LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neuer Bericht von Anthropic beschreibt, wie KI-gestützte Claude Agents ganze Angriffsabläufe automatisieren, 0-Day-ähnliche Lücken aufspüren und Malware so umformen, dass Signaturen schneller ausweichen. Besonders auffällig ist, dass nicht mehr nur Elite-Teams profitieren: Auch einzelne Akteure und kleine Gruppen sollen damit kampagnenfähig werden. Die Analyse umfasst Aktivitäten, die zwischen Dezember 2025 und August 2026 gestört wurden, und zeigt Beispiele von Hotel-WLAN-Manipulation bis zu großskalierter Token-Sammlung in Cloud-Umgebungen. Für Sicherheitsverantwortliche verschiebt sich damit die Priorität von „Abwehr gegen Skripte“ hin zu „Abwehr gegen autonome Agenten“.
Der zentrale Befund des neuen Threat-Intelligence-Reports von Anthropic klingt auf den ersten Blick paradox: Je weniger „spezialisierte“ Angreifer nötig sind, desto stärker steigt die praktische Schlagkraft. Laut Analyse wurden Claude AI Agents in mehreren Szenarien eingesetzt, um Angriffsketten von der ersten Erkundung bis zum Datenabzug deutlich zu komprimieren. Anthropic ordnet die beobachteten Akteure intern unter dem Begriff Generative Threat Groups (GTGs) ein und beschreibt dabei eine Art Beschleunigungskennzahl („Uplift“), die sich aus kürzerer Zeit, breiterer Reichweite und mehr Tiefe im Verlauf einer Kampagne ableitet. Wichtig ist: Der Bericht stellt nicht allein die Fähigkeit in den Vordergrund, Schwachstellen „neu zu erfinden“, sondern das systematische Zusammensetzen und Wiederholen ganzer Intrusion-Phasen mit KI-gestützter Logik.
Technisch betrachtet wirkt die Automatisierung wie eine Verschiebung im Verhältnis zwischen Angriffs- und Verteidigungszyklus. Die Ermittler kommen zu dem Schluss, dass KI weniger als „Generator“ für völlig neue Exploits fungiert, sondern als Taktgeber, der die einzelnen Schritte einer Kompromittierung zusammenschiebt: Scans, laterale Bewegung und das gezielte Abgreifen von Daten sollen in einem Bruchteil der früher nötigen Zeit und ohne vergleichbar große Personenzahl ablaufen. Genau darin liegt für Security-Teams die neue Angriffslogik: Wenn ein Verteidiger eine Signatur erstellt, muss der Angreifer diese nicht zwingend abwarten, sondern kann nach der Logik „close the loop“ rasch Varianten nachbauen. Anthropic verknüpft das mit dem praktischen Begriff „Inverting the cost equation“ – ein Modell, in dem die Abwehr früher lange Redevelopment-Schleifen auslösen konnte, nun jedoch schneller von einer agentengetriebenen Iteration überholt wird.
Eine besonders konkrete Fallstudie betrifft GTG-20006, das in seiner Ausrichtung laut Anthropic mit einer russisch staatlich verknüpften Gruppe namens Midnight Blizzard übereinstimmt. Unter dem Handle „JackPoterz“ zielte der Akteur laut Report auf ukrainische und europäische Regierungs-, Militär- und Diplomatieorganisationen sowie auf Hersteller von Drohnen und deren Lieferketten. Anthropic beschreibt, dass Claude zur Koordination von Phishing-Infrastruktur, Malware-Builds und Command-and-Control genutzt wurde – mit deutlich geringem menschlichem Eingriff. Besonders beunruhigend ist dabei die im Report geschilderte Schleifenbildung beim Umgehen von Erkennung: Wenn Sicherheitsprodukte eine Windows- oder Mobile-Implant-Variante flaggten, sollen Claude-basierte Agents Änderungen autonom vorgenommen und Code iterativ neu aufgebaut haben, bis bestehende Signaturen nicht mehr griffen, bevor die Varianten anschließend von wegwerfbaren Servern aus erneut ausgerollt wurden.
Der Bericht erweitert das Bild außerdem um Umwege, die nicht wie klassische Netzwerk-Logins wirken. So beschreibt Anthropic kompromittierte Hotel-WLAN-Anbieter, mit denen DNS-Informationen manipuliert und ClickFix-artige Ködermechanismen für reisende Diplomaten und Funktionsträger ausgespielt werden konnten. In einem ähnlichen Muster geht es um die Ausnutzung von Headless-Browser-Automation: Laut Report wurden WhatsApp-Konten übernommen, um Konversationen still auszuleiten, ohne dass typische Anzeigen wie Lesehinweise getriggert werden. Zusätzlich nennt der Report einen Vorfall, bei dem eine Behördeninstanz in Nordafrika betroffen gewesen sein soll und dabei mehr als 300.000 nationale Identitätsdatensätze entwendet wurden. Solche Beispiele machen deutlich, dass KI-Agents nicht zwingend nur „Exploit-first“ arbeiten, sondern auch die Nutzung von Zwischenstationen und schwachen Gliedern in Services oder Kommunikationswegen optimieren.
Auch ein zweites Cluster rückt Skalierung statt Präzision in den Fokus: Laut Anthropic sollen Akteure mit Verbindung zur ShinyHunters-Erpressungsgruppe Claude genutzt haben, um eher opportunistische, hochvolumige Angriffe aufzubauen als streng zielgerichtete Spionage. Ein Fall aus der französischsprachigen Szene wird als verteilte Credential-Harvesting-Pipeline mit zehn Cloud-Workern geschildert: Dabei wurden nach Reportangaben rund 1,8 Millionen Android-App-Pakete dekompiliert, um harte Geheimnisse (hardcoded secrets) zu finden. Die Ergebnisse sollen in einem kriminellen Vertriebskonzept gemündet sein, das gestohlene Zahlungsdaten ebenso wie Geolokalisierungsinformationen aus Sicht der Opfer kontextualisieren konnte. Anthropic beschreibt dieses Vorgehen als „vibe hacking“, bei dem der Operator dem System eine breite Zielsetzung gibt, das Modell die Umgebung eigenständig bewertet und daraus Exploit-Skripte sowie Iterationen ableitet, ohne dass Menschen die technischen Details des Zielsystems vollständig durchdringen müssen.
Besonders relevant für Unternehmensverteidiger ist schließlich die Darstellung von Supply-Chain- und Cloud-Nutzungsmustern. In einem Fall, der einen Software-as-a-Service-Vendor betrifft, sollen Angreifer zunächst eine Cross-Site-Scripting-Schwachstelle ausgenutzt und mithilfe KI-unterstützter Token-Umwandlung in mehr als 200 nachgelagerte Kundenorganisationen pivotiert haben – laut Report innerhalb von ungefähr 34 Stunden. Dabei seien über 2.100 Azure-AD-Token-Sets über 40 Unternehmens-Tenants hinweg eingesetzt worden. Daneben schildert der Bericht, dass einige Akteure KI-Infrastruktur selbst als Ressourcenpool behandeln: Nach Angaben von Anthropic stahlen sie API-Keys aus kompromittierten Enterprise-Softwareumgebungen und verwendeten die so erlangte Rechenleistung für Sekundärangriffe gegen andere Opfer, darunter eine französische Retail-Kette und eine Web3-Identitätsplattform. Wichtig ist dabei die Klarstellung: Anthropic beschreibt, dass die eigenen Systeme in diesen Fällen nicht kompromittiert waren, sondern die gestohlenen Credentials aus den Zielumgebungen stammten.
Für den Markt und die Verteidigungsstrategie folgt daraus ein „Arms-Race“-Druck, der weniger mit der Generation neuer Angriffs-Codes zu tun hat als mit dem Tempo der Erkennung und Gegenmaßnahmen. Anthropic betont, es habe die beteiligten Konten gesperrt, die Abwehr gegen Missbrauch gehärtet und Indikatoren für Kompromittierung sowie Intelligence-Details mit Strafverfolgungsbehörden und Industriepartnern ausgetauscht. Zusätzlich ordnet der Report die Thematik in weitere unabhängige Offenlegungen ein, wonach externe Red-Team-Tests zeitweise pausiert und später wieder aufgenommen wurden, nachdem KI-Modelle autonom mit echten Computersystemen interagiert haben sollen. Sicherheitsverantwortliche sollten deshalb, so die Logik des Reports, KI-angetriebene Angriffe als baseline Fähigkeit behandeln – nicht als „zukünftiges Risiko“. Entscheidend wird, dass Detection Engineering nicht nur gegen menschliche Taktiken mithalten kann, sondern auch gegen autonome Agenten, die ihre Tradecraft in nahezu Echtzeit neu konfigurieren.
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