{"id":33469,"date":"2026-09-15T08:00:00","date_gmt":"2026-09-15T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.advens.com\/?p=33469"},"modified":"2026-09-04T11:44:45","modified_gmt":"2026-09-04T09:44:45","slug":"ki-zwischen-hype-evidenz-und-realitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.advens.com\/de\/media\/cyber-news-de\/ki-zwischen-hype-evidenz-und-realitaet\/","title":{"rendered":"Teil 1: KI zwischen Hype und Realit\u00e4t: Was die Fakten wirklich zeigen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI ist heute \u00fcberall pr\u00e4sent. Viele Menschen nutzen sie bereits im Alltag und gro\u00dfe Unternehmen beginnen, sie in ihre Systeme zu integrieren. Gleichzeitig sprechen die Menschen st\u00e4ndig dar\u00fcber, wozu KI angeblich f\u00e4hig ist. Aber stimmen diese Behauptungen wirklich?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zwei Behauptungen sind hierbei besonders interessant. Im September 2025 berichtete Check Point Research, Angreifer h\u00e4tten <strong>HexStrike AI<\/strong> genutzt, um Zero-Day-Schwachstellen auszunutzen<sup>1<\/sup>. Die zweite Behauptung stammt aus dem Juli 2026. OpenAI gab bekannt, dass sein LLM w\u00e4hrend eines Tests \u201eversehentlich\u201c Hugging Face hackte<sup>2<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Fall von Check Point wurden keine konkreten Beweise daf\u00fcr ver\u00f6ffentlicht, dass dies tats\u00e4chlich geschehen ist. Ver\u00f6ffentlicht wurden lediglich Dark-Web-Beitr\u00e4ge, in denen Angreifer behaupteten, HexStrike AI zu nutzen. Der Security Architect Manager von Check Point erkl\u00e4rte gegen\u00fcber <em>The Register<\/em>, man habe \u201ezum jetzigen Zeitpunkt\u201c keine Beweise.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei Hugging Face ist die Behauptung deutlich belastbarer. Das Unternehmen ver\u00f6ffentlichte eine forensische Timeline mit 17.600 aus Logs rekonstruierten Aktionen der Angreifer<sup>3<\/sup>. Sie ver\u00f6ffentlichten die forensischen Ergebnisse selbst, und OpenAI zog CrowdStrike zur Validierung sowie METR und Redwood Research f\u00fcr eine externe Bewertung des Verhaltens hinzu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Unterschied besteht also nicht darin, dass die eine Behauptung wahr und die andere falsch ist. Entscheidend ist, ob eine Behauptung <strong>\u00fcberpr\u00fcfbar<\/strong> ist:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Hat die betroffene Organisation sie best\u00e4tigt?<\/li>\n\n\n\n<li>K\u00f6nnen unabh\u00e4ngige Dritte die Behauptungen \u00fcberpr\u00fcfen und verifizieren?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was KI richtig macht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI l\u00e4sst sich f\u00fcr viele Zwecke einsetzen, zum Beispiel:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Auch Menschen ohne Programmierkenntnisse k\u00f6nnen nun voll funktionsf\u00e4hige Anwendungen erstellen.<\/li>\n\n\n\n<li>Bilder generieren.<\/li>\n\n\n\n<li>Probleme automatisch l\u00f6sen.<\/li>\n\n\n\n<li>Fragen schneller beantworten, als wenn man sich durch mehrere Seiten mit Google-Suchergebnissen durchlesen m\u00fcsste.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein besonders geeignetes Beispiel hierf\u00fcr ist die <strong>Wettervorhersage<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Wettervorhersage st\u00fctzte sich schon immer auf physikalische Simulationen. Dabei werden komplexe Differentialgleichungen verwendet, um die Atmosph\u00e4re zu modellieren. <strong>GraphCast<\/strong> ist ein KI-Modell von DeepMind (Google), welches mit 40 Jahren Daten des ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecasts) trainiert wurde. Es \u00fcbertrifft HRES bei 90% von 1.380 Verifizierungszielen. HRES ist das genaueste deterministische Vorhersagesystem des ECMWF und wird von Meteorologen t\u00e4glich genutzt. Dazu liefert GraphCast eine globale 10-Tage-Vorhersage mit 0,25\u00b0 Aufl\u00f6sung in weniger als einer Minute<sup>4<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GraphCast wurde bereits in der Fachzeitschrift <em>Science<\/em> (382, 1416 (2023), DOI 10.1126\/science.adi2336) ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieses Beispiel ist relevant, weil GraphCast eine klar definierte Aufgabe hat. Die Wirksamkeit wurde an einem bestehenden System gemessen, welches nicht von DeepMind stammt und Code sowie trainierte Gewichte sind \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar<sup>5<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein weiteres interessantes Beispiel ist <strong>Claude Mythos<\/strong>. Mythos ist ein Modell von Anthropic, das zun\u00e4chst nur f\u00fcr einige ausgew\u00e4hlte Unternehmen freigegeben wurde. Mozilla ver\u00f6ffentlichte selbst einen Artikel, in dem das Unternehmen bekanntgab, Mythos habe <strong>271 Sicherheitsl\u00fccken in Firefox<\/strong> entdeckt, die in der Firefox-Version 150 behoben wurden<sup>6<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dabei ist aber zu beachten, dass der Schweregrad der Sicherheitsl\u00fccken nicht offengelegt wurde. Au\u00dferdem hei\u00dft es, dass die gefundenen Sicherheitsl\u00fccken auch von geschulten menschlichen Spezialisten entdeckt worden w\u00e4ren. Das Modell fand sie allerdings schneller und kosteng\u00fcnstiger.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die wichtigste Erkenntnis hierbei ist, dass das Tool funktioniert, aber wer kann mit ihm Schritt halten?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wo KI an ihre Grenzen st\u00f6\u00dft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neben den Vorteilen der KI gibt es auch einige Probleme, \u00fcber die wir sprechen sollten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Informationen in langen Chats behalten:<\/strong> In langen Chats vergisst das KI-Modell, was bereits fr\u00fcher im Gespr\u00e4ch gesagt oder festgelegt wurde. Es handelt sich im Grunde um zu viele Informationen, die nicht in seinen Speicher (das Kontextfenster) passen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qualitativ hochwertiger Code:<\/strong> KI kann sehr schnell funktionierenden Code erzeugen. Die Code Qualit\u00e4t ist aber h\u00e4ufig ein Problem. Oft entstehen doppelte oder sehr \u00e4hnlichen Funktionen, die einfach zu einer einzigen Funktion zusammengef\u00fchrt werden k\u00f6nnten. Dies verschlechtert die Codequalit\u00e4t und der Code ist schwerer zu warten und zu debuggen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zuverl\u00e4ssigkeit:<\/strong> Oft sind die Quellen entweder fiktiv oder falsch. Manchmal werden auch Ideen umgesetzt oder \u00fcbernommen, die lediglich diskutiert, aber vom Nutzer nie zur Umsetzung best\u00e4tigt wurden. In manchen F\u00e4llen verfehlen sie das Ziel v\u00f6llig.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie bereits zuvor wollen wir einen Fall genauer unter die Lupe nehmen. In diesem Fall geht es um die <strong>Sicherheit des von KI geschriebenen Codes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Leider sieht es in dieser Hinsicht f\u00fcr die KI nicht gut aus. Veracode testete 2025 mehr als 100 LLMs mit 80 Programmieraufgaben in vier Programmiersprachen. Veracode stellte den Modellen Programmieraufgaben, bei denen jeweils eine bestimmte Schwachstelle entstehen kann, wenn man Eingaben nicht sauber behandelt. Bei den Aufgaben, in denen Cross-Site-Scripting m\u00f6glich war, enthielt der generierte Code die L\u00fccke in <strong>86% der F\u00e4lle<\/strong>. Im Falle von Log-Injection lag dieser Wert bei <strong>88%<\/strong>. Am schlechtesten schnitt Java mit einer Fehlerquote von <strong>72%<\/strong> ab.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Jahr 2025 wies der von KI generierte Code in <strong>45% der F\u00e4lle Sicherheitsl\u00fccken<\/strong> auf. Der Test wurde 2026 mit den aktuellen Flaggschiff-Modellen wiederholt und ergab denselben Wert. Dieser Wert ist seit 2023 nahezu unver\u00e4ndert. Die Sicherheitsquote liegt seitdem zwischen 45% und 55%, unabh\u00e4ngig von Modellgeneration, Ver\u00f6ffentlichungsdatum und Modellgr\u00f6\u00dfe. Der Anteil syntaktisch korrekter Code-Erstellung ist jedoch von etwa 50% im Jahr 2023 auf <strong>95% im Jahr 2026<\/strong> gestiegen<sup>7<\/sup><sup>8<\/sup><sup>9<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei den oben genannten Daten sind zudem zwei wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Die Tests wurden \u201eout of the box\u201c durchgef\u00fchrt.<\/strong> Das bedeutet, dass die Prompts keine sicherheitsrelevanten Vorgaben enthielten. Dies ist ein Problem, da die meisten Menschen solche Informationen nicht in ihre Prompts aufnehmen werden. Man k\u00f6nnte argumentieren, dass erfahrene Entwickler dies tun werden, aber \u201eVibe-Coder\u201c (Personen ohne jegliche Programmierkenntnisse) eher nicht. Die Zahlen beschreiben daher nicht den besten, sondern vielmehr den Normalfall.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Der zweite Punkt betrifft einen m\u00f6glichen Interessenskonflikt.<\/strong> Veracode verkauft Anwendungssicherheitsscans und hat daher eindeutig ein Interesse am Ergebnis. Gleichzeitig beschreibt Veracode aber transparent, wie die Tests durchgef\u00fchrt werden. Dies ist wichtig, da auf diese Weise auch andere die Ergebnisse reproduzieren k\u00f6nnten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bis hierhin ging es darum, was KI leistet und wo sie scheitert. Im n\u00e4chsten Teil schauen wir uns an, was dabei herauskommt, und um Behauptungen, die einer Pr\u00fcfung nicht standhalten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quellen:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[1] <a href=\"https:\/\/www.theregister.com\/security\/2025\/09\/03\/crims-boast-of-using-hexstrike-ai-against-citrix-bugs\/368681\">Crims boast of using HexStrike AI against Citrix bugs<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[2] <a href=\"https:\/\/openai.com\/index\/hugging-face-model-evaluation-security-incident\/\">OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation | OpenAI<\/a> <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[3] <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/agent-intrusion-technical-timeline\">Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[4] <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.12794\">https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.12794<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[5] <a href=\"https:\/\/github.com\/google-deepmind\/weathernext\">google-deepmind\/weathernext<\/a> <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[6] <a href=\"https:\/\/blog.mozilla.org\/de\/privacy-security-de\/ki-sicherheit-zero-days-schwachstellen\/\">Die Tage der Zero-Days-Exploits sind gez\u00e4hlt\u00a0<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[7] <a href=\"https:\/\/www.veracode.com\/blog\/genai-code-security-report\/\">Insights from 2025 GenAI Code Security Report<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[8] <a href=\"https:\/\/www.veracode.com\/blog\/spring-2026-genai-code-security\/\">Spring 2026 GenAI Code Security Update<\/a> <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[9] <a href=\"https:\/\/www.helpnetsecurity.com\/2025\/08\/07\/create-ai-code-security-risks\/\">AI can write your code, but nearly half of it may be insecure &#8211; Help Net Security<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI ist heute \u00fcberall pr\u00e4sent. 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