Schulung · Vibe Coding · Security & DevSecOps

Vibe Coding für Security- und DevSecOps-Teams

Software per natürlicher Sprache entwickeln: vom Prompt zur App, schnell iterieren, Qualität und Sicherheit sichern, Prototypen produktiv machen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Vibe Coding für Security- und DevSecOps-Teams“ richtet sich an Rollen wie Application-Security-Engineers und Security Champions in Entwicklungsteams, DevSecOps- und Platform-Engineers, die CI/CD-Pipelines verantworten und Penetrationstester:innen und Red-Team-Mitglieder und zeigt Schritt für Schritt, wie Vibe Coding im Bereich Security & DevSecOps produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Vibe Coding beschreibt einen neuen Entwicklungsstil: Sie formulieren in natürlicher Sprache, was eine Anwendung leisten soll, und KI-Werkzeuge erzeugen den Code dazu. Statt jede Zeile selbst zu schreiben, steuern Sie über Beschreibungen, Beispiele und Feedback, testen das Ergebnis und verfeinern es in kurzen Schleifen. Das beschleunigt Prototypen, interne Tools und Experimente erheblich. Dieses herstellerneutrale Training zeigt Ihnen, wie Sie Vibe Coding mit Werkzeugen wie Claude Code, Cursor, Copilot oder browserbasierten App-Generatoren produktiv nutzen.

Genauso wichtig wie die Geschwindigkeit sind die Grenzen. Unkontrolliert generierter Code kann unwartbar, unsicher oder schlicht falsch sein. Sie lernen deshalb, Anforderungen präzise zu formulieren, Ergebnisse mit Tests und Reviews abzusichern, typische Sicherheitslücken zu erkennen und die Architektur bewusst zu steuern. Abschließend erarbeiten Sie einen klaren Pfad vom schnellen Prototyp zur produktionsreifen Anwendung, inklusive Versionskontrolle, Deployment, Dokumentation und sauberer Übergabe an das Team, das die Lösung langfristig betreibt.

KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern die Anwendungssicherheit von zwei Seiten: Sie beschleunigen Threat Modeling, Code-Reviews und das Schreiben von Detection-Regeln, erzeugen aber gleichzeitig neuen Code in einem Tempo, dem klassische Security-Gates kaum folgen. Security- und DevSecOps-Teams nutzen KI daher, um SAST-Funde zu triagieren, Fixes für Schwachstellen vorzuschlagen, CI/CD-Pipelines mit Prüfschritten zu härten und Infrastructure-as-Code auf Fehlkonfigurationen zu untersuchen. Entscheidend ist ein kontrollierter Rahmen: Agenten mit minimalen Rechten, keine Secrets im Prompt-Kontext, nachvollziehbare Änderungen per Pull Request und menschliche Freigabe für sicherheitskritische Entscheidungen. Im Kurs lernen Sie, KI als Verstärker Ihres Security-Programms einzusetzen und zugleich die neuen Risiken durch generierten Code, Prompt Injection und unsichere Tool-Anbindungen zu beherrschen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Application-Security-Engineers und Security Champions in Entwicklungsteams
  • DevSecOps- und Platform-Engineers, die CI/CD-Pipelines verantworten
  • Penetrationstester:innen und Red-Team-Mitglieder
  • SOC-Analyst:innen und Detection Engineers
  • Entwickler:innen mit Verantwortung für sichere Software-Lieferketten

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Flut an SAST-, DAST- und SCA-Funden mit hohem Anteil an False Positives
  • Security-Reviews werden zum Engpass, weil Entwicklungsteams mit KI deutlich mehr Code liefern
  • Fehlkonfigurationen in Terraform, Kubernetes-Manifests und Cloud-Policies bleiben unentdeckt
  • Neue Angriffsflächen durch LLM-Integrationen, Prompt Injection und Agenten mit weitreichenden Rechten

Das können Sie nach dem Training

  • Sie entwickeln funktionsfähige Anwendungen über natürliche Sprache mit einem passenden KI-Werkzeug.
  • Sie formulieren Anforderungen und Vorgaben so, dass die generierten Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen.
  • Sie iterieren gezielt, beheben Fehler effizient und behalten die Kontrolle über den Projektstand.
  • Sie sichern generierten Code mit Tests, Reviews und Sicherheitsprüfungen ab.
  • Sie setzen KI-Agenten für Triage, Review und Fix-Erstellung ein, ohne die Kontrolle über sicherheitskritische Änderungen abzugeben.
  • Sie integrieren KI-gestützte Prüfschritte in CI/CD-Pipelines und verknüpfen sie mit bestehenden SAST-, SCA- und IaC-Scannern.
  • Sie bewerten und mitigieren die spezifischen Risiken von KI-generiertem Code, Prompt Injection und Agenten-Tool-Zugriffen.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen des Vibe Coding
  • Was Vibe Coding ist und wie es sich von klassischer und agentischer Entwicklung abgrenzt
  • Werkzeuglandschaft: KI-Editoren, Coding-Agenten und browserbasierte App-Generatoren
  • Geeignete Einsatzfelder: Prototypen, interne Tools, Experimente, Lernprojekte
  • Rollenverständnis: Sie als Produktverantwortliche, die KI als ausführende Kraft
Modul 2 Vom Prompt zur App
  • Anforderungen als kurze Spezifikation mit Nutzern, Funktionen und Grenzen beschreiben
  • Tech-Stack und Projektstruktur bewusst vorgeben statt der KI zu überlassen
  • Benutzeroberflächen über Beschreibungen, Skizzen und Referenzbeispiele erzeugen
  • Daten, Schnittstellen und Persistenz Schritt für Schritt ergänzen
Modul 3 Iterieren und Fehler beheben
  • In kleinen, überprüfbaren Schritten arbeiten und regelmäßig committen
  • Fehlermeldungen, Logs und Screenshots als Feedback an die KI zurückgeben
  • Festgefahrene Sitzungen erkennen, zurücksetzen und mit neuem Kontext starten
  • Projektregeln und Kontextdateien anlegen, um Wiederholungen zu vermeiden
Modul 4 Qualität und Sicherheit sichern
  • Tests von der KI erzeugen lassen und deren Aussagekraft kritisch prüfen
  • Code-Reviews generierter Änderungen: Lesbarkeit, Duplikate, unnötige Komplexität
  • Typische Sicherheitslücken erkennen: Secrets im Code, fehlende Validierung, offene Endpunkte
  • Abhängigkeiten, Lizenzen und Datenschutz bei generierten Lösungen bewerten

Tag 2

Modul 5 Vom Prototyp zur Produktion
  • Kriterien festlegen, wann ein Prototyp weiterentwickelt oder neu aufgesetzt wird
  • Refactoring, Architekturbereinigung und Dokumentation mit KI-Unterstützung
  • Versionskontrolle, CI und Deployment für generierte Anwendungen einrichten
  • Betrieb, Monitoring und Übergabe an Team oder IT planen
Modul 6 Praxislabor: Security & DevSecOps
  • Threat Modeling beschleunigen
  • SAST-Funde triagieren
  • Secure Code Review
  • IaC und Container härten
  • Detection Engineering
  • Supply Chain absichern
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Quellcode, Schwachstelleninformationen und Logs sind hochsensibel: Sie lernen, welche Daten an KI-Dienste übergeben werden dürfen, wie Secrets aus dem Kontext ferngehalten werden und wie KI-Einsatz zu den Anforderungen aus NIS2, Cyber Resilience Act, DSGVO und EU AI Act passt.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Threat Modeling beschleunigen

Aus Architekturbeschreibungen und Datenflussdiagrammen STRIDE-basierte Bedrohungsanalysen ableiten, Vertrauensgrenzen identifizieren und konkrete Gegenmaßnahmen als prüfbare Anforderungen für das Backlog formulieren lassen. Bei Architekturänderungen wird das Modell gezielt aktualisiert statt neu erstellt.

SAST-Funde triagieren

Statische Analyseergebnisse mit dem tatsächlichen Code-Kontext abgleichen, Erreichbarkeit und Ausnutzbarkeit bewerten, False Positives begründet markieren und für echte Schwachstellen minimal-invasive Fixes als Pull Request vorbereiten.

Secure Code Review

Pull Requests gezielt auf Injection, fehlerhafte Autorisierung, unsichere Deserialisierung und Kryptografie-Fehler prüfen lassen, mit Verweis auf OWASP-Kategorien und nachvollziehbarer Begründung für jedes Finding. Hinweise erscheinen direkt als Review-Kommentare.

IaC und Container härten

Terraform-Module, Helm-Charts und Dockerfiles auf überprivilegierte Rollen, offene Ports, fehlende Verschlüsselung und unsichere Base-Images analysieren und gehärtete Varianten mit Policy-as-Code-Regeln erzeugen. Abweichungen werden bereits im Pull Request sichtbar.

Detection Engineering

Sigma-Regeln, YARA-Signaturen und SIEM-Abfragen aus Bedrohungsbeschreibungen entwerfen, mit Testdaten validieren und Dokumentation zu Angriffstechniken nach MITRE ATT&CK automatisch ergänzen. So entstehen getestete Regeln deutlich schneller und konsistenter als bei manueller Erstellung.

Supply Chain absichern

SBOMs auswerten, verwundbare Abhängigkeiten priorisieren, Update-Pfade inklusive Breaking Changes analysieren und Pipeline-Schritte für Signierung, Provenance und Dependency-Pinning automatisiert ergänzen. Update-Pull-Requests enthalten eine verständliche Zusammenfassung der Risiken und notwendigen Code-Anpassungen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Finding-Triage-Bot

Ein Skript, das SARIF-Dateien aus der Pipeline einliest, Funde dedupliziert, mit Code-Kontext anreichert und priorisierte Tickets mit Fix-Vorschlag erzeugt. Doppelte Meldungen verschwinden dabei zuverlässig.

Secret-Scanner-Hook

Ein Pre-Commit-Hook mit eigenen Erkennungsmustern für interne Token-Formate, Allowlist-Verwaltung und verständlichen Hinweisen, wie geleakte Secrets rotiert werden. Er läuft lokal und in der CI.

Threat-Model-Generator

Eine kleine Web-App, die aus einer Systembeschreibung ein strukturiertes Bedrohungsmodell mit Datenflüssen, Risiken und Maßnahmen als exportierbares Dokument erstellt. Die Vorlagen orientieren sich an STRIDE.

Voraussetzungen

Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Sie verfügen über Erfahrung in der Softwareentwicklung oder im Betrieb sowie über Grundkenntnisse in Anwendungssicherheit, etwa zu OWASP Top 10 und CI/CD-Pipelines.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit aktuellem Browser, Git und einem KI-Coding-Werkzeug Ihrer Wahl, etwa einem KI-Editor oder Coding-Agenten mit aktivem Konto.

Datenschutz & Compliance

Quellcode, Schwachstelleninformationen und Logs sind hochsensibel: Sie lernen, welche Daten an KI-Dienste übergeben werden dürfen, wie Secrets aus dem Kontext ferngehalten werden und wie KI-Einsatz zu den Anforderungen aus NIS2, Cyber Resilience Act, DSGVO und EU AI Act passt.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 7. Dezember 2026 – Di, 8. Dezember 2026 Salzburg Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mi, 10. Februar 2027 – Do, 11. Februar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Ist Vibe Coding nur für schnelle Prototypen geeignet?

Vibe Coding entfaltet seine Stärke vor allem bei Prototypen, internen Tools und Experimenten. Mit den richtigen Praktiken, also klaren Spezifikationen, Tests, Reviews und sauberer Versionskontrolle, lassen sich Ergebnisse aber auch in produktionsreife Anwendungen überführen. Im Kurs lernen Sie, diesen Übergang bewusst zu gestalten und rechtzeitig zu erkennen, wann ein Neuaufbau sinnvoller ist.

Welche Werkzeuge werden im Kurs verwendet?

Der Kurs ist herstellerneutral. Wir arbeiten mit gängigen Kategorien: KI-Editoren wie Cursor oder Windsurf, Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex und browserbasierten App-Generatoren. Sie können Ihr bevorzugtes Werkzeug nutzen, die vermittelten Prinzipien zu Spezifikation, Iteration, Qualität und Sicherheit lassen sich auf alle übertragen.

Wie gehe ich mit Sicherheitsrisiken bei generiertem Code um?

Generierter Code enthält häufig typische Schwachstellen wie hart codierte Zugangsdaten, fehlende Eingabevalidierung oder zu weit geöffnete Schnittstellen. Sie lernen, solche Muster gezielt zu prüfen, Sicherheitsanforderungen direkt in die Spezifikation aufzunehmen, automatisierte Scans einzusetzen und vor jedem Deployment eine bewusste Freigabe durch einen Menschen vorzusehen.

Ist KI-generierter Code ein Sicherheitsrisiko?

KI-Assistenten reproduzieren mitunter unsichere Muster, veraltete Bibliotheken oder erfundene Paketnamen. Das Risiko ist beherrschbar, wenn generierter Code dieselben Prüfungen durchläuft wie handgeschriebener: Code-Review, SAST, Dependency-Scanning und Tests. Im Kurs etablieren Sie genau diese Leitplanken und nutzen KI zugleich selbst, um Schwachstellen schneller zu finden und zu beheben.

Darf ein KI-Agent Sicherheitsfixes selbstständig einspielen?

Wir empfehlen ein abgestuftes Modell: Der Agent analysiert, schlägt Fixes vor und erstellt Pull Requests, die Freigabe bleibt bei Menschen. Für risikoarme Routineaufgaben wie Dependency-Updates mit grünen Tests kann eine höhere Automatisierung sinnvoll sein. Sie lernen, Berechtigungen, Sandboxing und Audit-Trails so zu gestalten, dass die Entscheidung nachvollziehbar bleibt.

Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Security- und DevSecOps-Teams“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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