Sicherheitslücke in KI-gestützter Plattform Base44 aufgedeckt

LONDON (IT BOLTWISE) – Eine kritische Sicherheitslücke in der beliebten KI-gestützten Vibe-Coding-Plattform Base44 wurde von Cybersicherheitsforschern entdeckt und inzwischen behoben. Diese Schwachstelle hätte es Angreifern ermöglichen können, unbefugten Zugriff auf private Anwendungen zu erlangen, die von Nutzern der Plattform erstellt wurden.

Die Entdeckung dieser Sicherheitslücke in Base44, einer Plattform, die KI nutzt, um Code aus einfachen Textanweisungen zu generieren, wirft ein neues Licht auf die Herausforderungen, die mit der Integration von KI in Unternehmensumgebungen verbunden sind. Die Schwachstelle, die von der Cloud-Sicherheitsfirma Wiz aufgedeckt wurde, erlaubte es Angreifern, durch die Eingabe eines nicht-geheimen app_id-Werts auf nicht dokumentierte Registrierungs- und E-Mail-Verifizierungsendpunkte zuzugreifen. Dadurch konnten sie ein verifiziertes Konto für private Anwendungen erstellen, ohne die üblichen Authentifizierungskontrollen zu durchlaufen.

Diese Sicherheitslücke umging alle Authentifizierungskontrollen, einschließlich Single Sign-On (SSO)-Schutzmaßnahmen, und gewährte vollen Zugriff auf alle privaten Anwendungen und die darin enthaltenen Daten. Nach der verantwortungsvollen Offenlegung am 9. Juli 2025 wurde innerhalb von 24 Stunden ein offizieller Fix von Wix, dem Eigentümer von Base44, bereitgestellt. Es gibt keine Hinweise darauf, dass die Schwachstelle jemals böswillig ausgenutzt wurde.

Die Entdeckung dieser Schwachstelle zeigt, dass die zunehmende Beliebtheit von KI-Tools in Unternehmensumgebungen neue Angriffsflächen schafft, die von traditionellen Sicherheitsparadigmen möglicherweise nicht ausreichend abgedeckt werden. Die von Wiz in Base44 aufgedeckte Schwachstelle betraf eine Fehlkonfiguration, die zwei authentifizierungsbezogene Endpunkte ohne Einschränkungen offen ließ. Dadurch konnte sich jeder mit einem “app_id”-Wert für private Anwendungen registrieren und die E-Mail-Adresse mit einem Einmalpasswort (OTP) verifizieren, um Zugang zu einer Anwendung zu erhalten, die ihm ursprünglich nicht gehörte.

Die Sicherheitsforscher haben gezeigt, dass moderne große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI-Tools anfällig für Jailbreaks oder Prompt-Injection-Angriffe sind, die sie dazu bringen können, sich in unerwünschter Weise zu verhalten. Diese Angriffe können die ethischen oder Sicherheitsvorkehrungen der Modelle umgehen und sie dazu bringen, bösartige Antworten oder synthetische Inhalte zu erzeugen.

Die Entwicklung von KI schreitet in einem beispiellosen Tempo voran, und es ist entscheidend, Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in die Plattformen zu integrieren, um ihr transformatives Potenzial zu realisieren und gleichzeitig Unternehmensdaten zu schützen. Die Offenlegung dieser Schwachstelle erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Invariant Labs, die Forschungsabteilung von Snyk, die toxische Flussanalyse (TFA) als Methode zur Härtung agentischer Systeme gegen Model Control Protocol (MCP)-Exploits wie Rug Pulls und Tool-Poisoning-Angriffe detailliert beschreibt.

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