LONDON (IT BOLTWISE) – Immer mehr Credentials entstehen in Repositories, auf Entwicklerlaptops und in Kollaborations-Tools, während klassische Sicherheitsprozesse zu langsam werden. Das steigende Secret-Sprawl erhöht das Risiko, dass Zugangsdaten über organisatorische Grenzen hinweg landen. GitHub beschreibt ein stark beschleunigtes Code-Volumen, während GitGuardian für 2025 deutlich mehr neue Hardcoded Secrets meldet. Wer die Credential Layer nicht systematisch inventarisiert, kann Remediation und Prävention kaum verlässlich steuern.
Unternehmen sichern heutzutage nicht nur Server und Netzwerke ab, sondern vor allem Identitäten: Credentials bestimmen, wer oder was auf welche Daten, APIs und Systeme zugreifen darf. Genau an dieser Stelle verschiebt sich die Lage spürbar, denn die Credential Layer wächst nicht linear mit dem Team-Size, sondern mit jeder neuen Anwendung, Integration und Automatisierung. Im Umfeld von KI-gestützter Entwicklung kommen dabei neue „Akteure“ hinzu: KI-Agenten lesen Dateien, führen Kommandos aus und greifen auf externe Tools zu. Damit verlagert sich das Sicherheitsproblem von der Frage „Ist das Perimeter-Setup korrekt?“ hin zu „Welche Zugangsdaten existieren tatsächlich, wo liegen sie und welche Berechtigungen tragen sie?“
Technisch betrachtet fehlt der Credential Layer ein bequemes Sicherheitsperimeter. Ein Entwickler kann etwa einen Secret innerhalb eines genehmigten Cloud-Kontos anlegen und später taucht derselbe Schlüssel in Klartext in einem Repository oder in einer kollaborativen Wissensquelle auf. Andere Secrets bleiben zwar in einem freigegebenen Vault, aber Kopien wandern auf den Laptop, etwa in lokale Dateien oder in Shell-Umgebungen. Ergänzt wird das durch „Schattenpfade“ außerhalb der üblichen Security-Sicht, etwa private Projekte oder neue KI-Services, die Teams zusätzlich nutzen. In Summe entsteht eine Angriffsfläche, die nicht sauber nach Ownership oder Produktgrenzen trennt, sondern sich über mehrere Systeme verteilt.
Der Markt- und Betriebsdruck kommt zusätzlich aus der Geschwindigkeit der Software-Produktion. GitHub verweist auf ein Wachstum von ungefähr 1 Milliarde Commits im Jahr 2025 auf 2,9 Milliarden im August 2026; das entspricht laut Planungslogik einem Reporting-Tempo, das in 2026 auf einen deutlich höheren jährlichen Umfang hinausläuft. In den Kapazitätsplanungen wird zudem erwähnt, dass man von „10x“ statt „heutiger Größenordnung“ auf eine Auslegung für „30x“ umstellt, weil agentic development beschleunigt. Genau diese Volumensteigerung wirkt wie ein Multiplikator für Secret-Exposure: GitGuardian nennt für 2025 28,65 Millionen neue Hardcoded Secrets in öffentlichen GitHub-Commits, ein Plus von 34% gegenüber dem Vorjahr. Gleichzeitig wird berichtet, dass geleakte Credentials, die AI-Dienste betreffen, um 81% angestiegen sind.
Damit rückt der Kern eines wirksamen Ansatzes in den Vordergrund: Discovery darf nicht als Einmal-Check mit festen Scans verstanden werden. Jede einzelne Sichtquelle beschreibt nur einen Teil der Credential Layer. Quellcode-Scanning liefert belastbare Nachweise für Hardcoding, auch wenn ein Secret bereits aus der aktuellen Datei entfernt wurde, weil es in Git-Historie und Branches weiter existieren kann. Interne Repositories zeigen viele „Alltags“-Credentials, die Entwickler und Anwendungen während normaler Arbeit verwenden, inklusive Zugriff auf Cloud-Umgebungen und interne Dienste. Collaboration-Systeme bringen eine andere Variante ins Spiel: Credentials landen in Tickets, werden in Chats bei Troubleshooting-Vorgängen gepostet und bleiben oft länger durchsuchbar als die eigentliche Fehlersuche dauert. Erst wenn Repository-, Endpoint- und Public-Signale zusammengeführt werden, entsteht aus vielen Teilinformationen eine echte, verwertbare Inventur.
Auch die Angriffsrealität spricht für diesen Perspektivwechsel. In den Daten zur initialen Kompromittierung wird ein Anteil von 22% der Fälle genannt, in denen bereits kompromittierte Credentials eine Rolle spielen, basierend auf dem 2026 Verizon Data Breach Investigations Report. Zudem wird dort beschrieben, dass Corporate-Credentials auf nicht verwalteten Geräten zu Vorfällen beitragen können. Noch wichtiger für die Verteidigung ist die praktische Konsequenz: Ein Angreifer, der Credential-Material in einem Entwicklerkontext findet, kann damit schnell über Bereiche hinweg handeln, die Security-Teams bislang als „getrennt“ betrachtet haben. Besonders wertvoll sind hierbei Entwicklerendgeräte, weil dort Quellcodezugriff, Cloud-Authentifizierung und lokale Anwendungs-Credentials zusammenlaufen können.
In der Umsetzung bedeutet das, dass ein Secret nicht nur als Fundpunkt betrachtet wird, sondern als Datensatz mit Kontext. Validität ist dabei ein starkes Signal: GitGuardian berichtet, dass 64% der im Jahr 2022 als gültig bestätigten Credentials im Januar 2026 noch immer nutzbar waren. Der Standort verändert wiederum die Risikodynamik: Ein Secret, das nur einmal intern auftaucht, hat eine andere „Exposure History“ als ein Secret, das zuerst auf einem Laptop erscheint und später in öffentlich zugänglichen Repositories landet. Entscheidend ist zudem die Fingerprinting-Idee, die gleichartige Treffer als ein zusammenhängendes Credential-Objekt mit mehreren bekannten Exposures behandelt. Erst so lassen sich Ownership, Permission Scope und abhängige Workloads in ein gemeinsames Modell überführen.
Aus Sicht der Sicherheitskennzahlen ist das die eigentliche Lücke heutiger Messungen. Vault-Programme liefern wertvolle Informationen über bereits verwaltete Credentials, enthalten aber nicht automatisch die gesamte Population aus Klartextquellen in Repositories, Entwickler-Endpoints oder Kollaborationssystemen. Wenn Reporting nur auf „gemanagte“ Geheimnisse schaut, entsteht eine systematische Blindheit: Man sieht vielleicht 50.000 Credentials im Vault, während zusätzliche Tausende außerhalb der geplanten „paved paths“ liegen. Sicherheitsverantwortliche brauchen daher Kennzahlen wie „Anteil identifizierter Owner“, „Anteil aktiver Credentials mit Permissions- und Dependency-Kontext“ sowie „Anteil von Credentials, die in öffentliche Umgebungen übergewechselt sind“. Ohne dieses Fundament bleibt Remediation reaktiv und Prävention zufällig.
Für die nächste Stufe setzt der dargestellte Ansatz konsequent auf „Detect, Remediate, Prevent“. Detection baut dabei nicht nur Suchergebnisse auf, sondern die Landkarte, auf deren Basis gezielte Bereinigungen möglich werden. Remediation funktioniert erst dann durchgängig, wenn Security-Teams wissen, was existiert und wo es wirklich zirkuliert. Prävention wiederum erfordert eine Vorstellung davon, welche Oberflächen überhaupt für Credential Leaks offen sind – denn ohne Inventur können Teams keine belastbare Stop-Strategie definieren. In einer Zeit, in der Angreifer in Minuten statt Stunden reagieren können, wird „warten“ spürbar teuer: Nicht der Code allein wächst, sondern die Geschwindigkeit, mit der Credentials und damit Angriffswege entstehen.
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