Die neueste Generation von KI-Modellen<\/strong> beschr\u00e4nkt sich nicht mehr nur auf das Chatten mit Nutzern, das Generieren von Bildern oder das Schreiben von Code. Forscher nutzen zunehmend Systeme wie Anthropic’s Claude Mythos<\/strong> und Claude Opus 4.8<\/strong> sowie OpenAI’s GPT-5.5<\/strong>, um Software-Schwachstellen<\/strong> zu identifizieren. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Folgen auf, wenn diese F\u00e4higkeiten weit verbreitet verf\u00fcgbar werden.<\/p>\n Krypto-Investoren wurden diese Woche durch die Offenlegung der Zcash-Entwickler wachger\u00fcttelt, dass Claude Opus 4.8 geholfen hat, eine kritische Schwachstelle zu entdecken, die es einem Angreifer erm\u00f6glicht h\u00e4tte, unbegrenzt ZEC<\/strong> zu pr\u00e4gen. Aufgrund des Designs des Netzwerks gibt es derzeit keine M\u00f6glichkeit, sicher zu wissen, ob gef\u00e4lschte ZEC tats\u00e4chlich gepr\u00e4gt wurden \u2013 und diese Unsicherheit f\u00fchrte dazu, dass der Preis von ZEC Ende dieser Woche einbrach. Experten warnen, dass in den kommenden Wochen und Monaten viele weitere Schwachstellen gefunden werden k\u00f6nnten, da KI-Software leistungsf\u00e4higer wird und diese Werkzeuge zug\u00e4nglicher werden.<\/p>\n Fr\u00fchere KI-Modelle wurden professionell als Codierungsassistenten<\/strong> eingesetzt, um Entwicklern beim Schreiben, Erkl\u00e4ren und Debuggen von Software zu helfen. Mit der Verbesserung der Technologie begannen Forscher, dieselben Systeme f\u00fcr Code-\u00dcberpr\u00fcfungen<\/strong>, Software-Audits<\/strong> und Schwachstellenforschung<\/strong> zu nutzen. Der \u00dcbergang vom Codierungsassistenten zum Sicherheitstool fiel mit einem breiteren Wandel in der Nutzung von KI in der Softwareentwicklung zusammen.<\/p>\n \u201eKI ist viel besser darin, Code zu \u00fcberpr\u00fcfen als die meisten Menschen und potenzielle Schwachstellen darin zu finden\u201c, sagte Danny Jenkins<\/strong>, CEO und Mitbegr\u00fcnder von ThreatLocker, gegen\u00fcber Decrypt.<\/p>\n<\/blockquote>\n Jenkins erkl\u00e4rte, dass die aktuellen KI-Systeme bereits die Entdeckung von Schwachstellen beschleunigen, w\u00e4hrend neuere Modelle wie Mythos diese F\u00e4higkeiten erheblich erweitern k\u00f6nnten, was er als ein bevorstehendes \u201egro\u00dfes Problem\u201c<\/strong> bezeichnete. „Es ist nur eine Frage der Zeit, bis jemand B\u00f6ses Zugang dazu erh\u00e4lt“, warnte er.<\/p>\n Als KI-Systeme leistungsf\u00e4higer wurden, begannen Unternehmen, sie auf die Cybersicherheit<\/strong> anzuwenden. Am Dienstag erweiterte Anthropic den Zugang zu Project Glasswing<\/strong> und gab 150 Unternehmen und Institutionen Zugang zu Claude Mythos, um Software-Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben, bevor das Modell breiter ver\u00f6ffentlicht wird.<\/p>\n Stanislav Fort, ein ehemaliger Forscher bei Google DeepMind und Anthropic, \u00e4u\u00dferte, dass die Bedenken hinsichtlich der KI-gest\u00fctzten Schwachstellenerkennung berechtigt, aber oft missverstanden sind. „Die naive Reaktion besteht darin, den Zugang zu leistungsstarken Modellen zu kontrollieren. Ich denke, das ist im Wesentlichen Sicherheit durch Obskurit\u00e4t, und Sicherheit durch Obskurit\u00e4t ist eine der schlechtesten Ideen in diesem Bereich“, sagte Fort gegen\u00fcber Decrypt.<\/p>\n Blockchain-Projekte waren schon immer attraktive Ziele, da viel Geld auf dem Spiel steht und ein Gro\u00dfteil des Codes \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar ist. Jenkins erkl\u00e4rte, dass, w\u00e4hrend KI besser darin wird, Softwarefehler zu finden, Open-Source-Krypto-Projekte sowohl f\u00fcr Sicherheitsforscher, die nach Fehlern suchen, als auch f\u00fcr Angreifer, die diese ausnutzen wollen, zu einfacheren Zielen werden k\u00f6nnten.<\/p>\n \u201eDie Schwachstelle war von der Aktivierung von Orchard im Mai 2022 bis zur Notfallbehebung am 1. Juni 2026 vorhanden\u201c, schrieb Shielded Labs<\/strong>, die Organisation hinter der Zcash-Entwicklung, in einem Offenlegungsbeitrag.<\/p>\n<\/blockquote>\n Der Angriff erfolgt, w\u00e4hrend DeFi-Protokolle bereits eines ihrer schlimmsten Jahre f\u00fcr Exploits erleben. In den ersten f\u00fcnf Monaten des Jahres 2026 wurden mehr als 840 Millionen Dollar<\/strong> aus DeFi-Projekten gestohlen.<\/p>\n W\u00e4hrend KI DeFi-Exploits einfacher macht, ist laut Blockaid CTO Raz Niv<\/strong> das gr\u00f6\u00dfere Risiko nicht, dass KI Hacker ersetzt, sondern sie verst\u00e4rkt, sodass Angreifer sich auf komplexere Techniken konzentrieren k\u00f6nnen, w\u00e4hrend KI Routineaufgaben \u00fcbernimmt. „Die gute Nachricht ist, dass Verteidiger dieselben Werkzeuge nutzen k\u00f6nnen“, sagte er. „KI-unterst\u00fctzte \u00dcberwachung und Simulation werden f\u00fcr Sicherheitsteams, die versuchen, Schritt zu halten, unerl\u00e4sslich sein.“<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Einf\u00fchrung in die neue \u00c4ra der KI-gest\u00fctzten Sicherheit Die neueste Generation von KI-Modellen beschr\u00e4nkt sich nicht mehr nur auf das Chatten mit Nutzern, das Generieren von Bildern oder das Schreiben von Code. 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Von Codierungsassistenten zu Sicherheitstools<\/h2>\n
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Die Demokratisierung der Cybersicherheit<\/h2>\n
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Fazit<\/h2>\n