktivitäts-Engine, die LLMs, Microsoft Graph-Inhalte und Microsoft 365-Apps koordiniert.
- Databricks bietet Secret Scopes zur sicheren Speicherung von Credentials, API-Keys und Tokens; Secret Scopes können Azure Key Vault-backed sein.
- Databricks empfiehlt, Secrets in Secret Scopes zu speichern und in Notebooks/Jobs zu referenzieren, anstatt sie im Klartext zu hinterlegen.
- Databricks unterstützt die Verwendung von Secrets beim Erstellen externer Modell-Endpunkte, z.B. für OpenAI-Modelle, über die Databricks Secrets CLI.
AI-Commits leaken Secrets doppelt so häufig
Der neue State-of-Secrets-Sprawl-Bericht von GitGuardian beziffert die Lage auf öffentlichem GitHub: Im Jahr 2025 wurden 28,6 Millionen neue hardcoded Secrets entdeckt – ein Anstieg von 34 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Auffällig ist der Unterschied zwischen menschlichen und KI-unterstützten Commits: Während 1,5 Prozent aller öffentlichen Commits geleakte Secrets enthalten, liegt der Anteil bei Commits, die mit KI-Coding-Agents wie Claude Code erstellt wurden, bei 3,2 Prozent. Das ist mehr als das Doppelte. Die Zahlen deuten darauf hin, dass Automatisierung und Geschwindigkeit ein bestehendes Problem verstärken: KI-Agents lesen ganze Projekte, generieren Konfigurationen und interagieren mit externen Diensten, ohne dass Sicherheitsteams die entstehenden Credentials im selben Tempo inventarisieren oder rotieren können. Andere Berichte nennen für denselben Zeitraum 28,65 Millionen neue Secrets; die Differenz dürfte auf Rundungs- oder Definitionsunterschiede zurückgehen. GitGuardian selbst spricht von 28,6 Millionen. Die Diskrepanz ändert nichts an der Grundaussage: Die Zahl hardcoded Secrets wächst deutlich, und KI-gestützte Entwicklung trägt überproportional dazu bei.
MCP-Konfigurationen und Shai-Hulud-2 als neue Hotspots
Zwei Kategorien stechen im Bericht besonders hervor: In MCP-Konfigurationsdateien fanden die Analysten 24.008 hardcoded Secrets, im sogenannten Shai-Hulud-2-Breach allein 33.185. Beide gehören zu den am schnellsten wachsenden Bereichen geleakter Credentials. Der Zusammenhang mit AI-Services ist eng: MCP-Konfigurationen verbinden KI-Agents mit externen Werkzeugen und enthalten dafür häufig API-Keys oder Tokens im Klartext. Der Shai-Hulud-2-Breach zeigt, wie sich solche Secrets in großem Umfang ansammeln können. GitGuardian ordnet beide als Teil eines Trends ein, bei dem acht der zehn am schnellsten wachsenden Kategorien geleakter Credentials mit AI-Infrastruktur verbunden sind. Die Konsequenz: Jedes Token, jeder Service-Account und jeder langlebige Key ist eine nicht-menschliche Identität. Wenn diese Identitäten unkontrolliert wachsen, verlieren Sicherheitsteams den Überblick über Besitzverhältnisse und Rotation – ein Identitäts-Chaos, das sich mit klassischem Scanning allein nicht mehr beherrschen lässt.
