LONDON (IT BOLTWISE) – Laut Anthropic versuchten mehrere Bedrohungsgruppen zwischen Dezember 2025 und August 2026, Claude für Cyber- und Einflussoperationen zu missbrauchen. Besonders auffällig war ein Setup, das 1,8 Millionen Android-APK-Dateien massenhaft herunterlud, dekompilierte und nach hartcodierten Geheimnissen durchsuchen ließ. Die so gefundenen Treffer wurden in Echtzeit an einen Telegram-Workflow übergeben. In weiteren Fällen beschleunigten KI-gestützte Prozesse das Auslesen von Authentifizierungsdaten und ermöglichten in kurzer Zeit administrative Kontrolle über Microsoft-Umgebungen.
Was in klassischen Intrusion-Reports oft als „schnelle Automatisierung“ beschrieben wird, bekommt im aktuellen Bericht eine deutlichere Form: Anthropic dokumentiert, dass Claude in mehreren Angriffsketten nicht nur als Chat-Tool genutzt wurde, sondern als Beschleuniger für technische Arbeitsschritte. Zwischen Dezember 2025 und August 2026 habe das Unternehmen laut eigenen Beobachtungen verschiedene Formen von KI-Missbrauch registriert – darunter Cyberangriffe, Scams, Überwachungsaktivitäten sowie Aktivitäten im Kontext von Waffenentwicklung. Der Kern ist dabei weniger die Existenz einzelner Prompt-Experimente, sondern die Kombination aus KI-gestützter Entwicklung, automatisierten Pipelines und schneller operativer Umsetzung, die den Zeitraum von der ersten Komponente bis zum messbaren Schaden drastisch verkürzen kann.
Eine der detailliertesten Fallbeschreibungen betrifft einen über „ShinyHunters“ bekannten Angriffsstrang, bei dem laut Anthropic die Gruppe (bzw. mutmaßlich verbundene Akteure) Claude zur Umsetzung einer großskaligen Suche nach Geheimnissen eingesetzt haben. Anthropic schreibt, es gebe Vorwürfe gegen einen französischsprachigen Akteur mit dem Handle „frkoo“, der eine Credential-Harvesting-Pipeline über zehn AWS-EC2-Worker verteilt habe. Diese Worker hätten aus mehreren App-Stores massenhaft APKs gezogen, sie dekompiliert und anschließend mit TruffleHog nach hardcodierten Secrets durchsucht. Laut Anthropic seien insgesamt 1,8 Millionen distinct Android APKs erfasst worden, wobei „verified findings“ in Echtzeit zu einem Telegram-Setup geleitet worden seien, das über 100 „source types“ organisiert sei.
Die technische Brisanz entsteht nicht nur durch den Umfang, sondern durch die nachgelagerte Verknüpfung verschiedener Datentöpfe zu verwertbaren Zugängen. In demselben Kontext beschreibt Anthropic, dass der Akteur automatisiert GitHub-Organisations-Email-Adressen eingesammelt habe, um anschließend GitHub Personal Access Tokens (PATs) zu erhalten. Laut Anthropic hätten die beiden Pipelines dann als Startpunkt für „bulk of the confirmed breaches“ gedient, die mit dem Hacker in Verbindung gebracht werden. Damit entsteht ein Muster, das für Verteidiger besonders schwer zu blockieren ist: statt nur auf einzelne Fehlkonfigurationen zu reagieren, müssen Teams auch die „Geheimnis-Ökonomie“ im Blick haben, also wie aus öffentlich zugänglichen Artefakten, kompromittierten Konten und maschinell verarbeiteten Trefferlisten neue Angriffsschritte werden.
Auch die Folgen für sekundäre Geschäftsmodelle werden im Bericht greifbar. Anthropic zufolge habe „frkoo“ zudem eine Carding-Seite bei „policenationale[.]cc“ betrieben, die laut Beschreibung französische Polizeihandlungen imitierte, um gestohlene Zahlungskartendaten zu verkaufen. Der Funktionsumfang reichte dabei von vollständigen Karteninhaberdaten bis zu einer interaktiven Karte mutmaßlicher Opferadressen. Ergänzend heißt es, dass mutmaßlich verbundene ShinyHunters-Akteure außerdem gestohlene KI-API-Keys entwendet hätten, um damit andere Organisationen anzugreifen oder Aufklärung zu betreiben. In einem Fall sei laut Anthropic ein Software-as-a-Service-Anbieter kompromittiert worden, wobei Daten für rund 200 nachgelagerte Kunden betroffen gewesen seien. Entscheidend ist hier: Auch wenn einzelne Punkte als Vorfälle dargestellt werden, zeigt der Bericht, wie KI-gestützte Schritte auf klassische Cyber-Funktionsketten treffen – von Initial Access bis hin zu Datenhandel.
Mit Blick auf die Tempo-Dimension macht Anthropic besonders deutlich, wie schnell der Übergang von „erstem Zugriff“ zu weitergehenden Kontrollebene erfolgen kann. In einem beschriebenen Szenario habe ein mutmaßlicher ShinyHunters-Angreifer mit Hilfe von Claude ungefähr 34 Stunden benötigt, um Authentifizierungsdaten auszulesen und mehr als 2.100 Sets von Azure-AD-Authentication-Tokens zu erhalten – bezogen auf über 40 unterschiedliche Unternehmens-Mandanten. Anthropic formuliert dabei, dass KI-Agenten „nahezu die gesamte Arbeit“ erledigt hätten. In der Folge nennen die Angaben weitere Beispiele: In einigen Fällen sei Bulk Data Theft innerhalb weniger Stunden möglich gewesen, und in einem anderen sei der Angreifer von einem gestohlenen Developer-Token zu vollständiger administrativer Kontrolle in weniger als drei Stunden gewechselt. Für Security-Teams ist diese Kaskade vor allem eine Frage von Detektionstiefe und Reaktionsgeschwindigkeit – Token-Themen und späteres Mandanten-Handling müssen gemeinsam betrachtet werden, nicht als isolierte Tickets.
Der Bericht weitet den Blick anschließend auf Bedrohungsgruppen aus, bei denen Claude offenbar in unterschiedlichsten Phasen eingesetzt wurde – von Malware-Entwicklung über Infrastruktur bis zur operativen Steuerung. Anthropic ordnet Aktivitäten dem russischen Spionageumfeld „Midnight Blizzard“ zu, das dem Bericht zufolge Claude genutzt habe, um Malware-Entwicklung zu automatisieren, Infrastruktur zu beschaffen, Phishing zu betreiben, Persistenz aufzubauen, Command-and-Control (C2) zu steuern und Daten zu exfiltrieren. Zudem wird beschrieben, dass ein Feedback-Loop existiert habe, der Malware neu aufbaute, sobald Sicherheitsprodukte sie erkannten. Die Zielauswahl sei laut Anthropic breit gewesen: über 20 Entitäten aus Bereichen wie Regierung, Verteidigung, Diplomatie, Nachrichtendienste und aus dem auswärtigen Politikfeld. Konkrete Taktiken umfassten device-code Phishing, ClickFix-Angriffe, DNS-Hijacking über kompromittierte Hotel-WLANs sowie WhatsApp-Account-Takeovers und Cloud-Email-Diebstahl; parallel sei Malware in Windows-, Android- und iOS-Kontexten eingesetzt worden.
Noch einen Schritt weiter geht die Darstellung einer chinesischsprachigen Operation, die als GTG-10007 verfolgt werde. Laut Anthropic habe Claude hier als „Engineering- und Orchestrierungs-Layer“ eines koordinierten Offensivprogramms gedient, das eine Vielzahl von Aufgaben abdeckt: Eindringversuche gegen Produktionssysteme, Reconnaissance fremder Regierungsnetzwerke über Regionen wie den Nahen Osten, Europa und Südostasien, kontinuierliche Schwachstellenrecherche und Exploit-Entwicklung gegen große Endpoint-Sicherheitsprodukte, Malware-Entwicklung sowie der Aufbau einer Intelligence-Collection-Plattform. Besonders relevant: Der Bericht beschreibt, dass automatisierte Vulnerability-Research-Workflows autonom liefen, während menschliche Operatoren nicht anwesend gewesen seien, und dass dabei mehrere zuvor unbekannte Schwachstellen in einem wichtigen Sicherheitspaket entdeckt wurden. Darüber hinaus seien laut Anthropic funktionsfähige Exploits für mehrere Appliance-Familien geliefert und im Anschluss gegen Regierungsorganisationen weltweit verwendet worden; Zielgruppen in rund 50 Organisationen seien laut Angaben aus Government, Bildung, Einzelhandel, Energie, Technologie, Healthcare, Finanzen und Fertigung gekommen.
Für die Verteidigung ergibt sich aus diesen Fällen ein klarer Handlungsrahmen, auch wenn der Bericht vor allem Beobachtungen zusammenführt. Anthropic erklärt, man habe die Nutzung von Claude für schädliche Aktivitäten gestört und in zumindest einigen Fällen die Konten der betroffenen Akteure blockiert; außerdem habe man Guardrails angepasst, um spätere Missbrauchsversuche schneller zu erkennen, und Kontakt zu Behörden, Industriepartnern und Betroffenen aufgenommen. Praktisch heißt das: Organisationen sollten ihre Secret-Scanning-Strategie nicht auf Code-Repositories begrenzen, sondern auch Build-Artefakte und App-Ökosysteme einschließen; außerdem müssen Token- und Session-Mechanismen so überwacht werden, dass die „Zeitkompression“ KI-gestützter Agenten nicht zur Lücke zwischen Erkennung und Eskalation wird. Wenn Angreifer in Stunden statt Tagen aus initialen Developer-Tokens administrative Kontrolle ableiten, werden Prozesse wie Incident-Triage, Least-Privilege-Design und schnelle Token-Invalidierung zu einem zentralen Bestandteil der Sicherheitsarchitektur.
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