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Continue reading →: Runtime-Erkennung: warum Shift-Left allein nicht reicht
Ein Pipeline-Gate prüft, was vor dem Deploy bekannt ist. Was ein System zur Laufzeit tatsächlich tut, zeigt sich erst danach: eine andere Kontrollschicht.
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Continue reading →: GitHub Actions vor dem ersten Einsatz prüfen
Bevor eine fremde GitHub Action in deiner Pipeline läuft, entscheiden Maintainer-Historie, Berechtigungsumfang und Code darüber, was sie darf.
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Eine Branch Protection Rule fühlt sich an wie ein Schloss: einmal eingerichtet, sichert sie den Branch dauerhaft ab. Tatsächlich ist sie eher ein Regelwerk mit eingebauten Ausnahmen, und die Frage ist nicht, ob es Ausnahmen gibt, sondern wer sie kennt. Der Beitrag vom 6. August (Vier-Augen-Prinzip in der Pipeline) hat…
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Ein Fund im Scanner beendet ein Secret nicht. Warum Sichtbarkeit und Gültigkeit zwei verschiedene Fragen sind, und was ein Rotationsprozess dafür braucht.
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Continue reading →: KI-generierter Code in der Lieferkette: Was sich beim Code-Review ändert
Wie sich Code-Review verändert, wenn KI-Agenten mitschreiben: andere Fehlerprofile, halluzinierte Paketnamen, und warum Herkunft zur Prüffrage wird.
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Continue reading →: Prompt-Injection: Wenn Text zum Angriffsvektor wird
KI-Assistenten mit Tool-Zugriff lesen README, Issues und Logs. Warum präparierte Eingaben CI/CD zur neuen Lieferketten-Angriffsfläche machen.
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Continue reading →: Was Prüfer bei Software-Lieferanten tatsächlich fragen
Sicherheitsfragebogen und Lieferanten-Assessment sind nicht dasselbe: Was Prüfer bei SBOM, Build-Provenienz und Secrets-Handling wirklich sehen wollen.
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Continue reading →: Deploy-Frequenz ist Symptom, Batch-Size ist die Risikofrage
Wie oft du deployst, sagt wenig über das Risiko. Entscheidend ist die Batch-Size: die Größe jeder Änderung. Warum das die eigentliche DORA-Stellschraube ist.
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