REDMOND / LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft warnt vor einer bösartigen Chrome-Erweiterung, die sich als KI-Suchmaschine Perplexity ausgab und dennoch im Hintergrund Suchanfragen sowie Eingaben in der Adressleiste über einen Angreifer-Server abfing. Laut Microsoft leitete die Malware jede Anfrage und sogar Zeichen aus der Adresszeile zuerst auf eine look-alike Domain um, bevor sie Nutzer zu den vermeintlich echten Ergebnissen weiterleitete. Eine Weiterleitung allein reicht Angreifern jedoch nicht: Die Erweiterung protokollierte Daten inklusive Browser-Headern und IP-Adresse. Microsoft meldete das Problem verantwortungsvoll, Google habe die Erweiterung anschließend aus dem Store entfernt.

Gefälschte Perplexity-Erweiterung im Chrome Web Store: Suchanfragen landeten bei Angreifern
Gefälschte Perplexity-Erweiterung im Chrome Web Store: Suchanfragen landeten bei Angreifern (Foto: IT BOLTWISE)
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Microsofts Sicherheitsforschung hat am 29. Juni 2026 eine Entwicklung aufgezeigt, die für jede Organisation mit Browser-gestützter Arbeit besonders relevant ist: Eine bösartige Chrome-Erweiterung tarnte sich als die KI-Suchmaschine Perplexity und nutzte eine elegante, aber riskante Umleitungstechnik, um Suchaktivitäten mitzuschneiden. Der entscheidende Punkt ist nicht nur die Täuschung durch ein “Look-alike”-Erscheinungsbild, sondern die Tiefe der Erfassung: Nach Installation legte sich die Erweiterung als Standardsuchmaschine fest und schleuste jede Anfrage sowie Teile der Adresszeilen-Eingabe über einen Server unter Kontrolle der Angreifer.

Laut Microsoft wurde die Erweiterung als “Search for perplexity ai” identifiziert und trug die Store-ID flkebkiofojicogddingbdmcmkpbplcd. Um den Nutzenden einen reibungslosen Eindruck zu geben, setzte der Code auf eine scheinbar nahe Verwandtschaft zur echten Domain: Anstelle von Perplexity.ai verwendete die Malware die Domain perplexity-ai[.]online. Erst nachdem die Daten den Umweg über den Angreifer genommen hatten, leitete die Erweiterung die Nutzenden weiter zu den “echten” Suchresultaten. In der Praxis entspricht das einer klassischen Man-in-the-Browser-Strategie, nur eben auf Browser-Extension-Ebene und damit dort, wo Unternehmen oft weniger streng gegen Abweichungen vorgehen.

Technisch fällt auf, wie sehr die Angreifer den Datenpfad kontrollieren: Die Defender-Forschung beschreibt, dass die Erweiterung die Suchabfragen auf der Angreifer-Seite protokollierte und dabei auch Browser-Header und die IP-Adresse erfasste. Diese Kombination ist aus Datenschutz- und Sicherheits-SSOT-Sicht (Single Source of Truth) heikel, weil sie nicht nur “was wurde gesucht?” beantwortet, sondern auch Kontext: Geräte- und Browsermerkmale, Routing-Informationen und damit häufig indirekt Identifikationsmuster. Microsoft erklärt zudem, dass es keine Hinweise auf Passwortdiebstahl gibt. Gleichzeitig ist die “Far more access than a search box should ever need”-Logik zentral: Eine Suchbox muss nicht die volle Bandbreite an Metadaten mit einem fremden Server teilen.

Die Abwehr beginnt deshalb nicht erst nach einem Vorfall, sondern mit der Frage, wie der Browserzugang im Unternehmen abgesichert ist. Während Cloud-native KI-Dienste oft mit klaren APIs, Rollen und Logging betrieben werden, läuft ein großer Teil von “KI-Nutzung” im Alltag über Weboberflächen und Erweiterungen. Genau dort entsteht ein Angriffsvektor, den weder ein KI-Backend noch ein herkömmliches Web-Gateway automatisch entschärft, weil die Extension lokal im Browser Ereignisse abgreift und weiterleitet. Im Vergleich zu reinen Client-Integrationen (z. B. über offizielle Integrationen oder Proxy-Regeln) ist eine kompromittierte Extension schwerer zu erkennen, da sie sich in eine ansonsten legitime Bedienoberfläche einnistet und Nutzer durch sichtbare Ergebnisse stabilisiert.

Im Markt zeigt sich zudem eine typische Dynamik: Wenn KI-Suchfunktionen an Popularität gewinnen, steigen die Opportunitätskosten für Angreifer, die Social Proof ausnutzen. Perplexity ist dabei nicht die einzige bekannte Marke im KI-Suchumfeld; Unternehmen, die heute alternative Suchwege etablieren, sehen sich parallel auch mit einer Konkurrenz aus gefälschten Interfaces konfrontiert. Microsoft und nachgelagert Google haben in diesem Fall nach verantwortungsvoller Offenlegung reagiert und die Erweiterung aus dem Store entfernt. Für die Praxis bedeutet das: Selbst ein “offizieller Store” bleibt ein Prozessrisiko, und das Matching-zwischen-Quelle-und-Ziel ist entscheidend, wenn Nutzer auf “wie echt wirkenden” Domains und UI-Elemente reagieren.

Expertensicht aus der Sicherheitsbranche (wie sie Microsofts Defender-Forschung indirekt bestätigt) lautet meist: Erweiterungen sind für Angreifer besonders attraktiv, weil sie umfangreiche Berechtigungen mitbringen und häufig “never questioned” installiert werden. In vielen Organisationen werden zwar Endpoint-Schutz und Browser-Isolation betrieben, doch selten ist die Extension-Landschaft konsequent inventarisiert. Die Folge ist, dass eine bösartige Erweiterung, sobald sie sich als Standardsuchmaschine setzt und Redirects vornimmt, innerhalb kurzer Zeit ein Verhaltensmuster erzeugt, das für Angreifer statistisch wertvoll ist. Auch wenn keine Passwörter exfiltriert werden, können Suchmuster für Reconnaissance, Kampagnen-Tuning oder spätere Social-Engineering-Angriffe genutzt werden.

Aus historischer Perspektive ist das kein völlig neues Muster, aber die Zielrichtung ist moderner. Schon lange versuchen Angreifer, über Browser-Add-ons Lese- und Eingabedaten zu sammeln, oder sie verändern Suchanfragen durch Weiterleitung über kontrollierte Domains. Neu ist vor allem, wie eng die Täuschung an KI-Frontends gekoppelt wird: KI-Suche wirkt für Nutzer wie ein “intelligenter Browser-Assistent”, und genau diese Erwartung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass man einer Extension vertraut, wenn sie wie eine Suchfunktion im gewohnten Stil erscheint. Das erinnert an frühere Kampagnen mit gefälschten Video- oder PDF-Erweiterungen, die ebenfalls auf UI-Nähe setzten, während im Hintergrund Datenflüsse kontrolliert wurden.

Regulatorisch und datenschutzpraktisch sollte die Meldung als Hinweis verstanden werden, dass “Suchdaten” nicht automatisch harmlos sind. Im Regelfall können Suchanfragen, insbesondere in Kombination mit IP-Adresse und Browser-Headern, personenbezogene oder zumindest personenbezugsnahe Daten darstellen. In der DSGVO-Praxis ist daher relevant, ob ein Unternehmen eine ausreichende Grundlage für die Übertragung solcher Daten an Dritte hat, und ob Einwilligungen oder Auftragsverarbeitungs-Modelle existieren. Auch wenn die Erweiterung keine Logins stiehlt, kann die reine Zweckentfremdung der Suchanfragen eine Verletzung von Informationspflichten darstellen.

Für den Betrieb ergeben sich konkrete Maßnahmen, die über das “Extension entfernen” hinausgehen. Erstens sollten Teams Browser-Extensions zentral verwalten oder zumindest regelmäßig inventarisieren, damit schädliche Installationen auffallen, bevor sie Such- und Adressleingaben kontinuierlich abgreifen. Zweitens lohnt sich ein kurzer Sicherheitscheck auf Indikatoren wie geänderte Standardsuchmaschinen, unerwartete Redirects und ungewöhnliche DNS-Ziele in Proxy- oder Firewall-Logs. Drittens sollten Nutzer darin geschult werden, nicht nur auf UI-Nähe zu achten, sondern auf Domain-Übereinstimmung und Store-Plausibilität. Gerade bei KI-Suchdiensten ist die Versuchung groß, “schnell mal” eine neue Extension hinzuzufügen, ohne ihre Berechtigungen zu prüfen.

Was die Zukunft angeht, deutet die Episode auf einen anhaltenden Trend hin: KI-Features wandern in den Browser-Workflow, und damit steigt die Angriffsfläche im Client. Anbieter wie Google versuchen zwar über Store-Screening und Reaktion auf Meldungen gegenzusteuern, aber der Wettbewerb zwischen Sicherheitsprozessen und opportunistischen Attacken bleibt. Gleichzeitig profitieren Unternehmen von klaren, offiziellen Zugriffspunkten auf KI-Funktionen, etwa über enterprisefähige Web-APIs oder dedizierte Apps, weil diese Varianten besser kontrollierbar, auditierbar und integrierbar sind. Entwicklerteams sollten daher KI-Nutzung nicht nur als Fachanwendung betrachten, sondern als Datenfluss: Welche Eingaben laufen wohin, und lassen sich diese Flüsse im Betrieb nachvollziehen?


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