BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Spitzen-Hackerin bei Pwn2Own warnt, dass KI-Modelle wie Anthropics Mythos den Wettbewerb um neue Schwachstellen drastisch verändern. Noch helfen KI-Assistenztools ihr beim schnelleren Recherchieren, doch die „unteren Hürden“ könnten bald verschwinden. Gleichzeitig erwarten Experten, dass Angreifer KI zunehmend zur Beschleunigung von Angriffen nutzen. Entscheidend wird laut der Szene sein, dass leistungsfähige Systeme verantwortungsvoll und zeitnah zu Abwehrteams gelangen.
Bei Pwn2Own in Berlin zeigte eine der erfolgreichsten Teilnehmerinnen erneut, wie stark man mit menschlichem Handwerk und forensischem Denkvermögen werden kann. Valentina Palmiotti, besser bekannt als „Chompie“, holte mehrere Preise und sprach zugleich über eine Verschiebung im Wettbewerb: KI-gestützte Systeme könnten die Jagd nach neuen Schwachstellen künftig so beschleunigen, dass selbst Champion-Hackerinnen und -Hacker schlechtere Karten haben. Für die Sicherheitsbranche ist das ein doppeltes Signal. Einerseits gewinnen Verteidiger durch schnellere Analyse. Andererseits steigt der Druck, dass die gleiche Geschwindigkeit nicht zuerst bei Kriminellen ankommt.
Technisch betrachtet geht es um die Frage, wie KI-Modelle Schwachstellen finden, bevor sie missbraucht werden. In der Meldung steht insbesondere der Fokus auf Anthropics Modell „Mythos“: Demnach soll es in sehr vielen Softwareprogrammen tausende potenzielle Schwachstellen identifiziert haben. Chompies Aussage ordnet das ein: KI kann beim Entwickeln von Testfällen helfen, bei der Identifikation plausibler Angriffsflächen schneller werden und damit den Forschungstakt erhöhen. Dass sie dennoch weiter „zombie hacker mode“ beschreibt, verdeutlicht den Kern: Ohne maschinengestützte Beschleunigung bleiben praktische Grenzen wie Zeit, Iterationen und Schlaf bestehen.
Im Hintergrund steht auch die Historie solcher Wettbewerbe. Pwn2Own, organisiert über die ZeroDay Initiative, zwingt Teams dazu, konkrete Produktangriffe in definierten Systemen zu demonstrieren und Ergebnisse anschließend den Herstellern zu melden. Die Summe der diesjährigen Preisgelder zeigt zudem, dass es nicht nur um Theorie geht: Insgesamt wurden laut Bericht rund 1,3 Millionen US-Dollar vergeben, womit 47 neue Angriffswege über verschiedene Programme, Websites und Software hinweg ermittelt wurden. Dass Chompie außerdem einen Nvidia-gekoppelten Systempfad an Tag eins erfolgreich kompromittierte, zeigt, wie schnell sich Sicherheitsrelevanz aus reiner Forschung in reale, weit verbreitete Umgebungen übersetzt.
Markt- und Wettbewerbsdruck entsteht dabei nicht im luftleeren Raum, sondern im Zusammenspiel mehrerer Akteure. Chompies Werkzeugkette reicht von KI-Assistenz in ihrer Trainingsroutine bis zu ihrer Arbeit als Security Researcher bei IBM X-Force. Gleichzeitig werden leistungsfähige Modelle in der Branche unterschiedlich adressiert: Während KI-Hilfen wie „Claude Code“ vor allem als Produktivitätsbooster für legale Recherche positioniert werden, bleiben die Erwartungen an Modelle wie „Mythos“ und Konkurrenzansätze wie „GPT 5.5 Cyber“ vor allem sicherheitspolitisch umkämpft. Das Entscheidende ist das Timing: Wer zuerst Zugriff auf die besten Fähigkeiten bekommt, priorisiert schneller Patches, reduziert also das Zeitfenster für Angreifer.
Aus Expertensicht verschiebt sich dabei die Skill-Landschaft. Ein weiteres Beispiel liefert Orange Tsai: Er sieht KI weniger als Ersatz für Kreativität, sondern als „Assistent“, der Experimente beschleunigt, während menschliche Intuition weiterhin wichtig bleibt. Genau an dieser Stelle liegt eine technische Vergleichslogik, die Unternehmen kennen sollten: KI-basierte Analyse ersetzt nicht automatisch das Verständnis für Systemgrenzen, Berechtigungsmodelle und komplexe Interaktionen in einer Codebasis. Stattdessen entsteht ein neues Teamprofil, in dem Menschen Hypothesen formulieren, KI Testfälle und Varianten schneller bereitstellt und Security-Teams die Resultate anschließend verifizieren und verantwortungsvoll in die Disclosure-Pipeline überführen.
Für die Verteidigung bedeutet das zugleich Chancen und organisatorische Konsequenzen. Chompie betont, dass die Vorteile für Defender nur real werden, wenn solche Produkte „verantwortlich“ freigegeben werden und Abwehrteams Zugriff auf leistungsfähige Werkzeuge erhalten. Das ist mehr als ein Appell: In der Praxis entscheidet die Release-Politik darüber, ob sich ein Modell in kontrollierte Workflows integrieren lässt, etwa für Threat Modeling, Patch-Rückstände oder Regressionstests nach Bugfixes. Unternehmen, die ohnehin Maturity im Vulnerability Management aufbauen, können KI zusätzlich nutzen, um Priorisierung zu verbessern, etwa wenn potenziell gefährliche Muster schneller aus großen Code- oder Log-Beständen herausgefiltert werden.
Gleichzeitig stellt sich die Frage nach dem Missbrauch. Der Bericht beschreibt wachsende Forschung, dass Kriminelle KI nutzen, um Angriffe zu beschleunigen und in Einzelfällen neue Angriffswege zu formen, etwa im Rahmen von Data-Breach- oder Ransomware-Kampagnen. Doch ein wichtiger Zusatz bleibt: Die meisten Cyberangriffe beruhen weiterhin auf etablierten, relativ einfachen Mechanismen, etwa Phishing und Social Engineering. Das erklärt auch, warum KI-gestützte Offensive nicht immer sofort „grundlegend neu“ wirkt. Vielmehr können schon geringere Hürden zu mehr Angriffswiederholungen führen, während die eigentliche Schadenswirkung weiterhin von Zugang, Persistenz und Ausnutzung hoher Wertsysteme abhängt.
Der wahrscheinlichste Ausblick für die nächsten Monate ist daher eine Umverteilung von Risiko und Aufwand. Chompie geht davon aus, dass der „Tide“ gegen offensive Hacker dreht, weil Verteidigung von den gleichen Fähigkeiten stark profitiert. Für die Zukunft heißt das: Security-Organisationen sollten ihre Prozesse so ausrichten, dass KI-Output nicht nur „schneller“, sondern auch kontrolliert und überprüfbar bleibt. Dazu gehören klare Freigaberegeln, nachvollziehbare Testmethoden, Schutz vor Modell-Leakage sowie die datenrechtliche Frage, welche Artefakte Trainings- oder Auswerteprozessen überhaupt zuführen dürfen. Wenn diese Bausteine sitzen, kann KI die Bug-Jagd in Richtung systematische, messbare Risikoreduktion verschieben.
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