CodeMender – Übersicht

Die Einführung fortschrittlicher KI-Modelle hat zu weitverbreiteten Bedenken hinsichtlich von Sicherheitslücken im Code geführt. Da Angreifer Zugriff auf neue Funktionen zum Generieren von Exploits erhalten, stehen Sicherheitsteams unter enormem Zeitdruck, um Sicherheitslücken proaktiv zu finden und zu beheben, bevor sie ausgenutzt werden können.

CodeMender ist ein KI-basierter Agent für die Sicherheit von Code, der schwerwiegende Sicherheitslücken in Ihrer Codebasis finden, überprüfen und beheben kann. CodeMender umschließt ein feinabgestimmtes Harness um ein LLM und nutzt von Google DeepMind entwickelte Prompts, Skills und Orchestrierungslogik, um das Modell in ein agentisches System zu verwandeln, das auf Codesicherheit spezialisiert ist.

Funktionsweise

CodeMender ist für die Skalierbarkeit und Vielfalt moderner Unternehmensumgebungen konzipiert, in denen Code in zahlreichen Sprachen und Systemtypen vorhanden ist:

  • Schwachstellen finden: Der Agent scannt Ihre Codebasis mithilfe eines LLM, das von ihm gesteuert wird. Dabei werden spezielle Tools und Prompt Engineering eingesetzt, um das Modell auf Sicherheitslücken zu konzentrieren. Alternativ können Sie eine Liste mit Sicherheitslücken aus externen Tools zum Scannen von Sicherheitslücken importieren.
  • Sicherheitslücken überprüfen: Erstellen Sie den Code und versuchen Sie, die gefundenen Sicherheitslücken auszunutzen, um zu prüfen, ob sie ausgenutzt werden können. So können bestätigte Sicherheitslücken priorisiert und die Falsch-Positiv-Rate gesenkt werden.
  • Sicherheitslücken beheben: Sie können einen Patch generieren und testen, der mit der Sprache Ihrer Codebasis kompatibel ist.

In allen drei Phasen können Sie CodeMender Kontext bereitstellen, damit die Besonderheiten Ihrer Anwendung und Ihres Bedrohungsmodells berücksichtigt werden. Diese Kombination aus einem LLM und dem feinabgestimmten Harness von CodeMender liefert Ergebnisse von höherer Qualität als die Verwendung eines LLM allein zum Auffinden und Beheben von Sicherheitslücken.

Systemarchitektur

Aus Nutzersicht besteht das CodeMender-System aus zwei Komponenten:

  • Agent: Ein gehostetes Multi-Agent-System, das die zentrale Geschäftslogik und das Reasoning ausführt.
  • Client: Ein Client, der auf Ihrem Computer ausgeführt wird und sowohl als CLI (zum Ausgeben von Befehlen und Anzeigen von Ausgaben) als auch als Daemon (zum Ausführen von Befehlen im Namen des Agents, z. B. zum Navigieren in der Codebasis und zum Überprüfen von Sicherheitslücken und Patches) fungiert.

Unterstützte Sprachen und Frameworks

CodeMender unterstützt die wichtigsten Arten von Sicherheitslücken in allen wichtigen Programmiersprachen: C/C++, Go, Java, Python, TypeScript / JavaScript, Rust und Ruby. Außerdem werden Standardbibliotheken in diesen Sprachen sowie gängige Enterprise-Frameworks (z. B. HTML/CSS, Django, Flask, React, Spring Boot und Express) umfassend unterstützt.

Die unterstützten Arten von Sicherheitslücken decken ein breites Spektrum von Software-Sicherheitslücken in Anwendungslogik, Datenverarbeitung, Speicherverwaltung und Authentifizierungssteuerungsflüssen ab.

Unterstützte Modelle

CodeMender unterstützt die folgenden Modelle:

Klicken Sie, um die unterstützten Modelle zu maximieren.

Informationen zum Angeben eines Modells beim Ausführen von CodeMender-CLI-Befehlen finden Sie unter Modell angeben.

Sicherheit und Datenschutz

In den folgenden Abschnitten werden das Sicherheitsmodell, die Richtlinien zur Datenaufbewahrung und die Zugriffssteuerung von CodeMender beschrieben:

Welche Daten werden an die Cloud gesendet?

Wenn Sie CodeMender verwenden, vermittelt das lokale CLI-Tool den Zugriff auf Ihren Code. So wird sichergestellt, dass Ihre vollständigen Quellcode-Repositories niemals auf die Server von Google hochgeladen und nicht unabhängig vom gehosteten Agent geklont werden.

Stattdessen sind die an den von Google gehosteten Agent gesendeten Daten streng lokalisiert und bestehen aus:

  • Gezielte Dateiinhalte oder Code-Snippets, Informationen zu Sicherheitslücken, vorgeschlagene Patches und Ergebnisse der Befehlsausführung.
  • Metadaten, Diagnosedaten, Fehler und Telemetriedaten zur Nutzung (z. B. verbrauchte Tokens und Befehlsdauer).

Der Quellcode Ihrer Kunden wird niemals zum Trainieren der zugrunde liegenden Modellgewichte verwendet.

Wie lautet die Aufbewahrungsrichtlinie?

CodeMender verwendet eine strenge, kurzfristige Datenaufbewahrungsrichtlinie:

  • Maximale Aufbewahrungsdauer von 7 Tagen:Sitzungsdaten, einschließlich Code-Snippets und Tracking-Status, werden bis zu 7 Tage lang im Speicher der Gemini Enterprise Agent Platform aufbewahrt, damit Nutzer unterbrochene Scans nahtlos fortsetzen können. Nach 7 Tagen wird sie automatisch gelöscht (siehe Zero Data Retention).
  • Explizites Löschen:Kunden müssen nicht 7 Tage warten, sondern können durch Aufrufen von DeleteInteraction eine sofortige Bereinigung aller Sitzungsdaten auslösen.
  • Kurzlebige Ergebnisse:Ergebnisse zu Sicherheitslücken und Patches werden nicht in langlebigen Datenbanken gespeichert, sondern während der Pipeline im Arbeitsspeicher gesammelt.

Wer kann auf die Daten zugreifen?

CodeMender wurde mit einem „Zero-Data-Access“-Ansatz in Bezug auf die Sichtbarkeit durch Menschen entwickelt:

  • Kein menschlicher Zugriff:Keine menschlichen Gruppen oder Google-Techniker haben Zugriff auf Kundendaten in der Produktionsumgebung.
  • Keine Sichtbarkeit für Google-Mitarbeiter:Auch für das Debugging in der Produktion und die Fehlerbehebung haben Google-Mitarbeiter keinen Zugriff auf den Quellcodekontext des Kunden oder auf vorübergehende Sitzungsstatus.
  • Strikte Isolation:Alle Daten werden logisch isoliert und der Zugriff wird nach Organisation und Abrechnungsprojekt des Kunden gesteuert, um den Datenschutz von Mandanten in unserer gemeinsam genutzten Infrastruktur zu gewährleisten.
  • VPC Service Controls (VPC-SC): Die Architektur von CodeMender unterstützt VPC Service Controls (VPC-SC) vollständig, um Ihre Umgebung zusätzlich zu schützen. So können Sie einen sicheren Sicherheitsbereich für Ihre Google Cloud-Ressourcen definieren und das Risiko einer Daten-Exfiltration verringern, während Ihre lokalisierten Daten an die Cloud-Reasoning-Engine gesendet werden.

Erste Schritte mit der CLI

Richten Sie das CLI-Tool ein und initialisieren Sie Ihren Arbeitsbereich, um mit dem Scannen zu beginnen.

Vorbereitung

Bevor Sie die CodeMender-CLI initialisieren, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung richtig vorbereitet ist:

  • CodeMender-CLI herunterladen:Laden Sie die CodeMender-CLI-Binärdatei für Ihr Betriebssystem herunter und installieren Sie sie.
  • Google Cloud-Anmeldedaten konfigurieren:Konfigurieren Sie Google Cloud Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC), um die CLI zu authentifizieren.
  • Quellcode bereitstellen:Klonen oder kopieren Sie den Quellcode des Projekts, das Sie scannen möchten, in Ihren Arbeitsbereich.

Modell angeben

Standardmäßig wird in CodeMender Gemini 3.5 Flash verwendet. Wenn Sie das Standardmodell überschreiben möchten, übergeben Sie das Flag --model mit der entsprechenden Modell-ID:

  • Gemini 3.5 Flash (Standard): --model gemini-3.5-flash
  • Gemini 3.1 Pro (Vorabversion): --model gemini-3.1-pro-preview
  • Gemini 3 Flash (Vorabversion): --model gemini-3-flash-preview

Das Flag --model wird von den folgenden Befehlen unterstützt:

  • cm find
  • cm verify
  • cm fix

Verwenden Sie die folgende Syntax, um ein Modell anzugeben, wenn Sie einen dieser Befehle ausführen:

cm COMMAND TARGET --model MODEL_NAME

Nächste Schritte

Eine ausführliche Anleitung finden Sie in den folgenden Leitfäden: