LONDON (IT BOLTWISE) – Anthropic meldet, dass sein KI-Modell Claude in den vergangenen acht Monaten mehrfach missbraucht worden ist. Dabei geht es laut dem Unternehmen sowohl um mutmaßlich von Russland gesteuerte Cyberspionage als auch um Versuche chinesischer KI-Firmen, Fähigkeiten von Claude zu kopieren. Zudem beschreibt Anthropic, dass KI inzwischen nicht nur als Unterstützung dient, sondern zur Steuerung ganzer Angriffsketten genutzt wird. Besonders relevant für Sicherheitsverantwortliche: Zwischen Mai und Juli 2026 wurden mehr als 151 Millionen Interaktionen von über 3500 als betrügerisch eingestuften Konten erkannt.
Die neue Sicherheitsdebatte dreht sich nicht mehr um „KI als Assistent“, sondern um KI als Steuerzentrale in Angriffsketten. Anthropic berichtet von mehreren Fällen, in denen sein KI-Modell Claude offenbar für unautorisierten Zugriff, Spionage und Trainingszwecke zweckentfremdet wurde. Nach Angaben des Unternehmens nahm die missbräuchliche Nutzung in den vergangenen acht Monaten zu, wobei Cyberkriminelle und staatlich getriebene Akteure KI nicht nur für einzelne Hilfestellungen nutzten, sondern für die Planung und Ausführung ganzer Abläufe. Für IT-Entscheider ist die Botschaft damit klar: Wenn Modelle in der Praxis „interaktiv“ angesprochen werden, wird jeder Prompt zur potenziellen Eintrittsstelle.
Technisch betrachtet liegt ein Teil des Risikos in der Kombination aus Zugriff auf ein Modell und der Möglichkeit, aus Ergebnissen wiederum Lernsignale zu gewinnen. Anthropic beschreibt, dass Angriffe von sieben chinesischen Laboren gestoppt worden seien. Dazu gehörten auch Technologieriesen wie Alibaba sowie Start- und Forschungsumfelder wie Moonshot, DeepSeek und Xiaomi. Mitarbeiter, die einem der genannten Unternehmen zugeordnet werden, hätten laut Anthropic den größten Angriff dieser Art ausgeführt, um Claude-Fähigkeiten zu nutzen und damit eigene Qwen-Modelle zu verbessern. In diesem Szenario werden kleinere KI-Modelle mit den Ergebnissen eines größeren, teureren Modells trainiert, um Entwicklungskosten zu senken. Genau hier entsteht eine Grauzone: Das Training wirkt wie eine „legitime“ Optimierung, ist aber in der Logik des Angreifers ein datenseitiges Ausnutzen von Verfügbarkeit und Output statt ein sauberer, eigener Forschungsweg. Zwischen Mai und Juli 2026, so die Darstellung, stellte Anthropic mehr als 151 Millionen Interaktionen aus über 3500 als betrügerisch eingestuften Konten fest.
Auch beim zweiten Muster geht es weniger um das reine Kopieren von Wissen als um das systematische Einspeisen von Daten in einen fremden Modellkontext. Anthropic nennt als Beispiele die Chatbots Kimi (Moonshot) und DeepSeek, bei denen Live-Gespräche von Kunden, teilweise mit sensiblen Informationen, in Claude eingespeist worden seien. Anschließend seien die Antworten des Systems wiederum als Trainingsdaten verwendet worden. Für Unternehmen ist das deshalb kritisch, weil es nicht auf „klassische“ Datendiebstahl-Vektoren wie SQL-Injection oder Datei-Exfiltration allein hinausläuft, sondern auf eine Missbrauchskette, in der Kommunikation, Modellantworten und anschließendes Training zusammen wirken. Das verändert auch die Anforderungen an Monitoring: Nicht nur Zugriffslogs auf API-Keys zählen, sondern auch Muster im Prompt-Verhalten, Session-Historien und die Korrelation mit auffälligen Kontoaktivitäten.
Besonders alarmierend ist die Wechselwirkung aus KI und bereits bekannten Tätermustern. Anthropic beschreibt eine Hackergruppe, deren Vorgehen mutmaßlich mit der russischen Gruppe „Midnight Blizzard“ übereinstimme, und ordnet ihr die Nutzung von KI zur Durchführung von Angriffen auf Ziele in der ukrainischen Regierung, im Militär und im diplomatischen Sektor zu. Die US-Regierung habe diese Gruppe nach Angaben der US-Regierung früher mit dem russischen Auslandsgeheimdienst SVR in Verbindung gebracht. Zudem nennt Anthropic ein weiteres technisches Detail: Die Gruppe soll ein System entwickelt haben, das automatisch erkennt, wenn die eigene Schadsoftware von Sicherheitssystemen entdeckt wird, und den Code so lange umschreibt, bis er wieder unentdeckt bleibt. Solche Mechanismen passen gut zu KI-gestützter Automatisierung, weil sie Werkzeuge für schnelle Iteration liefern – etwa um Varianten zu generieren, Tests zu beschleunigen oder Erkennungsmuster zu umgehen. Gleichzeitig nennt das Unternehmen weitere Aktivitäten, bei denen Claude für die Entwicklung von Software für konventionelle Waffen missbraucht worden sein soll, darunter für Schusswaffen, Raketen und bewaffnete Drohnen.
Dass sich die Modellfähigkeit zunehmend in Richtung „produktiver“ Missbrauch verschiebt, untermauert Anthropic auch mit einer zeitlichen Einordnung. Jacob Klein, Leiter der Bedrohungsanalyse bei Anthropic, sagte in einem Interview: „Vor einem Jahr wären die Modelle für eine Aufgabe wie die Optimierung einer Drohne oder der Software einer Rakete einfach nicht so gut gewesen wie heute“, erklärte er. Die Formulierung zielt dabei auf die Beobachtung, dass Leistungsfortschritte nicht nur neue Anwendungsfälle im legitimen Bereich ermöglichen, sondern auch die Wirksamkeit von Angreifern erhöhen. Für IT-Security bedeutet das: Risikoanalysen müssen die Entwicklungsrichtung aktueller Modellgenerationen einbeziehen und nicht nur die vorhandene Bedrohungslage. Wer KI-Modelle nutzt, sollte außerdem stärker in „Model Governance“ investieren – also in technische und organisatorische Kontrollen rund um Zugriff, Logging, Prompt-Richtlinien und das Zusammenspiel mit Trainingsprozessen bei Drittnutzern.
Marktseitig verschiebt sich damit auch das Konkurrenz- und Operating-Model der KI-Ökosysteme. Wenn große Anbieter detaillierte Missbrauchsstatistiken wie 151 Millionen Interaktionen in einem klar abgegrenzten Zeitraum veröffentlichen, werden Schutzmaßnahmen messbar und Vergleichbarkeit nimmt zu. Gleichzeitig steigt der Druck auf Unternehmen, eigene KI-Anwendungen so zu gestalten, dass sensible Informationen nicht ungewollt in fremde Modellkontexte gelangen. Das betrifft sowohl interne Chat-Assistenten als auch Workforce-Tools und Integrationen in Unternehmensprozesse, bei denen Nutzer Prompts unbeaufsichtigt an externe Systeme senden können. In der Praxis wird es damit wahrscheinlicher, dass Sicherheits- und Compliance-Teams enger mit KI-Engineering zusammenarbeiten, um Prompt-Flows, Datenklassifikation und technische Barrieren so zu koppeln, dass missbräuchliche Schleifen erst gar nicht entstehen.
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