LONDON (IT BOLTWISE) – Auf der Black Hat USA 2026 macht eine Untersuchung von Zenity Labs eine Angriffskampagne sichtbar, die sich an KI-Nutzer richtet. Im Zentrum steht die Plattform skills.sh, auf der mehr als 1,7 Millionen Installationen manipulierte KI-Erweiterungen betreffen. Die Angreifer klonten offenbar vertrauenswürdige Tools, änderten anschließend den Code und zielten dabei auf den Diebstahl von Anmeldedaten. Plattformanbieter reagierten laut den Forschern binnen 12 Stunden mit dem Entfernen der schädlichen Einträge.
Die Zahlen wirken erst auf den zweiten Blick greifbar: Laut Angaben von Zenity Labs wurden auf der Plattform skills.sh mehr als 1,7 Millionen Installationen von manipulierten KI-Erweiterungen identifiziert. Das Entscheidende daran ist weniger die reine Reichweite, sondern die Art, wie die Angreifer Vertrauen aus einem etablierten Ökosystem heraus angreifen. Während „KI-Skills“ in vielen Setups als Bausteine gelten, die Automatisierung erleichtern, kann eine kompromittierte Erweiterung direkt in Workflows einspeisen, darunter auch Prozesse rund um Authentifizierung und API-Zugriff. Genau hier wird aus einem vermeintlichen Komfortfeature schnell ein Einfallstor für Kontoübernahmen.
Technisch beschreibt die Untersuchung eine Vorgehensweise in mehreren Phasen, die vor allem auf Täuschung durch Klone setzt. Zunächst sollen die Angreifer bereits vorhandene, vertrauenswürdige Skills kopiert und die Kopien auf skills.sh hochgeladen haben. Erst danach wurde der Code verändert und mit bösartigen Anweisungen ergänzt. Für Nutzer ist diese Schrittfolge besonders schwer zu erkennen, weil die Erweiterung beim Hochladen zunächst unauffällig wirken konnte und der eigentliche Missbrauch zeitversetzt einsetzen konnte. In der Praxis bedeutet das: Selbst wenn ein Skill „harmlos“ startet, kann er später Verhalten zeigen, das nicht mehr zu der Erwartung der ursprünglichen, legitimen Vorlage passt.
Damit diese Klone überhaupt in großer Zahl installiert werden, setzen die Angreifer auf bekannte Namen und damit auf Wiedererkennung. Zenity Labs nennt dabei ausdrücklich missbrauchte Bezeichnungen wie „Paperclip“ und „Browser Use“, die als Einstieg für hohe Installationsraten dienen sollten. Solche Namensklone sind ein klassisches Muster aus der Supply-Chain-Welt: Nutzer suchen nicht nur nach Funktionalität, sondern nach dem Gefühl, dass der Inhalt „schon mal gesehen“ wurde. Wenn die Erweiterung dann zusätzlich in einem KI-Umfeld kontextabhängig arbeitet, reicht eine einzige gefährliche Nutzeraktion – etwa das Verbinden von Konten oder das Hinterlegen von Zugangsdaten – um den eigentlichen Diebstahl zu ermöglichen.
Die zeitliche Komponente unterstreicht, warum schnelle Gegenmaßnahmen allein nicht ausreichen. Der Recherche zufolge wurden die manipulierten Skills am 11.07.2026 auf dem Portal hochgeladen. Weniger als vier Wochen später, bis zum 02.08.2026, dokumentierten die Sicherheitsforscher über 1,7 Millionen Installationen der betroffenen Erweiterungen. Diese Relation ist wichtig: Je schneller eine schädliche Version in Umlauf kommt, desto schwerer wird es, die betroffenen Nutzer im Nachhinein zu identifizieren und ihre Konten gezielt zu schützen. Gerade bei vielen KI-Workflows, die auf wiederverwendbaren Zugangstokens oder parallelen Integrationen beruhen, kann ein einmaliger Installationsimpuls langfristige Folgen haben.
Interessant ist außerdem die Reaktionskette, die in der Meldung konkret benannt wird. Wie die Forscher berichten, reagierten Vercel und GitHub unmittelbar auf die Entdeckung, und innerhalb von 12 Stunden nach der Meldung seien die bösartigen Einträge von den entsprechenden Diensten entfernt worden. Für die Betreiber solcher Plattformen ist das ein Signal, dass nicht nur klassische Malware-Assets überwacht werden, sondern auch Drittanbieter-Erweiterungen, die in KI-Umgebungen „wie normale Bausteine“ wirken. Gleichzeitig bleibt die operative Realität: Bis eine Entfernung greift, können Nutzer bereits installiert und Datenabflüsse gestartet haben, wodurch ein Teil des Schadens naturgemäß vor der Bereinigung stattfindet.
Für Unternehmen und Entwickler ergibt sich daraus eine neue Priorität in der Sicherheitsprüfung von KI-Erweiterungen. Der Vorfall macht deutlich, dass Marktplätze nicht nur Lizenz- oder Kompatibilitätsrisiken tragen, sondern auch Authentifizierungs- und Identitätsrisiken. Wer KI-Tools tief in Unternehmensprozesse integriert, sollte deshalb nicht ausschließlich auf Reputation oder Funktionsbeschreibung vertrauen, sondern auch auf technische Prüfpfade: Build- und Release-Prozess nachvollziehen, Code-Änderungen zwischen Versionen validieren, Permissions für Erweiterungen eng begrenzen und verdächtige Aktionen im Kontext von Login- oder Token-Verarbeitung protokollieren. Besonders wichtig wird das, wenn KI-Erweiterungen mit Drittanbieter-Services verbunden sind, weil dann ein kompromittierter Skill nicht nur „falsche Antworten“ erzeugt, sondern Zugriffsdaten missbrauchen kann.
Als historischer Kontext passt das Muster zu früheren Supply-Chain-Angriffen, bei denen sich kompromittierte Komponenten in bestehende Vertrauensketten einschleusten. Neu ist hier allerdings die Zielrichtung: Die Erweiterungen sind nicht primär für klassische Software-Verteilung gedacht, sondern für KI-nahe Workflows, in denen Nutzer oft schneller „installieren und ausprobieren“. Genau dadurch entsteht eine Überlappung aus Produktivitätssoftware und Sicherheitskritikalität. Für die nächsten Monate dürfte sich deshalb der Fokus der IT-Sicherheitsarbeit stärker auf „KI-Ökosysteme als Angriffsfläche“ verlagern, inklusive der Frage, wie man Integrationen so gestaltet, dass selbst bei einer kompromittierten Erweiterung der Schaden begrenzt bleibt.
Die Empfehlung aus dem Vorfall lässt sich in eine schlichte operative Regel übersetzen: Installieren Sie KI-Erweiterungen nicht nur nach Nutzen, sondern nach Nachweisbarkeit. Sobald eine Erweiterung Zugriff auf sensible Konten oder Token erhalten kann, sollten interne Freigabeprozesse und technische Schutzmaßnahmen greifen. Andernfalls reicht ein einziges manipuliertes Update, um Anmeldedaten abzugreifen und in kurzer Zeit viele Konten zu kompromittieren. Die Meldung von Zenity Labs zeigt damit nicht nur ein mögliches Angriffsmuster, sondern liefert auch einen realen Maßstab dafür, wie schnell solche Risiken auf Plattformen skalieren können.
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