Nach der Untersuchung “State of Secrets Sprawl 2026” enthalten interne Repositories rund sechsmal häufiger mindestens ein Secret als öffentliche. Etwa 28 Prozent aller Secret-Vorfälle entstanden vollständig außerhalb von Quellcode-Repositories – in Kollaborations- und Produktivitätssystemen, wo Zugangsdaten beim Troubleshooting in Tickets eingefügt oder bei Übergaben durch Chats geschickt werden und dort lange durchsuchbar bleiben.
Quellcodeverwaltung bleibt laut GitGuardian ein zentraler Fundort, weil hartcodierte Zugangsdaten dauerhafte Spuren hinterlassen: Ein aus der aktuellen Dateiversion entferntes Secret kann in der Git-Historie überdauern, Kopien verbreiten sich über Branches und weitere Repositories. Bei öffentlicher Offenlegung entgleitet der Wert der Kontrolle der Organisation.
Eine eigene Dimension sind Entwicklerrechner. Lokale Umgebungsdateien, zwischengespeicherte Cloud-Anmeldedaten von Kommandozeilenwerkzeugen und ungesäuberte Shell-Historien galten lange als überschaubares Risiko. Mit den Infostealer-Wellen Shai-Hulud und S1ingularity Ende 2025 wurde das Notebook des Entwicklers jedoch zum Ziel und zum Einstiegspunkt in die Lieferkette. Solche sich selbst verbreitende Schadsoftware durchsucht Browserdaten, lokale Dateien und Anwendungsspeicher – unabhängig davon, welches Team die Zugangsdaten angelegt hat.
Wie dicht Secrets auf solchen Systemen liegen, zeigt GitGuardians Auswertung der bei der Supply-Chain-Kampagne Shai-Hulud 2 kompromittierten Maschinen: Auf 6.943 betroffenen Systemen fanden die Forscher 33.185 eindeutige Secrets. 44 Prozent der Rechner hielten mehr als zehn Secrets vor, fünf Prozent mehr als hundert. Im selben Bericht wurden 24.008 eindeutige Secrets in öffentlichen MCP-Konfigurationsdateien im Jahr 2025 gezählt, davon ließen sich 2.117 als gültig verifizieren.
KI-Agenten verschärfen die Lage, weil sie auf denselben Maschinen Dateien lesen, Befehle ausführen und externe Dienste ansprechen können; über Verbindungen des Model Context Protocol kommen weitere Werkzeuge hinzu. Jede dieser Verbindungen verlangt eine eigene Authentifizierung und Autorisierung. Fehlverhalten muss dabei nicht von Angreifern ausgehen – auch ein überraschender Schritt des Modells, etwa das Löschen einer Produktionsdatenbank, kann Schaden anrichten.
Dass alte Funde relevant bleiben, belegt ein Nachtest von GitGuardian: Von Zugangsdaten, die 2022 als gültig bestätigt worden waren, funktionierten im Januar 2026 noch 64 Prozent. Der Anbieter plädiert deshalb für Credential-Fingerprinting, das mehrere Funde desselben Secrets als einen Datensatz mit mehreren bekannten Offenlegungen führt, sowie für Kontext zu Gültigkeit, Eigentümerschaft, Berechtigungen und abhängigen Workloads.
Der Angriffsdruck ist messbar: Laut dem Verizon Data Breach Investigations Report 2026 gingen 22 Prozent der Erstzugriffe auf kompromittierte Zugangsdaten zurück; Unternehmensanmeldedaten auf nicht verwalteten Geräten trieben einen erheblichen Teil der untersuchten Vorfälle. Der Erhebungszeitraum endete vor der breiten Ausbreitung der Infostealer-Würmer Anfang 2026. CrowdStrike wiederum nennt für 2025 eine durchschnittliche Breakout-Zeit von 29 Minuten bei eCrime-Angriffen, im schnellsten beobachteten Fall erfolgte die laterale Bewegung nach 27 Sekunden.
GitGuardian verweist zudem darauf, dass die Offenlegung von Secrets über den Beobachtungszeitraum hinweg 1,6-mal schneller zugenommen hat als die Zahl aktiver Entwickler. Vorhandene Secrets-Management-Programme zeigten nur, was bereits verwaltet werde: Ein Unternehmen könne 50.000 Zugangsdaten in freigegebenen Vaults halten, während tausende weitere im Klartext in Repositories, auf Entwicklerrechnern oder in Kollaborationssystemen lägen. Erst die Zusammenführung von Repository-Scans, Überwachung öffentlicher Quellen und Endpunkt-Discovery ergebe ein nutzbares Inventar – Voraussetzung für die beiden folgenden Schritte Remediate und Prevent.