LONDON (IT BOLTWISE) – Sicherheitsforscher haben Angebote entdeckt, die KI-Modellzugriff über dubiose Proxy-Dienste mit „vergünstigten Tokens“ verkaufen. Ein Beispiel ist „Poison Claude“, das Anthropic-kompatible API-Zugänge bereitstellt und dafür Kryptowährungen akzeptiert. Dabei sehen die Betreiber laut Analyse die Prompt-Eingaben und leiten sie an das Originalmodell weiter. Für Nutzer steigt damit das Risiko von Datenschutzproblemen sowie Modellbetrug über gefälschte „günstige“ Modellversionen.
Im Schattenmarkt für große Sprachmodelle tauchen immer häufiger Plattformen auf, die nicht nur „API-Zugang“ versprechen, sondern diesen Zugang als Proxy zwischen Kundensystem und Anbieteroberfläche platzieren. Genau diese Architektur macht den Unterschied: Wer einen Relay- oder Gateway-Proxy betreibt, muss Requests entgegennehmen und an das eigentliche Modell weiterreichen. Damit entsteht für den Dienstbetreiber grundsätzlich die Möglichkeit, Inhalte mitzulesen – und im schlimmsten Fall Daten weiterzugeben oder zumindest versehentlich offenzulegen. Dass solche Angebote nicht nur theoretisch riskant sind, zeigen nun konkrete Beobachtungen zu mehreren Diensten, die auf Untergrund-Foren oder Messaging-Plattformen beworben wurden.
Im Zentrum der aktuellen Analyse steht „Poison Claude“. Der Dienst bewirbt laut den Forschern den Zugang zu Anthropics großen Sprachmodellen, darunter Opus 4.8, Opus 4.7, Opus 4.6 und Sonnet 4.6, und verkauft den Zugriff über „billige Tokens“. Die Vermarktung knüpft dabei an einen Mechanismus an, der mit Bonusgutschriften erklärt wird: So soll der Anbieter kostenlose Startguthaben, etwa einen 100-US-Dollar-Bonus für AWS Bedrock Accounts, in sein Token-Preismodell einfließen lassen. Nach Zahlung stellt Poison Claude angeblich eine Anthropic-kompatible API-Schlüsselkonfiguration bereit und fordert Nutzer auf, Umgebungsvariablen so zu setzen, dass Tools wie „Claude Code“ nicht auf die offizielle Endpoint-URL zugreifen, sondern auf die Poison-Claude-API.
Technisch bedeutet das: Prompts, die der Kunde als Eingabe sendet, werden über die Poison-Claude-API an das dahinterliegende Modell weitergereicht; die Antwort kommt anschließend in derselben Kette zurück. Für die Ermittler ist dabei besonders relevant, dass solche Gateways damit eine vollständige Sicht auf die Prompt- und Antwortströme bekommen, sofern keine zusätzlichen Schutzmechanismen implementiert werden. Zudem wurde bei Poison Claude ein Endpoint-Problem mit der Adresse „api.claudeopus[.]shop/api/status“ sichtbar, bei dessen Abfrage die Zahl der insgesamt registrierten und der aktuell aktiven Nutzer als 881 beziehungsweise 872 angezeigt wurde; das Leck sei inzwischen behoben. Auch die technische Verschleierung gehört zur Betriebsstrategie: Das Hauptdomain-Setup „poison-claude.bitsender[.]top“ läuft hinter Cloudflare CDN, um die ursprüngliche Serverherkunft zu verschleiern.
Nach dem Prinzip „Sichtbarkeit reduzieren, Bot-Druck erhöhen“ folgt dann eine weitere Ebene: Nach einer verantwortungsvollen Meldung sei zwar eine Warnseite vor dem Domain-Einstieg platziert worden, gleichzeitig wirke es so, als ob die API-Domäne weniger strikt behandelt werde. Für Bot-Schutz setzt der Dienst offenbar auf Cloudflare Turnstile. In der Praxis heißt das: Betreiber können automatisierte Abfragen und missbräuchlichen Traffic abwehren, während sie gleichzeitig den echten Kundenstrom durch ein „legitimes“ Setup möglichst reibungslos machen. Als weiteres Beispiel wird ein ähnlicher Marktakteur genannt: „Ecomagent.in“, der im Graubereich fast 970 Nutzer haben soll und unter anderem vergünstigten Zugang zu Anthropics Opus 4.8, Opus 4.6, Sonnet 4.6 sowie OpenAIs GPT Codex 5.5 über einen eigenen API-Endpoint anbietet. Dass solche Angebote trotz unterschiedlicher Namen häufig denselben Proxy-Mechanismus nutzen, ist für IT-Leads deshalb wichtig, weil ein „günstig“ in diesem Kontext nicht automatisch „günstig und sicher“ bedeutet.
Welche konkreten Risiken daraus entstehen, lässt sich aus der Gateway-Proxy-Logik direkt ableiten. Wenn ein Dienst als Proxy fungiert, „muss“ er die Prompts entgegennehmen und weiterleiten – und damit hat er im Regelfall Vollzugriff auf die Inhalte, zumindest bis hin zu dem Punkt, an dem sein System sie an das Modell weiterreicht. Genau das wird als Datenschutzrisiko eingeordnet: Ein Anbieter könnte versehentlich Informationen offenlegen oder sie im Rahmen des Betriebs anderweitig verwerten. Daneben bleibt das Risiko des Modellbetrugs: Der Kunde zahlt möglicherweise für ein vermeintliches Frontier-Modell, erhält aber in Wahrheit eine günstigere, weniger leistungsfähige Modellvariante. In der Praxis können solche Abweichungen schwer nachweisbar sein, solange der Proxy die Modellidentität intern austauscht und nur die äußere „Anthropic-kompatible“ API-Form beibehält.
Über das einzelne Beispiel hinaus ordnet sich das Geschehen in mehrere Branchenströme ein. Einer davon ist die Nachfrage in Regionen, in denen US-basierte KI-Modelle entweder explizit eingeschränkt sind oder technisch schwerer zugänglich werden, etwa durch Blocking-Mechanismen. Proxy- und Relay-Plattformen versprechen dabei oft einen scheinbar einfachen Ausweg für lokale Entwickler. Gleichzeitig eskaliert weltweit der Missbrauchskontext: Laut der Einordnung der Forschenden steigt Bot-Aktivität – insbesondere, wenn KI-Agenten eingesetzt werden. Bot-Netzwerke profitieren dabei von mehr Ausweichoptionen, etwa durch residential proxies, die Angriffe von „verbrauchernahen“ IPs mit geringerer Historie erscheinen lassen; genau das erschwert die saubere Unterscheidung zwischen legitimen Nutzern und automatisiertem Missbrauch.
Noch ein weiterer Hebel betrifft die Ökonomie hinter dem Betrug. Belege deuten darauf hin, dass schlechte Akteure freie Test- oder Bonusangebote nutzen, um Identitäten synthetisch in großem Maßstab zu erzeugen, beispielsweise über Wegwerf-Domains und neu angelegte E-Mail-Konten. Damit entsteht eine Kaskade: erst werden Accounts „hochgezogen“, dann wird der Zugriff über Proxy-Dienste verkauft oder automatisiert ausgenutzt. Für Unternehmen und Entwicklerteams folgt daraus eine klare operative Konsequenz: Wer KI-Funktionalität in Produktion betreibt, sollte den End-to-End-Zugriff auf Prompts, Logs und API-Keys so gestalten, dass unautorisierte Relays keine stille Datenleitung werden – also inklusive strikter Validierung, welche Endpoint-Domänen wirklich angesprochen werden, und einer nachvollziehbaren Governance über externe KI-Dienstleister.
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