LONDON (IT BOLTWISE) – Ein aktueller Bericht von Anthropic beschreibt, wie KI-gestützte Workflows mit dem Modell Claude zwischen Dezember 2025 und August 2026 in mehreren Kampagnen für Cyberangriffe genutzt wurden. Die Gruppen hinter den sogenannten Generative Threat Groups kombinieren Chat-Fähigkeiten mit Multi-Agent-Ansätzen, um Reconnaissance, Ausnutzung von Schwachstellen und Datendiebstahl systematisch auszuführen. Neben Einbrüchen identifiziert der Bericht auch Einflussoperationen, in denen KI Inhalte in großem Maßstab produziert, aber offenbar ohne nachhaltige echte Interaktionen aufbaut. Offen bleibt, wie sich die Risiken durch bessere Härtung in den nächsten Monaten weiter reduzieren lassen.
Anthropic ordnet Claude in einem umfangreichen Lagebild nicht als reines Chat-System ein, sondern als Baustein, der in der Praxis in unterschiedliche Angriffsketten integriert wird. Der Bericht spricht von sogenannten Generative Threat Groups (GTGs) und beschreibt Akteure, die sowohl staatlich unterstützt als auch finanziell motiviert sein können – inklusive kommerzieller Spyware-Anbieter, Propaganda-Institutionen und politisch ausgerichteter Einzelpersonen. Besonders brisant ist die zeitliche Einordnung: Laut Anthropic wurden entsprechende Nutzungsformen zwischen Dezember 2025 und August 2026 beobachtet. Damit rückt nicht nur die Frage nach „KI als Tool“ in den Vordergrund, sondern auch die nach „KI als Arbeitskraft“, weil die Automatisierungsschritte stärker zusammenrücken als viele klassische Verteidigungsannahmen.
Technisch beschreibt Anthropic einen Wandel in der Angriffslogik. Statt nur einzelne Antworten auf Fragen aus einem Chat abzurufen, nutzen Akteure Claude in Form von Multi-Agent-Frameworks, die Reconnaissance, Ausnutzung und Datenexfiltration ausführen. Damit entsteht ein funktionales Muster: Ein Teil des Systems sammelt Informationen und prüft Ziele, ein anderer Teil wählt und schreibt Exploit- oder Infiltrationspfade, und anschließend folgt die Sammlung und der Abtransport von Daten. Anthropic formuliert das sinngemäß als Zusammenbruch der früheren „Labor- und Tooling-Lücke“ – also der Trennung zwischen gut ausgestatteten staatlichen Operationen und Einzelakteuren. Für Security-Teams heißt das, dass der Angreifer nicht unbedingt über eine eigene hoch spezialisierte Entwicklungspipeline verfügen muss, wenn die KI-gestützte Kette die einzelnen Schritte schneller verfügbar macht.
Konkrete Beispiele aus dem Bericht zeigen, wie unterschiedlich die Spielarten ausfallen. GTG-50014, auch als MeowSHA beziehungsweise weitere Synonyme geführt, wird mit einer verteilten Credential-Harvesting-Pipeline verbunden: Die Kampagne soll über zehn AWS EC2-Worker eine große Menge von Android-APK-Dateien massenhaft heruntergeladen, anschließend mit TruffleHog auf Hard-coded Secrets geprüft und validierte Ergebnisse an eine Telegram-Gruppe übermittelt haben. Eine zweite Linie der im Bericht genannten Aktivitäten betrifft die Lieferkette: Eine andere ShinyHunters-affiliierte Gruppe soll SaaS-Anbieter kompromittiert haben, um Daten nachgelagerter Kunden zu stehlen, Reconnaissance zu beschleunigen und Exfiltration zu ermöglichen. Ergänzend nennt Anthropic GTG-20006 als russisch staatlich angebundenen Workflow, der laut Bericht handwerkliche Überschneidungen mit einem bei Sicherheitsforschung etablierten APT-Komplex aufweist; gleichzeitig bleibt der Kernpunkt derselbe: KI wird als Engineering-Assistenz und als Steuerungskomponente für zielgerichtete Ausführung eingesetzt.
Auch auf Seiten der Angreifer, die weniger „klassisch“ auftreten, wird das Muster sichtbar. GTG-50021 wird als betrügerische KI-Reseller-Operation dargestellt: Kunden erhalten dabei offenbar einen günstigen Zugriff auf Claude, während ihr Traffic im Hintergrund zu einem anderen Modell proxied wird. Zusätzlich soll ein Credential Harvester installiert worden sein, der Anthropic-Kontodaten abgreift und für weitere Missbrauchszwecke an andere Proxy-Reseller weiterveräußert. Solche Modelle missbrauchen nicht zwingend den technischen Unterbau der KI selbst, sondern drehen das Geschäfts- und Zugriffsmuster um: Sobald Identitäten und Sessions kompromittiert sind, wird die KI-Fähigkeit selbst zum Angriffshebel. Ähnlich beschreibt der Bericht GTG-50020 als finanziell motivierten Akteur, der historisch Hotel- und FinTech-Plattformen angriff, inzwischen aber auch den KI-„Supply-Chain“-Teil adressiert, etwa durch das Stehlen von API-Keys bei Modellanbietern und das gescheiterte Versuchen, auf Pre-Release-Modelle zuzugreifen.
Neben Cyberdiebstahl adressiert Anthropic außerdem Einflussoperationen und Überwachung, die über Inhalte und Kommunikationskanäle wirken. Der Bericht betont dabei, dass Claude in solchen Kampagnen als „sub-editor“ oder Content Creator eingesetzt wird, um Text in Skalierung zu erzeugen. Eine zentrale Einschränkung folgt unmittelbar: Laut Anthropic erreichten diese Aktivitäten keine „authentische“ Reichweite und seien gestört worden, bevor sich ein echtes Publikum aufbauen konnte. Gleichzeitig nennt der Bericht mehrere Clustern, darunter eine „influence-as-a-service“-Strategie mit rund 70 fingierten News-Websites, die Anthropic in Verbindung mit einer Frankreich-basierten Digitalagentur sieht, sowie ein kommerzielles Überwachungsangebot, das Social-Media-Aktivitäten analysieren und profilieren soll. Für Unternehmen ist daran vor allem relevant, dass KI-gestützte Textproduktion allein nicht die ganze Gefahr ist: In vielen Szenarien entstehen Risiko und Wirkung erst, wenn die erzeugten Inhalte mit Infrastruktur, Zielauswahl und späteren technischen Schritten zusammenlaufen.
Am Ende verdichtet der Bericht die Bedrohungslandschaft zu einem pragmatischen Sicherheitsargument. Anthropic schreibt, dass Anbieter durch breiteren und realen Einsatz mehr „threat-relevant visibility“ erhalten, als selbst Regierungen oder internationale Organisationen häufig haben. Daraus folgt eine Erwartung an die Branche: KI-Modelle müssen nicht nur leistungsfähig, sondern auch in ihren Schutzmechanismen anpassungsfähig sein, weil sich Angreiferstrategien über Reconnaissance und Exploitation hinweg beschleunigen lassen. Für die Praxis bedeutet das, dass Teams ihre Kontrollen entlang der gesamten Kette denken müssen: Zugriffsschutz und Account-Hygiene, Erkennung von ungewöhnlichen Agentic-Workflows, Absicherung von Lieferkettenkomponenten und Monitoring für Exfiltrationsmuster. Der Bericht liefert dafür eine konkrete Vorlage, weil er nicht bei abstrakten Risiken bleibt, sondern die technische Einbettung von Claude in echte Angriffsabläufe detailliert beschreibt.
Auch wenn der Bericht selbst keine vollständige „Risikokarte“ für jedes System liefert, ist die Richtung eindeutig: KI kann Angreifer von einzelnen Einstiegshürden hin zu automatisierten, parallelisierten Operationen verschieben. Anthropic sagt zudem, dass sie durch das Teilen dieser frühen Einblicke Regierungen, die Industrie und die Öffentlichkeit bei der Einschätzung der Risiken unterstützen wollen. In der Umsetzung wird sich zeigen, welche Härtungsmaßnahmen beim Anbieter und welche operativen Maßnahmen bei Kunden tatsächlich den größten Unterschied machen. Klar ist nur: Sobald KI-gestützte Systeme in Workflow- und Infrastrukturketten eingebunden werden, reicht ein einzelnes „Prompt-Filter“-Konzept nicht mehr aus, um die gesamte Angriffsfläche zu schließen.
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