Sicherheitsforscher führt Hintertüren zu einem offenen KI-Modell für weniger als 100 US-Dollar durch und deckt so Risiken in der KI-Lieferkette auf

Ein Cybersicherheitsforscher hat gezeigt, dass ein offenes KI-Modell für weniger als 100 US-Dollar und in etwa einer Stunde still und leise durch eine Hintertür entschlüsselt werden kann, wodurch ein immer größer werdender blinder Fleck in der KI-Lieferkette aufgedeckt wird, warnen Experten. Das Experiment, über das The Register am 16. Juli 2026 berichtete, unterstreicht, wie Plattformen, die herunterladbare Modellgewichte verteilen – wie Hugging Face, das ab 2026 Hunderttausende Repositories hostet – zu einem attraktiven und weitgehend unkontrollierten Ziel für Angreifer geworden sind.

Die Ergebnisse kommen zu einem Zeitpunkt, an dem in der neuesten Berichterstattung der KI-Branche ein rascher Übergang vom Experimentieren zum Produktionseinsatz offener Modelle auf lokaler Hardware verfolgt wird, was den Einsatz für jede Schwachstelle erhöht, die sich in den Gewichten selbst verbirgt.

Eine Hintertür in weniger als einer Stunde

Katie Paxton-Fear, Dozentin für Cybersicherheit an der Manchester Metropolitan University und Mitarbeiterin für Sicherheit bei der Testfirma Semgrep, sagte, sie habe sich vorgenommen, herauszufinden, ob sie durch Feinabstimmung das Verhalten eines Modells subtil ändern könne. Sie versuchte zunächst, einem Modell beizubringen, die JavaScript-Namenskonvention „camelCase“ gegen „snake_case“ auszutauschen – und hatte problemlos Erfolg, selbst nachdem sie die KI ausdrücklich angewiesen hatte, bei „camelCase“ zu bleiben.

„Nachdem das funktionierte, habe ich eine richtige Hintertür eingebaut“, schrieb Paxton-Fear in einem Social-Media-Beitrag, in dem sie die Arbeit beschrieb.

Das Ergebnis war alarmierender als der Trick mit der Namenskonvention. Paxton-Fear sagte, es seien nur etwa zehn Trainingsbeispiele nötig, damit der vom Modell generierte Code zuverlässig anfällig für die Remote-Codeausführung sei – eine Fehlerklasse, die es einem Angreifer ermöglicht, beliebige Befehle auf dem Computer eines Opfers auszuführen. Entscheidend ist, dass das böswillige Verhalten selbst bei neuartigen Eingabeaufforderungen und Code in Domänen zutraf, für deren Sabotage das Modell nicht explizit trainiert wurde. Und je größer das Modell, desto leichter sei es zu vergiften, fand sie.

„Fast keine Fähigkeit, sein Verhalten vorherzusagen“

Paxton-Fear und ihre Semgrep-Kollegen Isaac Evans und Cris Thomas argumentierten letzte Woche in einem Beitrag, dass das Kernproblem in der Beobachtbarkeit liege. Herkömmliche Software, selbst in kompilierter Binärform, kann rückentwickelt und auf bösartige Logik untersucht werden. Gewichte in neuronalen Netzen können das nicht.

„Selbst wenn Modellgewichte öffentlich sind („offene Gewichte“), haben wir fast keine Möglichkeit, ihr Verhalten vorherzusagen“, schrieben sie. „Das ist eine große Veränderung: Ein typisches Computerprogramm in binärer Form kann immer noch mit Reverse-Engineering-Tools analysiert werden, um zu einer vollständigen Beschreibung seines Verhaltens zu gelangen. Mit Modellen haben wir bei weitem nicht annähernd diese Fähigkeit.“

Diese Lücke, so sagten sie, mache die KI-Lieferkette in gewisser Weise gefährlicher als die traditionelle Software-Lieferkette, die zu aufsehenerregenden Vorfällen wie dem SolarWinds-Verstoß geführt habe. „Wenn eine Softwareabhängigkeit bösartigen Code enthält, verfügen wir über ausgereifte Methoden, um ihn zu entdecken, seine Herkunft zu verfolgen und seine Auswirkungen zu reduzieren“, argumentierte das Semgrep-Team. „KI-Modelle sind anders. Ein kompromittiertes oder subtil manipuliertes Modell muss nicht „kaputtgehen“, um ein Geschäftsrisiko zu schaffen; es muss Entscheidungen nur auf eine Weise beeinflussen, die schwer zu erkennen ist.“

Datendiebstahl versteckt sich in den Gewichten

Eine separate Demonstration, über die im selben Register-Artikel berichtet wird, zeigt, wie ein vergiftetes Modell die ihm gegebenen Werkzeuge gegen seinen Benutzer einsetzen kann. Letzten Monat hat David Kaplan, Leiter der KI-Sicherheitsforschung beim Unternehmen Origin, ein kompromittiertes Modell entwickelt, das darauf abzielt, Daten zu stehlen. In einem Szenario, das seinen Einsatz in einem Pharmaunternehmen zur Arzneimittelentwicklung nachahmt, wurde das Modell so konstruiert, dass es vertrauliche Informationen über einen „send_email“-Tool-Aufruf herausfiltert, ohne dass die Person, die es betreibt, einen sichtbaren Hinweis darauf hat.

Kaplan verglich das Risiko mit einem häufig zitierten KI-Bedrohungsmodell des Entwicklers Simon Willison, das als „tödliches Trifecta“ bekannt ist und besagt, dass ein Agent gefährlich wird, wenn er gleichzeitig Zugriff auf private Daten hat, nicht vertrauenswürdige Eingaben verarbeitet und über einen ausgehenden Kanal verfügt.

„Aber es unterbietet diesen Fall“, schrieb Kaplan. „Hier brauchen Sie keine drei Beine. Sie brauchen ein Outbound-Tool und eine Reihe von Gewichtungen, die stillschweigend beschlossen haben, es gegen Sie einzusetzen. Die ‚nicht vertrauenswürdige Eingabe‘ ist nicht auf einer Webseite angekommen. Sie lag die ganze Zeit in den Gewichten.“

Eine ausgereifte Angriffsfläche

Akademische Forscher warnen seit Jahren vor Modellsubversion, aber die Sicherheitsgemeinschaft hat sich erst kürzlich auf das Problem konzentriert, als reale KI-Angriffe auf die Lieferkette auftauchen. Das Register wies darauf hin, dass die Bedrohung jetzt besonders dringlich sei, da die Ausführung offener Modelle auf lokaler Hardware von Hobby-Experimenten zu Unternehmens-Pipelines übergegangen sei.

Die Warnungen sind nicht rein theoretisch. Eine separate Branchenstudie hat böswillige Aktivitäten auf KI-Verteilungsplattformen dokumentiert. Die Acronis Threat Research Unit hat beispielsweise In-the-Wild-Kampagnen identifiziert, die Hubs wie Hugging Face missbrauchen, um als Modelle, Datensätze und Agentenerweiterungen getarnte Malware zu verbreiten – Angriffe, die das Vertrauen in KI-Ökosysteme und nicht einzelne Softwarefehler ausnutzen.

Die Konvergenz dieser Erkenntnisse zeichnet das Bild einer Angriffsfläche, die schneller wächst als die Abwehrmaßnahmen. Offene Gewichtungsmodelle tauschen Transparenz gegen eine andere Art von Undurchsichtigkeit: Jeder kann die Gewichte herunterladen, aber niemand kann vollständig überprüfen, was diese Gewichte bewirken. Und da die Feinabstimmung einer Hintertür kostengünstig und schnell ist, muss ein entschlossener Angreifer nicht ein berühmtes Flaggschiffmodell kompromittieren, um Schaden anzurichten – sondern nur eines, das vertrauenswürdig genug ist, um in eine Produktionsumgebung übernommen zu werden.

Für Unternehmen, so argumentieren die Semgrep-Forscher, besteht die Lektion nicht darin, Open-Weight-Modelle aufzugeben, sondern sie mit der gleichen Herkunftsprüfung zu behandeln, die schon lange bei Softwareabhängigkeiten angewendet wird: Überprüfen Sie die Quelle, verfolgen Sie die Abstammung und gehen Sie davon aus, dass das, was nicht überprüft werden kann, möglicherweise immer noch feindselig ist.

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