PALO ALTO / LONDON (IT BOLTWISE) – Berichten zufolge zeigt Unit 42, wie Angreifer von KI-Halluzinationen profitieren: Modelle erfinden Domains, und wer sie zuerst registriert, erbt den Vertrauensvorschuss. In Tests wurden 685.339 Fragen zu 913 Marken in Millionen Links übersetzt, darunter bereits tausende als klar bösartig eingestufte Adressen. Besonders kritisch ist, dass viele Phantom-Domains neu sind und Reputation- und Blocklist-Systeme noch keine Signale haben. Der Bericht macht damit deutlich, dass bei KI-gestützten Assistenten Links künftig als unbestätigte Entwürfe behandelt werden müssen.

Wenn Künstliche Intelligenz eine Website empfiehlt, behandeln viele Menschen den Link wie eine überprüfte Information. Genau diese Erwartung kippt beim sogenannten Phantom Squatting: KI-Modelle erzeugen Domainnamen, die es in der Realität noch nicht gibt, und Angreifer kaufen diese Namen, bevor Defender überhaupt reagieren können. Dadurch reicht es oft, keine klassische Phishing-Mail zu versenden oder Werbebudgets zu verbrennen—die Domain selbst wird zum Vehikel, weil Tools und Nutzer der sprachlichen Ausgabe des Modells vertrauen. Branchenberichte beschreiben den Ansatz als besonders gefährlich, weil er die „Trust-Kette“ zwischen Modell, Link und Browserlaufzeit ausnutzt.
Technisch entsteht das Problem aus einer Eigenschaft moderner Sprachmodelle: Sie optimieren auf plausibel klingende Sequenzen, nicht auf globale Konsistenz mit existierenden DNS-Einträgen. In den von Unit 42 ausgewerteten Daten sollten zwei KI-Modelle insgesamt 685.339 Fragen zu 913 bekannten Marken beantworten. Dabei entstanden laut Bericht 2,1 Millionen Links—ein Großteil davon sind aus Sicht der Domainverwaltung zunächst „leere Behälter“. Kritisch ist, dass Bedrohungsfeeds, Blocklisten und Reputation-Scores bei neu registrierten Domains oft noch nicht greifen, weil ihnen anfangs die Beobachtungsdaten fehlen. Das Zeitfenster zwischen Registrierung und erster Erkennung schrumpft so auf den Zeitraum, den Angreifer zum Aufsetzen einer Landingpage benötigen.
Die Wirkung wird zusätzlich verstärkt, weil die Phantom-Domains aus dem Sprachmuster der Modelle hervorgehen, nicht aus einem „Gedächtnis“ an bereits existierende, bösartige Ziele. Der Bericht deutet darauf hin, dass die generierten Adressen nicht in den Trainingsdaten der Modelle „vorverdrahtet“ waren; die Modelle schrieben vielmehr neue Namen nach strukturellen Wahrscheinlichkeiten. Noch härter trifft das in der Praxis, dass verschiedene Modelle für dieselbe Anfrage auffällig ähnliche Fake-Domains produzieren—ein Muster, das Angreifern die nächste Zielsuche erleichtert. Selbst wenn man die „Kreativität“ erhöht, kommen eher mehr erfundene Domains heraus, aber nicht automatisch sicherere Ergebnisse.
Auf der Markt- und Verteidigerseite verändert das die Prioritäten: Security-Teams können zwar heuristisch ableiten, welche Domainformen ein Modell wahrscheinlich inventiert, doch sie müssen dann praktisch überwachen, wer diese Namen zuerst registriert. Unit 42 rahmt den Mechanismus als strukturelles Problem von LLM-Architekturen, das sich nicht einfach „wegpatchen“ lässt. Wettbewerber und Plattformanbieter verfolgen zwar Sicherheitsschichten in ihren Agenten-Workflows, etwa über URL-Sandboxing oder erlaubte Ziellisten, aber in vielen Organisationen öffnet ein Agent Links noch immer automatisiert. Wenn Copiloten, Entwicklungsassistenten oder Recherche-Agenten ohne Validierung auf Modell-Outputs zugreifen, wird Ausgabe selbst zur Eingabe—und damit zur Angriffsoberfläche.
Der Bericht liefert dafür konkrete Fallbeispiele, die den vollständigen Loop sichtbar machen: In einem Fall wurde am 8. März 2026 ein halluzinierter Domainname erzeugt, der dem Online-Marktplatz eines nationalen Postdienstes ähnelte. Beide Modelle erzeugten ihn über verschiedene „Temperature“-Einstellungen hinweg, was auf einen stabilen Mustermechanismus hindeutet. Am 31. März registrierte ein Angreifer genau diese Domain und stellte ein Phishing-Setup unter dem Namen „Montana Empire“ bereit. Laut den beschriebenen Beobachtungen kopierte das Kit die echte Storefront in Echtzeit und zielte auf Kartendaten, Banktransferinformationen sowie nationale Identitätsdaten; ein Telegram-Bot erlaubte die manuelle Freigabe von One-Time-Passcodes, zusätzlich sichtbar an zurückgebliebenen Projektartefakten und Session-Logs, die auf ein KI-Coding-Assistenztool hindeuten.
Im zweiten Fall erkannte Unit 42 eine ähnliche Phantom-Domain 51 Tage bevor ein Angreifer sie registrierte. Danach folgte die klassische „Brand-Clone“-Verpackung: eine pixelgenaue Kopie der Marke, ein gefälschtes 4,8-Sterne-Rating und Behauptungen von mehr als zwei Millionen Nutzern—darauf aufbauend wurde eine bösartige Android-App gestreut. Darüber hinaus nennt der Bericht weitere beobachtete Domainmuster, darunter eine bereits seit fast einem Jahr missbrauchte Bankmarke aus den Vereinigten Arabischen Emiraten, eine europäische Bank sowie Sportwetten-Ziele für Nutzer in Bangladesch. Diese Kombination aus Frühwarnung und anschließender Kommoditisierung zeigt, dass Phantom Squatting nicht nur „Laborphänomen“ ist, sondern sich in organisierte Kampagnen integriert.
Historisch ähnelt das Verfahren dem Slopsquatting—nur eben auf der Ebene von Software-Paketen und nicht von Produkt-URLs. In den letzten Jahren haben mehrere Studien gezeigt, dass KI-gestützte Codegeneratoren häufig Paket- oder Modulnamen vorschlagen, die es nicht gibt, und dass sich daraus direkt Angriffsflächen für Supply-Chain-Kompromisse ableiten. Der Bericht verweist dabei auf Campaigns, die Phantom-Bausteine in reale Ökosysteme bringen, etwa über populäre Paketregister mit zehntausenden Installationen. Für Unternehmen bedeutet das: „Modell-Output ist Input“ wird zum operativen Standard, und der eigentliche Sicherheitshebel liegt nicht in der Erwartung, dass KI stets korrekt ist, sondern in Validierungsschritten. Praktisch wird damit jeder Link, den ein Modell ausgibt, zum Entwurf, der vor Login, Passwort-Post oder Code-Paste gegen die offizielle Domain geprüft werden muss.
Für die Zukunft lässt sich ein klarer Fahrplan ableiten: Erstens sollten Agenten-Workflows so gestaltet werden, dass sie Modell-generierte URLs nur nach DNS- und Domain-Checks öffnen oder herunterladen—idealerweise in isolierten Umgebungen und mit erlaubten Zielmappings. Zweitens sollten Security-Teams, unterstützt durch threat intelligence, Muster von Phantom-Domains in der Registrierungskette überwachen, also nicht nur später blockieren, sondern frühzeitig Detektions- und Alerting-Regeln ansetzen. Drittens ist der organisatorische Kulturwandel entscheidend: Wer KI als Autorität behandelt, beschleunigt den Angriff, wer sie als unbestätigten Vorschlag behandelt, schafft Zeit. Der eigentliche Wettbewerb ist damit nicht zwischen Modellen, sondern zwischen Reaktionsgeschwindigkeit und dem „Move first“-Vorteil der Angreifer.
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