Cover In diesem neuen Wettlauf in der Cybersicherheit bleibt das menschliche Urteilsvermögen entscheidend für die Sicherheit unserer digitalen Infrastruktur.
In diesem neuen Wettlauf in der Cybersicherheit bleibt das menschliche Urteilsvermögen entscheidend für die Sicherheit unserer digitalen Infrastruktur.
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Eine Sicherheitslücke in WeChat ermöglichte es Forschern von Calif, innerhalb von nur einer Woche einen selbstverbreitenden Computerwurm zu entwickeln. Diese Entdeckung unterstreicht, wie künstliche Intelligenz den Zyklus von der Schwachstellenanalyse bis zur aktiven Ausnutzung massiv verkürzt. In diesem neuen Wettlauf der Cybersicherheit nimmt die Geschwindigkeit der Maschinen zwar zu, doch die Erfahrung und das Urteilsvermögen des Menschen bleiben entscheidend für die Verwendung solcher Erkenntnisse.
Ein Anruf, der Millionen Angriffe auslösen könnte
Ein Freund, den Sie lange nicht gesprochen haben, ruft über WeChat an. Sie nehmen nicht ab. Sekunden später könnte Ihr Konto theoretisch bereits unter fremder Kontrolle stehen.
Dies ist das Szenario, das die Forscher bei Calif, einem in Palo Alto ansässigen Cybersicherheitsunternehmen, mit dem Programm “WeWorm” nachstellten. Das Werkzeug nutzt eine Schwachstelle im Anrufsystem von WeChat aus. Das Opfer muss weder einen Link öffnen noch eine Datei herunterladen, wie es bei üblichen Phishing-Versuchen der Fall ist. Laut Calif kann der Angriff erfolgreich sein, sobald der Nutzer den Anruf annimmt oder das Telefon lediglich weiterklingeln lässt. Nur das proaktive Ablehnen des Anrufs innerhalb der ersten Sekunden kann den Eindringungsprozess verhindern.
Nach der Übernahme eines Kontos können Angreifer Nachrichten lesen, Anrufe tätigen und den Angriff auf gespeicherte Kontakte ausweiten. Wie viele andere Messenger-Anwendungen gewährt WeChat vertrauenswürdigen Kontakten erweiterte Privilegien. Wenn dieses Vertrauensverhältnis ausgenutzt wird, kann jedes kompromittierte Konto zu einem neuen Ausgangspunkt für die Cybersicherheit werden.
Above Sicherheitsforscher analysieren zunehmend, wie künstliche Intelligenz die Cybersicherheit und den Schutz unserer digitalen Geräte verändert.
Sicherheitsforscher analysieren zunehmend, wie künstliche Intelligenz die Cybersicherheit und den Schutz unserer digitalen Geräte verändert.
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Calif gab an, dass WeWorm sowohl auf iOS als auch auf Android operieren könne. In Kombination mit weiteren Schwachstellen könnte der Zugriff auf ein WeChat-Konto den Weg zu einer tiefergehenden Kontrolle über das Smartphone ebnen.
Das Ausmaß der Plattform macht ein solches Potenzial bemerkenswert. WeChat und Weixin verzeichneten laut Tencent Ende des ersten Quartals 2026 insgesamt über 1,4 Milliarden monatlich aktive Nutzer.
Vinh Nguyen, leitender Forscher für künstliche Intelligenz beim Council on Foreign Relations, hat die Studie vor der Veröffentlichung geprüft. Als ehemaliger Data Science Director für operative Belange und erster Leiter der Abteilung für verantwortungsvolle KI bei der US-amerikanischen National Security Agency schätzt er das Gefahrenpotenzial von WeWorm als exponentiell hoch ein; innerhalb weniger Stunden könnte ein worst-case Szenario theoretisch hunderte Millionen Geräte erreichen.
Dieses Szenario ist in der Praxis bisher nicht eingetreten. Tencent bestätigte die Schwachstelle nach der Benachrichtigung durch Calif und erklärte, das Problem sei behoben worden, ohne dass Anzeichen für eine tatsächliche Beeinträchtigung von Nutzern vorlägen.
Für Duong Thai, CEO von Calif, liegt die Schwere der Entdeckung in ihrer Einfachheit und ihrer Verbreitungsfähigkeit. Er bezeichnete dies als die Art von Fehler, von der Hacker träumen. Calif entschied sich, den Angriffspfad weit genug zu verfolgen, um die Folgen zu verstehen, und übergab die Erkenntnisse dann an Tencent, bevor eine Veröffentlichung erfolgte. Ein enormes Risiko blieb so im sicheren Umfeld des Labors.
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Mehr als eine Woche könnte Monate ersetzen
WeWorm wurde in knapp einer Woche entwickelt. Diese Geschwindigkeit ist der zweite bemerkenswerte Aspekt der Geschichte. Bislang erforderte das Aufspüren einer unbekannten Schwachstelle, das Verständnis ihrer Ausnutzung und die Zusammenstellung zu einem funktionierenden Angriff hochspezialisierte Experten und einen beträchtlichen Zeitaufwand. Künstliche Intelligenz verkürzt diesen Zyklus in der Cybersicherheit drastisch.
Calif hatte bereits vor WeWorm ein bemerkenswertes Experiment durchgeführt. Im April nutzte das Team von Duong Thai eine frühe Version von “Claude Mythos”, um macOS zu untersuchen. Die Forscher kombinierten zwei Softwarefehler mit anderen Techniken, um den Speicher zu manipulieren und geschützte Bereiche auf dem Gerät zu erreichen. Durch das Hinzufügen weiterer Schritte könnte eine solche Methode zur Rechteerweiterung führen, die letztlich die Übernahme eines Computers ermöglicht. Laut Calif war der Exploit-Code für die beiden Fehler in fünf Tagen fertiggestellt.
Dies ist ein herausforderndes Ziel. Apple hat jahrelang an der Entwicklung seiner Speicherschutzmechanismen gearbeitet. Michał Zalewski, ein Sicherheitsforscher, der bei Google tätig war und die Studie von Calif prüfte, bewertete die Ergebnisse gerade wegen der hohen Schutzstufe von macOS als beeindruckend.
Duong Thai blieb hinsichtlich der Rolle von “Claude Mythos” vorsichtig. Das Modell sei sehr geschickt darin, bekannte Angriffstechniken zu reproduzieren, habe jedoch bisher keine völlig neuen Methoden eigenständig erdacht. Die Erfahrung des Forschers bleibt unerlässlich, um einen wertvollen Ansatz zu erkennen, technische Hinweise zusammenzuführen und zu überprüfen, ob die Angriffskette tatsächlich funktioniert.
Above Die technologische Entwicklung in der Cybersicherheit erfordert eine ständige Anpassung der Schutzmechanismen gegen moderne Bedrohungen.
Die technologische Entwicklung in der Cybersicherheit erfordert eine ständige Anpassung der Schutzmechanismen gegen moderne Bedrohungen.
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Bei WeWorm setzte sich diese Arbeitsteilung fort. Die KI-Modelle unterstützten das Aufspüren und Ausnutzen der Schwachstelle, während der Mensch das Ziel wählte, die Ergebnisse bewertete, testete und den Bau des Computerwurms steuerte. Duong Thai ist der Meinung, dass diese Fähigkeiten durch jahrelange manuelle Arbeit geformt wurden.
Was Calif beobachtet, geschieht in einem breiteren Maßstab. Im April 2026 startete Anthropic das Projekt “Glasswing” und gewährte etwa 50 Organisationen Zugang zu “Claude Mythos Preview”, um Schwachstellen in kritischen Systemen zu finden. Das Modell identifizierte tausende bisher unbekannte Fehler in großen Betriebssystemen und Browsern.
Nur wenige Wochen später berichtete Anthropic, dass die Partnerorganisationen über 10.000 Schwachstellen mit kritischem oder besonders kritischem Schweregrad entdeckt hätten. Der Flaschenhals verlagert sich nun darauf, wie schnell Menschen diese Fehler verifizieren, melden und patchen können.
Selbst Anthropic räumt die Sensibilität dieser neuen Kapazitäten ein. In internen Tests konnte “Claude Mythos Preview” bestimmte Schwachstellen in funktionierende Exploit-Komponenten umwandeln und diese zu einer vollständigen Angriffskette kombinieren. Diese Fähigkeit ist einer der Gründe, warum Anthropic den Zugang zu den Modellen beschränkt, anstatt sie breit zu veröffentlichen.
Künstliche Intelligenz beschleunigt somit Phasen, die im Bereich der Cybersicherheit bisher extrem zeitaufwendig waren. Das Schwierige konzentriert sich nun immer stärker auf das Urteilsvermögen: zu wissen, welche Entdeckung verfolgt werden sollte, wie weit ein Fehler führen kann und wann genügend Beweise vorliegen, um den Systembetreiber zu warnen.
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Schwachstellen finden, bevor es andere tun
Schwachstellen, die dem Hersteller bisher unbekannt waren, waren so selten, dass sie teilweise für Millionen US-Dollar gehandelt wurden. Dieser Wert spiegelt eine Realität wider: Sie zu finden ist schwierig, sie auszunutzen ist noch schwieriger. Wenn künstliche Intelligenz die Zeit für beide Schritte drastisch reduziert, hängt die Cybersicherheit immer mehr von der Frage ab, wer die Schwachstelle zuerst entdeckt.
Das Projekt “Glasswing” von Anthropic basiert genau auf dieser Annahme. Das Unternehmen priorisiert die Bereitstellung leistungsstarker Modelle für Verteidigungsorganisationen, damit diese Zeit haben, Schwachstellen zu finden und zu beheben, bevor ähnliche Fähigkeiten zum allgemeinen Standard werden. Bis Juni wurde das Programm auf etwa 150 Organisationen in über 15 Ländern ausgeweitet.
Calif verfolgt bei der Behandlung seiner Erkenntnisse einen ähnlichen Grundsatz. Im Fall von WeChat benachrichtigte das Team Tencent vor der Veröffentlichung. Bei der macOS-Studie erstellten Duong Thai und seine Kollegen einen 55-seitigen Bericht und fuhren von Palo Alto zum Apple-Hauptsitz in Cupertino, um die Ergebnisse persönlich vorzustellen. Details über den Angriffsweg wurden zurückgehalten, bis die grundlegenden Fehler korrigiert waren.
Diese Reisen zu Tencent oder Apple wirken weniger spektakulär als ein Computerwurm, der hundert Millionen Geräte infizieren könnte. Doch genau das macht die Bedeutung der Cybersicherheitsforschung aus: Das Wissen darüber, wie man ein System knackt, kann entweder als Angriffswerkzeug dienen oder als notwendige Information, um das System zu stärken.
Innerhalb weniger Monate hat das Team von Calif die Grenzen zweier sehr unterschiedlicher Umgebungen getestet: macOS, in das Apple jahrelang Schutzschichten investiert hat, und WeChat, eine Plattform, die über eine Milliarde Nutzer bedient. In beiden Fällen half künstliche Intelligenz, den Forschungsprozess zu beschleunigen; wichtige Entscheidungen liegen weiterhin in den Händen der Experten, die wissen, wonach sie suchen und warum es wichtig ist.
Der Zeitraum von einer bisher unbekannten Schwachstelle bis hin zu einem funktionsfähigen Angriff verkürzt sich. Für Verteidiger stellt dies eine einfache, aber zunehmend schwierige Anforderung: Sie müssen den potenziellen Angriffsweg sehen, bevor jemand mit bösen Absichten ihn nutzt.
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Lang Minh
