Wiz: KI entdeckt CI/CD-Schwachstelle bei Snowflake nach Copilot-Patch, die den Diebstahl von Jira-API-Keys ermöglichte
Wiz berichtet, dass der KI-Sicherheitstester Red Agent eine Command-Injection-Schwachstelle in den GitHub Actions von Snowflake entdeckt hat. Diese entstand durch ein modifiziertes CI/CD-Skript und erlaubte den Diebstahl von Jira-API-Keys, bevor Snowflake die Lücke noch am selben Tag schloss und die Anmeldedaten rotierte.
Das Cybersicherheitsunternehmen Wiz hat über Testergebnisse zu einer Schwachstelle in GitHub Actions unter einem Snowflake-Konto berichtet. Red Agent, eine von Wiz eingesetzte Sicherheits-KI, konnte die Schwachstelle entdecken, verifizieren und erfolgreich Jira-API-Keys stehlen.
Die Schwachstelle wurde im Repository `snowflakedb/snowflake-connector-net` gefunden. Dort gab es einen Workflow, der beim Öffnen eines GitHub-Issues automatisch ein Issue in Jira erstellen sollte. Ursprünglich rief das Skript Werte über den Befehl jq und Umgebungsvariablen ab, was sicherer war. Ein von Copilot Autofix mitverfasster Patch änderte dies jedoch so, dass Bash-Befehle direkt über GitHub-Variablen ausgeführt wurden. Dies führte zu einer Command-Injection-Schwachstelle über den Titel des GitHub-Issues.
Quellen bestätigen jedoch, dass sich nicht klar sagen lässt, ob der fehlerhafte Code direkt von der KI geschrieben wurde. Copilot Autofix war lediglich am entsprechenden Pull Request beteiligt und hatte die Schwachstelle während der Prüfung nicht erkannt, weshalb die Schuld nicht direkt der KI zugeschoben werden sollte.
Snowflake wurde am 23. Juni 2026 von Wiz informiert und behob die Schwachstelle noch am selben Tag, wobei auch neue Anmeldedaten rotiert wurden. Untersuchungen ergaben, dass außer den Wiz-Forschern keine Dritten Zugriff auf die Daten hatten.
Dieser Fall verdeutlicht einmal mehr die Risiken moderner CI/CD-Pipelines, bei denen kleine Code-Änderungen zu schwerwiegenden Schwachstellen werden können – insbesondere dann, wenn Benutzereingaben (wie Issue-Titel) ungeprüft direkt in Skripten ausgeführt werden.
Dieser Vorfall ist ein wichtiges Beispiel dafür, dass KI-gestützte Codierungstools unsicheren Code vorschlagen können, während gleichzeitig andere KIs zur Schwachstellensuche eingesetzt werden. Unternehmen, die KI-Coding-Assistenten und CI/CD-Systeme nutzen, sollten vor jedem Deployment strenge Sicherheitsprüfungen durchführen und KI-generierten Code nicht ungeprüft übernehmen.