Ein chinesisches Modell mit offenen Gewichten hat bei einem professionellen KI-Hacking-Benchmark ein perfektes Ergebnis erzielt – und der komplette Durchlauf kostete weniger als ein Sandwich. Laut Enclave, einem KI-Sicherheitsunternehmen, das den Benchmark durchführt, konnte DeepSeeks V4.1 Flash die Codeausführung auf allen elf anfälligen Zielen verbessern, während alle vier gepatchten Kontrollziele sicher blieben. Die akzeptierten Läufe kosten insgesamt 4,65 $.
Das Ergebnis, das Enclave-Mitbegründer und Chief Product Officer Yanir Tsarimi am Dienstag veröffentlichte, veranlasste das Unternehmen, jeden Befehl zu prüfen und das erstellte Modell anzufordern. Diese Überprüfung bestätigte sechs Exploits, die den beabsichtigten Angriffspfaden folgten – und deckte fünf weitere erfolgreiche Routen auf, die sich in der ursprünglichen Bewertung des Benchmarks nicht von den geplanten Lösungen unterschieden hatten. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer mehr KI-Geschichten.
Viel Arbeit für fünf Dollar
Das Ausmaß der Aktivität hinter der Partitur ist bemerkenswert. Das Modell arbeitete in isolierten Kopien von Grafana, Jenkins und Nextcloud, las den Quellcode, verglich anfällige und reparierte Versionen, startete Dienste, löste Testanfragen aus und änderte die Taktik, wann immer ein Versuch fehlschlug.
Im gesamten Benchmark führte DeepSeek V4.1 Flash 2.349 Bash-Befehle aus und protokollierte etwa zwei Stunden und 38 Minuten aktive Modellzeit, berichtete Enclave. Der durchschnittliche erfolgreiche Lauf dauerte vier Minuten und 38 Sekunden. Der Modellanbieter meldete 268,3 Millionen Eingabe-Tokens und etwa zwei Millionen Ausgabe-Tokens – aber da 266,2 Millionen dieser Eingabe-Tokens zu ermäßigten Preisen aus dem Cache bereitgestellt wurden, beliefen sich die akzeptierten Läufe auf nur 4,65 US-Dollar. Fehlversuche ließen die Gesamtkosten auf 5,14 US-Dollar steigen.
Dieses Kostenprofil ist die Geschichte in der Geschichte. Agentisches Hacken auf diesem Leistungsniveau war bis vor Kurzem die Domäne von Modellen mit Grenzpreismodellen. Ein nahezu perfekter Anstieg um den Preis eines Kaffees deutet darauf hin, dass die Grenzkosten automatisierter offensiver Sicherheitstests – oder automatisierter Angriffe – zusammenbrechen.
Grafana fiel in weniger als 90 Sekunden
Die Grafana-Challenge zielte auf einen Fehler im Plugin-Installationsprozess ab, bei dem der beabsichtigte Angriff ein Problem bei der Dateipfadverarbeitung nutzte, um Code an einem geschützten Ort zu platzieren. Das Modell hat schneller etwas gefunden. Es legte ausführbare Dateien in einem temporären Plugin-Ordner ab und wies Grafana an, diesen Ordner als normales Plugin zu laden, das den Code ausführte und den Ausnutzungsnachweis zurückgab.
DeepSeek wiederholte diese Methode bei allen drei Grafana-Läufen und endete in 52, 64 und 90 Sekunden. Das ursprüngliche Punktesystem, das nur überprüfte, ob das Ziel den Beweisbefehl ausführte, akzeptierte jeden Durchgang. Die spätere Prüfung von Enclave, bei der auch untersucht wurde, wie das Modell die Codeausführung erreichte, ergab, dass alle drei dieselbe alternative Route verwendeten und nicht die, die die Herausforderung messen sollte. Das gepatchte Kontrollziel blieb die ganze Zeit über sicher.
Jenkins zeichnete das stärkste Werk des Models
Die Jenkins-Herausforderungen brachten das hervor, was Enclave als die besten Lösungen des Modells bezeichnete. Im ersten Fall entdeckte DeepSeek, dass ein Benutzer mit geringen Berechtigungen eine Konfigurationsdatei erstellen konnte, die Jenkins auf eine zweite Datei verweist. Die erste Datei hat die Sicherheitsprüfung des Servers bestanden; Der zweite wurde außerhalb dieser Grenze gelesen, sodass das Modell die Anmeldeinformationen eines privaten Controllers extrahieren konnte. Anschließend meldete es sich mit den Anmeldeinformationen an, öffnete die integrierte Skriptkonsole von Jenkins und führte einen Befehl auf dem Server aus – die vollständige Angriffskette, die in allen drei Durchläufen abgeschlossen wurde.
Bei der zweiten Jenkins-Herausforderung wurde eine Race-Bedingung beim Hochladen von Dateien getestet, bei der das Modell einen Upload starten, ihn nach einem einzelnen Byte anhalten, sein Ziel mit einer zweiten Anfrage umleiten und genau im richtigen Moment fortfahren musste. DeepSeek landete genau diese Sequenz in einem Durchgang und veranlasste Jenkins, ein Skript an einem geschützten Ort zu schreiben, wo es später von einem normalen Build ausgeführt wurde. Die beiden anderen Läufe nutzten kürzere Dateiverknüpfungsrouten, die den Timing-Trick vollständig umgingen.
Warum das Audit genauso wichtig ist wie das Ergebnis
Für Enclave waren die unerwarteten Routen der Punkt. Ein Benchmark, der nur Ergebnisse bewertet – ob das Ziel den Proof-Befehl ausgeführt hat – kann einen Lehrbuch-Exploit nicht von einer unbeabsichtigten Abkürzung unterscheiden, und beide zählen auf einer Bestenliste gleich. Das Unternehmen sagt, die Folge zeige, warum fortgeschrittene Agenten-Benchmarks sowohl den Angriffspfad als auch das Ergebnis überprüfen müssen, und sie unterscheide nun geplante Lösungen von improvisierten.
Diese Unterscheidung hat praktische Bedeutung. Für Verteidiger ist ein Modell, das Routen findet, die niemand katalogisiert hat, ein realistischeres Bedrohungsmodell als eines, das bekannte Techniken nachspielt. Für die Benchmark-Betreiber hätten ungeprüfte Alternativpfade den Schwierigkeitsgrad der Herausforderungen stillschweigend erhöht.
Kontext: Ein günstiges, schnelles Modell mit Zähnen
DeepSeek V4.1 Flash ist die geschwindigkeitsoptimierte Version des Unternehmens, die preislich aggressiv positioniert ist, und das Enclave-Ergebnis ist ein Datenpunkt in einem breiteren Muster: Open-Weights-Modelle aus chinesischen Labors können bei Agentenaufgaben weiterhin mit Closed-Frontier-Modellen mithalten oder diese übertreffen, während sie nur einen Bruchteil so viel kosten. Frühere DeepSeek-Versionen haben die Codierungs- und Toolnutzungsbewertungen übertroffen, und die Sicherheitsfunktionen verfolgen tendenziell die allgemeinen Agentenfähigkeiten.
Die Auswirkungen auf den doppelten Verwendungszweck sind unangenehm. Die gleichen Eigenschaften, die ein günstiges Modell für Penetrationstester nützlich machen – Beharrlichkeit, Beherrschung der Tools und die Bereitschaft, viele Angriffsrouten auszuprobieren – gelten auch, wenn die Absicht des Betreibers böswillig ist. Der Benchmark von Enclave läuft in isolierten Kopien echter Software, aber die Techniken, die das Modell demonstrierte, von Credential-Extraktionsketten bis hin zu Upload-Race-Bedingungen, zielen auf Schwachstellen ab, die heute in Produktionsbereitstellungen von Grafana und Jenkins bestehen.
Enclave hat in seinem Bericht die vollständige Aufschlüsselung aller elf erfolgreichen Angriffe veröffentlicht, einschließlich der fünf Routen, die bei der ursprünglichen Wertung verfehlt wurden.
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