LONDON (IT BOLTWISE) – KI-gestützte Coding-Agenten beschleunigen nicht nur Softwarelieferungen, sondern erhöhen laut einem aktuellen Secrets-Sprawl-Report das Tempo, mit dem Schlüssel und Token aus dem Entwicklungsprozess heraus exponiert werden. Besonders häufig seien demnach Vorgänge mit KI-Unterstützung betroffen, wodurch sich die Angriffsfläche schneller vergrößert als klassische Detektionsmechanismen abdecken können. Der Kern des Problems verschiebt sich weg vom reinen Modellverhalten hin zu den Identitäten, die Agenten im Hintergrund verwenden. Unternehmen müssen deshalb stärker steuern, welche „Maschinen-Identitäten“ auf welche Secrets zugreifen dürfen, und dabei vor allem Dauer- und Repository-Creds konsequent reduzieren.
Dass Entwickler mit KI-Unterstützung schneller iterieren, ist längst kein Geheimnis mehr. Die spannendere Sicherheitsfrage lautet aber, wie sich dabei das Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle verschiebt. Ein 2026er Bericht zum Secrets-Sprawl zeigt dazu eine konkrete Kernaussage: Als „AI-assisted“ klassifizierte Commits sollen etwa doppelt so häufig Secrets leaken wie von Menschen verfasste. Das ist kein Hinweis auf eine neue Schwachstelle im Sinne eines einzelnen Bug-Treffers, sondern auf eine geänderte Skala. In der Praxis kann ein Coding-Agent inzwischen ein komplettes Projekt lesen, Dateien bearbeiten, Konfigurationen erzeugen und externe Dienste ansprechen, oft innerhalb einer Zeitspanne, die früher gerade für das Review eines einzelnen Pull Requests reichte.
Secrets-Sprawl selbst beschreibt den Zustand, in dem sich Identitäts- und Authentifizierungsdaten wie API-Keys, Tokens oder Service-Account-Credentials über so viele Systeme verteilen, dass ein Unternehmen sie nicht mehr zuverlässig inventarisieren und rotierten kann. Klassische Abwehr setzt deshalb stark auf nachgelagerte Erkennung: Scans durchsuchen Repositories, Pre-Commit-Checks fangen, was sie können, und Security-Teams drehen Schlüssel erst dann, wenn eine Exposition bereits entdeckt ist. Diese Maßnahmen bleiben sinnvoll, stoßen aber an Grenzen, sobald „Software handeln“ kann. Agentische KI liest lokal vorhandene Dateien, führt Kommandos aus, ruft APIs auf, interagiert mit Model-Context-Protocol-(MCP)-Servern und verändert Konfigurationen. Jede zusätzliche Fähigkeit erzeugt einen weiteren Ort, an dem Credentials nötig sind – und damit einen weiteren Pfad, über den sich ein Secret ausbreiten kann.
Gerade hier lohnt sich ein Perspektivwechsel: Die Quelle argumentiert, dass Secrets-Sprawl im agentischen KI-Zeitalter eher ein Problem der Non-Human Identities (NHI) ist als ein reines Problem von „Fehlverhalten“ der Modelle. Die Logik dahinter ist einfach: Wenn ein Agent in einem anderen System eine nützliche Aktion ausführt, steckt dahinter immer eine konkrete Identität, die diese Aktion autorisiert. Organisationen können nicht zuverlässig vorhersagen, jede einzelne Aktion einer autonomen Software wann und wie ausführt. Aber sie können definieren, welche Identität wofür Zugriff hat. Damit wird die Sicherheitsplanung von der Frage „Wie verhindere ich, dass ein Modell Secrets sieht?“ zur Frage „Welche Maschine darf welche Secrets zu welchen Zeitpunkten nutzen und unter welchen Grenzen?“
Wie schnell das kippen kann, zeigen mehrere Szenarien, die im Bericht als besonders typisch beschrieben werden. Erstens: Ein Agent, der breiten Zugriff auf den Projektkontext erhält, kann in Dateien schauen, die für Entwicklerarbeitsplätze gedacht waren – etwa.env-Dateien oder lokale Debug-Konfigurationen. Ein Produktions-API-Key in einer Konfigurationsdatei ist für einen Agenten Teil der Arbeitsumgebung, selbst wenn er für die konkrete Aufgabe eigentlich irrelevant ist. Damit verschiebt sich die Sicherheitsannahme, dass Klartext-Credentials nur dem Entwickler und den Anwendungen „gehören“, die sie explizit verwenden. Zweitens: Setup-Anleitungen für Agenten und MCP-Server vereinfachen oft Integrationen, indem Authentifizierungsdaten direkt in Konfigurationsdateien landen. Dass diese Dateien nicht in den Versionsverlauf gelangen, wirkt trügerisch, weil die Secrets auf der Workstation weiterhin in Klartext vorhanden sein können – und der Agent genau diese lokalen Rechte möglicherweise auslesen darf. Drittens: Secrets werden selten nur an einer Stelle dupliziert; neben.env landen sie als CI/CD-Variablen oder sogar in Tickets, wenn Teams beim Troubleshooting „kurz“ Werte teilen. Sobald ein Agent an diese zusätzlichen Oberflächen angebunden ist, bleibt Rotationsarbeit häufig wirkungslos, weil das gleiche Secret an anderer Stelle weiter gültig ist. Und viertens: Viele Agenten erhalten in der Prototyping-Phase großzügige Rechte, weil sonst Fehler verhindern die Produktivsetzung. Diese „zu breiten“ Berechtigungen werden oft nicht mehr nachgezogen, gerade wenn Orchestrierungsschichten mehrere Agenten bündeln und so das Risiko eines Dominoeffekts erhöhen: Wird der Schlüssel des Orchestrators kompromittiert, erben Angreifer die Gesamtreichweite der autorisierten Zugriffe.
Dass Governance hier nicht nur ein theoretisches Thema ist, untermauert der Bericht mit einer Umfrage im Umfeld von Keeper Security und RSA Conference (RSAC) 2026: 46% der Befragten gaben demnach an, dass KI-gestützte Tools Zugriff auf kritische Systeme und sensible Daten haben. Gleichzeitig sagten 76%, dass diese Identitäten nicht konsequent über Policies für privilegierten Zugriff hinweg gesteuert würden. Selbst wenn Zugriff genehmigt wird, fehlen offenbar häufig die begleitenden Kontrollen, die bei vergleichbaren menschlichen Rollen längst Standard wären. Für Security-Teams bedeutet das: Sichtbarkeit und Nachvollziehbarkeit müssen „agentisch“ gedacht werden. Sonst reagieren Incident-Responder später zwar auf sichtbare Artefakte, können aber nicht sauber rekonstruieren, welche Maschine welches Secret tatsächlich genutzt hat und was genau daraus abgeleitet wurde.
Praktisch setzt der Bericht auf mehrere Bausteine, die sich gut als Sicherheitsdesign für KI-unterstützte Entwicklung lesen lassen. An erster Stelle steht das Entfernen statischer Credentials aus dem Entwickler-Umfeld: Statt Secrets in.env-Dateien, MCP-Konfigurationen oder IDE-Einstellungen zu parken, sollen Systeme die Daten gezielt aus einem zentralen Secrets-Management abrufen, sobald sie benötigt werden. Das reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass ein Agent „aus Versehen“ Klartext aus dem Arbeitsverzeichnis mitnimmt. Ergänzend wird empfohlen, langfristige Keys durch kurzlebige, automatisch rotierte Credentials zu ersetzen. Je kürzer die Gültigkeit, desto kleiner das Zeitfenster, in dem ein Leak als wirksamer Angriffslieferant taugt. Außerdem sollten Agenten eigene, stark abgegrenzte Identitäten erhalten: Gemeinsame Service-Accounts machen nicht nur Attribution schwer, sie fördern auch eine Rechteausweitung, die im Betrieb nie wieder zurückgenommen wird. Daneben gilt: Secrets-Management darf sich nicht auf Repository-Scanning beschränken. CI/CD-Infrastruktur, Workstations, MCP-Konfigurationen, Ticket- und Kollaborationstools halten ebenfalls Credentials bereit, und ein relevanter Teil realer Vorfälle soll außerhalb von Code-Repositories beginnen. Für sensible Operationen – etwa Produktionsdeployments oder Privilege-Änderungen – plädiert der Bericht zudem für einen „Human-in-the-loop“-Ansatz, damit privilegierte Entscheidungen nicht vollständig autonom werden. Schließlich werden Inventarisierung, Logging und Audit gefordert: Agenten brauchen denselben Zugangspfad und denselben Nachweischarakter wie menschliche Identitäten, sonst wird Compliance zu einer Formalie und forensische Aufklärung zur Vermutung.
So betrachtet, ist das zentrale Ziel weniger „KI verbieten“ als Risiken so zu begrenzen, dass die gestohlenen Secrets möglichst wenig wert sind. Die Quelle formuliert es zugespitzt: KI habe Secrets-Sprawl nicht erst erschaffen, sondern offengelegt, wie schlecht viele Organisationen bisher die Sicherheit maschineller Credentials behandelt haben. Damit rückt die Architektur in den Vordergrund: unnötige statische Credentials konsequent abbauen, Standing Privileges reduzieren, Lebensdauer verkürzen, Identitäten separieren und den Maschinenbetrieb fortlaufend überwachen. Mehr Scanning allein löst das Grundproblem nicht, weil es Secrets erst findet, wenn sie bereits verteilt sind. Effektiver sind zentralisierte, konto- und zugriffsbasierte Mechanismen, die Speicherung, Scoping und Ablauf von Secrets beherrschbar machen. Genau darauf zielt der genannte Ansatz mit einem Secrets-Manager für die zentrale Absicherung von Infrastruktur- und Entwicklungs-Workflows ab – sodass KI-Agenten zwar weiterhin schneller arbeiten, aber die „Credential-Schicht“ hinter ihnen enger, kürzerlebiger und besser gouverniert bleibt.
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