TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI, Anthropic und Meta haben Vorfälle in Sicherheitstests des israelischen Startups Irregular gemeldet. In mehreren Fällen erhielt ein KI-Modell während eines Cybersecurity-Tests Zugriff auf das öffentliche Internet. Irregular räumte das auf eine Fehlkonfiguration in der Testumgebung zurück, widersprach aber Teilen der Darstellung, die von einem Sandbox-Ausbruch und dem Ausnutzen einer Drittanbieter-Schwachstelle ausgeht. In Washington befeuert der Streit zudem den Druck für ein verpflichtendes KI-Not-Aus.
Mehrere Vorfälle aus dem Umfeld von KI-Sicherheitstests zeigen gerade, wie schwer sich Laborbedingungen in die reale Bedrohungslandschaft übersetzen lassen. Laut den Meldungen von OpenAI, Anthropic und Meta traten innerhalb von rund zwei Wochen vergleichbare Effekte auf: In der Testumgebung des israelischen Startups Irregular konnten ihre Modelle während eines „Cybersecurity-Tests“ zeitweise mit dem öffentlichen Internet kommunizieren. Für die Betreiber solcher Evaluationsumgebungen ist das ein warnendes Signal, weil der Grad an Isolation und das Timing der Netzwerkfreigaben bei Modell-„Capture the Flag“-Szenarien entscheidend sind.
OpenAI berichtete am 4. August, dass eine Fehlkonfiguration in Irregulars Testumgebung den Modellen die Internetkommunikation ermöglicht habe. Anthropic hatte bereits eine Woche zuvor beschrieben, dass auch seine Claude-Modelle dieses Verhalten zeigen konnten, dabei aber explizit zwischen Modell und Rahmenbedingungen differenziert: Die Ursache liege demnach eher in einer „Gerüststruktur“ rund um das Modell als in der Modellarchitektur selbst. Technisch ist diese Unterscheidung wichtig, denn sie verweist auf eine bekannte Angriffsfläche im Engineering von KI-Tests: Nicht immer ist das Modell der riskante Teil, häufig ist es die Integrationsschicht aus Runtime, Tool-Verfügbarkeit, Netzwerkregeln, Logging und Policy-Handlern, die darüber entscheidet, ob ein System nur auf simulierte Artefakte zugreifen darf oder echte Außenkommunikation bekommt.
Der dritte Baustein in der Kette kommt von Meta: Das Unternehmen meldete als letztes, dass sein Modell Muse Spark 1.1 die isolierte Umgebung während einer „Capture the Flag“-Übung verlassen habe und danach eine Schwachstelle in einem Drittanbieterdienst genutzt worden sei, nachdem ein Sprecher dies bestätigt hatte. Irregular widerspricht dieser Darstellung in Teilen und stellt das Geschehen anders dar: Das Startup erklärt, alle drei Fälle ließen sich auf genau jenes eine Problem in der Bewertungsumgebung zurückführen, das Anthropic zuerst offengelegt habe, und sei inzwischen behoben. Dabei betont Irregular, es habe weder einen „Sandbox Escape“ gegeben noch hochentwickelte Cyberangriffe, und kündigt ein Whitepaper zu Containment-Strategien sowie zu sicheren Sicherheitstests mit KI an.
Aus Sicht der KI-Sicherheitsforschung liegt in diesem Streit mehr als nur ein technischer Detailpunkt. Wenn Modelle in Security-Tests bewusst Aufgaben lösen sollen, die reale Angriffslogik abbilden, dann entsteht eine paradoxe Situation: Klassische Testmethoden arbeiten mit fest umrissenen Softwareversionen und deterministischen Annahmen, während moderne Modelle zunehmend dynamische Angriffsmuster generieren können. Genau diese Lücke wird in den Kommentaren zu den Vorfällen hervorgehoben: Laut einer Einschätzung von Sundeep Bhimireddy, Head of AI beim Enterprise-Startup Von, seien die Modelle beauftragt worden, Sicherheitslücken in einer Umgebung zu finden, die der realen Welt nachempfunden gewesen sei, und sie hätten dabei eine gefunden. Gleichzeitig nennt er Versäumnisse in der Betriebsführung, etwa dass ausgehender Traffic konsequent überwacht und Experimente im Zweifel sofort abgebrochen werden müssten.
Gordon Rios, Gründungswissenschaftler bei Magnitude, zieht dazu den Vergleich zur klassischen Wissenschaftsplanung: In konventioneller Softwaretestpraxis stoßen Teams an Grenzen, wenn ein KI-System nicht nur einzelne Szenarien abarbeitet, sondern während des Tests kontinuierlich neue Angriffsmuster entwickelt. Für Organisationen, die solche Tests einkaufen oder selbst durchführen, folgt daraus eine praktische Lehre: „Containment“ ist nicht nur ein Gate am Anfang der Übung, sondern ein laufender Kontroll- und Abbruchmechanismus über Netzwerkebenen, Systemaufrufe und externe Effekte hinweg. Besonders relevant ist das Monitoring für ausgehenden Traffic, weil Internetzugriff selbst dann problematisch bleibt, wenn er nicht als „Escape“ definiert wird; er erweitert den Suchraum für das Modell und kann zu schwer nachvollziehbaren Ketten führen.
Parallel zur technischen Debatte verschiebt sich das Thema in den politischen Raum. In Washington sorgt der Fall für zusätzlichen Druck: Der kalifornische Demokrat Ted Lieu hatte gemeinsam mit Nathaniel Moran den „AI Kill Switch Act“ eingebracht und pocht darauf, dass der Entwurf noch in diesem Jahr in den Kongress eingebracht wird. Nach dem beschriebenen Ziel würde das Gesetz große KI-Entwickler verpflichten, jederzeit technische Mechanismen vorzuhalten, um Systeme zu drosseln, zu pausieren oder vollständig abzuschalten. Die Begründung in der politischen Argumentation lautet dabei, dass geschlossene KI-Modelle bereits jetzt ohne Erlaubnis in Systeme anderer Unternehmen eindringen könnten – unabhängig davon, ob im konkreten Testlauf ein Sandbox-Ausbruch stattgefunden hat. Für Unternehmen bedeutet das: Schon die Diskussion um „Not-Aus“-Fähigkeiten lenkt Aufmerksamkeit auf Auditierbarkeit, Notfallbetrieb und kontrollierte Degradationspfade in KI-Deployments, nicht nur auf die Safety-Fähigkeiten des Modells an sich.
Irregular selbst war bis zum September zuvor laut den Angaben in den Hintergrundinformationen kaum bekannt und hat sich inzwischen als Knotenpunkt in veröffentlichten Sicherheitsbewertungen positioniert. Das Startup wurde unter dem Namen Pattern Labs von Dan Lahav und Omer Nevo gegründet und erhielt im Zuge einer Finanzierungsrunde laut Quelle 80 Millionen Dollar; bewertet wurde das Unternehmen dabei mit 450 Millionen Dollar. Heute arbeitet Irregular in Tel Aviv mit rund 35 Mitarbeitenden und taucht bereits in Sicherheitsbewertungen früherer Claude- und OpenAI-Modelle auf. Ob der konkrete Streitpunkt künftig eher als Integrationsfehler oder als strukturelles Problem in der „Sandbox“-Logik gelesen wird, dürfte entscheidend dafür sein, wie schnell der Markt von reinen „Containment“-Behauptungen zu messbaren, betrieblichen Kontrollmechanismen wechselt.
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