LONDON (IT BOLTWISE) – Ein KI-gestütztes Auffinden von Sicherheitslücken könnte das „Bug-Angebot“ künftig stark verändern. Der Kryptografie-Professor Matthew Green warnt, dass Behörden dadurch weniger legal verwertbare Schwachstellen finden könnten. Gleichzeitig steigt der Druck, Systeme durch schnellere Patches und neue Schutzmechanismen robuster zu machen. In der Debatte prallen Erwartungen aufeinander: Mehr Bugs durch KI vs. mehr Offense durch bessere Werkzeuge und neue Code-Entwicklungspraktiken.
Die Diskussion klingt zunächst wie ein neues Kapitel im alten Streit um Verschlüsselung: Behörden beklagen seit Jahren, dass starke Kryptografie die Strafverfolgung erschwert, während Datenschutz- und Sicherheitsakteure vor „Abkürzungen“ durch Hintertüren warnen. Matthew Green, Kryptografie-Professor und langjähriger Beobachter des Machtkampfs zwischen offensiver Ausnutzung und sicherheitsorientierten Verteidigungsinteressen, formulierte Anfang August eine zugespitzte These: Wenn KI Schwachstellen so schnell und so zuverlässig aufspürt, dass Software insgesamt weniger fehleranfällig wird, könnten Strafverfolger und Nachrichtendienste weniger Möglichkeiten haben, ihre Eingriffe auf rechtlichem Wege über bekannte Sicherheitslücken durchzusetzen.
Wichtig ist dabei der Mechanismus, über den Regierungen bisher häufig Zugriff gewinnen: Statt klassisch „eingebaute“ Hintertüren zu nutzen, kaufen und entwickeln viele Staaten Werkzeuge, die Endgeräte und deren Nutzer gezielt kompromittieren können. Das entspricht dem beschriebenen Muster einer Art ungelockerter Vereinbarung („truce“): Unternehmen und Plattformen investieren in starken Schutz, während Behörden versuchen, die Lücken im Betrieb auszunutzen, etwa durch Exploits und Spyware, die Sicherheitsbarrieren umgehen. Green knüpft an das „Going Dark“-Narrativ an, das 2014 an Fahrt gewann, als der damalige FBI-Direktor James Comey die Folgen von Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für Abhör- und Zugriffsmöglichkeiten besonders betonte. Seitdem haben Anwendungen wie Signal, WhatsApp und Apples iMessage Ende-zu-Ende-Verschlüsselung einem breiten Publikum zugänglich gemacht; zusätzlich verschlüsselten Anbieter Daten auf Geräten häufig standardmäßig, sodass starke PINs oder Passphrasen den direkten Zugriff erschweren.
Unter der Oberfläche geht es bei Greens Sorge aber nicht nur um Verschlüsselung, sondern um den „Rohstoff“ Sicherheitslücke: Wenn Fehler knapper werden, verändert das die Ökonomie und die Technik der Schwachstellen-Nutzung. Befürworter der KI-gestützten Suche verweisen darauf, dass Large Language Models (LLMs) Muster in Code- und Konfigurationskontexten erkennen und dadurch Sicherheitslücken schneller finden können – potenziell in großem Maßstab. In Greens Bild führt das zu einer paradoxen Folge: Unternehmen würden häufiger und breiter patchen, während sich gleichzeitig die Zahl der verwertbaren, neu auftauchenden Schwachstellen verengt. Dann könnten Behörden laut der Befürchtung wieder stärker Forderungen nach Hintertüren aufgreifen, weil ein Zugriff „über Bugs“ schwieriger wird. Der Kern der Debatte lautet damit nicht „mehr KI ist gut oder schlecht“, sondern: Wie verschiebt KI die Verteilung von Schwachstellen über Zeit, Qualität und Ausnutzbarkeit?
Mehrere Stimmen aus der Praxis ordnen das unterschiedlich. Luna Tong, die zuvor an Bug-Such- und Exploit-Teams in etablierten Strukturen gearbeitet hat, sieht derzeit zwar eine „gold rush“-ähnliche Phase, hält sie aber für temporär: Wenn KI die Suche beschleunigt, steigt zwar die Anzahl der Funde, doch die Breite des Angebots an geeigneten Schwachstellen könnte danach wieder abflachen. Ein weiterer Einwand aus dem offensiven Sicherheitsumfeld lautet hingegen, KI könne humanen Security Research in die defensive Ecke drängen: Wenn das Finden schwerer macht, weil weniger „low-hanging fruit“ übrig bleibt, hätten Verteidiger am Ende möglicherweise strukturell den Vorteil. Paolo Stagno, Chief Technology Officer bei Crowdfense, argumentiert derweil, dass die aktuelle Praxis, in der Regierungen auf Exploits angewiesen sind, eine Art „demokratischstes“ Modell darstellt; seine Sorge richtet sich darauf, dass diese Gleichverteilung kippen könnte, falls Schwachstellen zu schwer auffindbar werden.
Andere widersprechen Greens Ausgangspunkt. Ein Forscher mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Offense-Branche äußerte Befürchtungen andersherum: Er hält es für möglich, dass weniger „einfache“ Bugs zwar schneller verschwinden, aber komplexere, für den Staat besonders nützliche Schwachstellen nicht in derselben Weise abnehmen. Diese Annahme greift auch Hamid Kashfi auf, der offensiv agierende Strukturen aufbaut und zudem an einem KI-Sicherheits-Startup mitarbeitet: Er formulierte, dass auf jeden von KI gefundenen und gemeldeten Bug wahrscheinlich sehr viele nicht gemeldet bleiben. Das verweist auf einen praktischen Punkt, der in vielen theoretischen Debatten untergeht: Melde- und Patch-Quoten sind kein Naturgesetz. Nicht jede Lücke landet bei Herstellern; nicht jede Lücke wird zeitnah geschlossen; und selbst wenn KI das Auffinden verbessert, bleibt die Frage, wie schnell das Ökosystem darauf reagiert.
Ein weiteres Argument kommt von Eva Galperin, Director of Cybersecurity bei der Electronic Frontier Foundation und Expertin für Regierungsspyware. Sie sieht „offense“ derzeit im Vorteil: einerseits, weil KI Schwachstellen hoch effizient findet; andererseits, weil „vibe-code“ und KI-unterstützte Entwicklungspraktiken den Zufluss neuer Schwachstellen erhöhen könnten. Gleichzeitig ergänzt sie eine Gegenposition, die den technischen Zeitverzug betont: Mehr Funde bedeuten nicht automatisch mehr Patches. Patching kann komplex sein, etwa wegen Abhängigkeiten in Lieferketten, Regressionstests oder der Notwendigkeit koordinierter Releases über verschiedene Plattformstände hinweg. Für Galperin bleibt deshalb die politische Triebkraft klar: Wenn Systeme einmal als zu zugriffsschwierig gelten, würden auch autoritäre Regime erneut nach „exceptional access“ drängen – unabhängig davon, wie „KI-fähig“ die Schwachstellensuche geworden ist.
Am Ende hängt die Frage, ob KI Behörden „aushungert“, an einer Gleichung aus technischer Reife, Patch-Fähigkeit und politischem Druck. Katie Moussouris, die seit Jahrzehnten mit Unternehmen beim Umgang mit gemeldeten Bugs und beim Beheben arbeitet, bringt dafür eine nüchterne Realitätsprüfung: Selbst die neuesten Geräte seien noch nicht „bug-frei“. Sie beschreibt zugleich einen Kipppunkt: Sobald Finden von Schwachstellen deutlich schwerer wird, können sich die politischen und technischen Kräfte verlagern und Forderungen nach Hintertüren wieder lauter werden. Damit verschiebt sich die Diskussion von einem einzelnen Durchbruch hin zu einem längerfristigen Wettrennen zwischen KI-gestützter Schwachstellenerkennung, der Geschwindigkeit sicherer Software-Entwicklung und der organisatorischen Fähigkeit, Patches tatsächlich in den Betrieb zu bringen.
Für Unternehmen bedeutet das: KI-basierte Sicherheitsprozesse dürfen nicht nur auf das Scannen und das Erkennen setzen, sondern müssen auch „Betriebs-Pipeline“-Denken enthalten. Wenn sich die Landschaft von Schwachstellen über Zeit verändert, wird die Frage nach Patch-Latenz, Release-Kontrolle und Monitoring ebenso wichtig wie die Frage nach der Anzahl gefundener Bugs. Gleichzeitig lohnt ein Blick auf die Angriffsseite: Selbst wenn KI die Offence vereinfacht oder beschleunigt, bleibt die reale Sicherheit eine Folge aus Architektur, Härtung, Validierung und Update-Disziplin. Greens Warnung ist damit weniger eine Prophezeiung als eine Entscheidungsvorlage: Je schneller Hersteller Systeme schließen, desto weniger nützt selbst die beste Schwachstellensuche, und desto geringer wird der Anreiz, problematische Zugriffsmethoden in Erwägung zu ziehen.
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