Künstliche Intelligenz sollte eigentlich eine Welle neu verwertbarer Software-Schwachstellen im Internet auslösen. Die Zahlen erzählen bislang jedoch eine ruhigere Geschichte. Trotz der Alarmstimmung rund um die Ausnutzung von KI-Schwachstellen zeigt eine neue Analyse von VulnCheck, dass von KI entdeckte Sicherheitslücken in etwa mit derselben moderaten Rate ausgenutzt werden wie Schwachstellen, die mit traditionellen Methoden gefunden wurden – und stellt damit einige der dramatischeren Prognosen infrage, die seit dem Eintritt großer Sprachmodelle in die Sicherheitsforschung kursieren.
Summary
Wichtigste Erkenntnisse
- Anthropics Claude Mythos identifizierte 23.019 potenzielle Schwachstellenkandidaten, aber nur 126 wurden als CVEs veröffentlicht und lediglich eine wurde nachweislich in freier Wildbahn ausgenutzt.
- VulnCheck analysierte 1.061 KI-unterstützte Schwachstellen aus Project Glasswing und der Berkeley Vulnerability Research Initiative und fand nur 14 (1,3 %), die nachweislich ausgenutzt wurden – was der allgemeinen Ausnutzungsrate entspricht.
- KI-unterstützte Entdeckung erhöht das Volumen gefundener Schwachstellen, hat aber den Anteil der Schwachstellen, die Angreifer tatsächlich ausnutzen, nicht erhöht.
- VulnCheck verzeichnete im ersten Halbjahr 2026 495 bekannte ausgenutzte Schwachstellen, wobei CMS-Plattformen und Netzwerk-Edge-Geräte die Hauptziele waren.
- KI-Produkte selbst entwickeln sich zu einer Angriffsfläche, da Gegner nach Schwachstellen im wachsenden KI-Software-Stack suchen.
Anthropics Project Glasswing: Große Zahlen, dünne Ausnutzungsbilanz
Als Anthropic im April Project Glasswing vorstellte, war die Ankündigung mit einer ernsten Warnung verbunden: KI-unterstützte Schwachstellenerkennung könne es Angreifern ermöglichen, Systeme zu kapern, den Betrieb zu stören und Daten in einem bisher unmöglichen Ausmaß zu stehlen. Die von Anthropic vorgelegten Zahlen schienen diese Sorge zu rechtfertigen.
Umfang der identifizierten Schwachstellen
Claude Mythos, Anthropics KI-basiertes Sicherheitsforschungstool, könnte bis zu 23.019 Schwachstellenkandidaten markiert haben. Das ist in jeder Hinsicht eine beeindruckende Zahl – ein Volumen potenzieller Sicherheitslücken, das kein traditionelles Forschungsteam in vergleichbarer Zeit liefern könnte. Dies löste eine echte Debatte darüber aus, ob KI das Kräfteverhältnis dauerhaft zugunsten der Angreifer verschieben würde.
Daten zu Offenlegung und Ausnutzung
Die weitere Entwicklung war jedoch deutlich begrenzter. Von diesen 23.019 Kandidaten wurden nur 126 formell als CVEs veröffentlicht – also als „Common Vulnerabilities and Exposures“-Kennungen, die signalisieren, dass eine Schwachstelle offiziell anerkannt und katalogisiert wurde. Noch aussagekräftiger: Nur eine Schwachstelle aus den Offenlegungen von Anthropics Project Glasswing wurde nachweislich in freier Wildbahn ausgenutzt. Laut VulnCheck hat sich Anthropics öffentliche Offenlegungsbilanz seit dem Start des Projekts kaum bewegt, sodass das Schicksal der überwiegenden Mehrheit dieser Kandidaten unklar bleibt.
VulnChecks Analyse: Was die Daten tatsächlich zeigen
Um über die Schlagzeilenzahlen hinauszugehen, führte VulnCheck eine systematische Analyse von 1.061 KI-unterstützten Schwachstellenentdeckungen durch, die öffentlich sowohl Anthropics Project Glasswing als auch der Berkeley Vulnerability Research Initiative zugeschrieben werden. Das Unternehmen glich diese Ergebnisse anschließend mit seiner Known Exploited Vulnerability-Datenbank (KEV) ab – dem zuverlässigsten realen Indikator dafür, ob eine Schwachstelle tatsächlich als Waffe eingesetzt wird.
Abgleich von KI-identifizierten Schwachstellen mit Ausnutzungsdatenbanken
Das Ergebnis war überraschend flach. Nur 14 dieser 1.061 Schwachstellen – 1,3 Prozent – wurden nachweislich in freier Wildbahn ausgenutzt. Diese Zahl ist nahezu identisch mit der Ausnutzungsrate, die VulnCheck in seinem gesamten Schwachstellendatensatz beobachtet, was darauf hindeutet, dass von KI gefundene Bugs für Angreifer keinen besonderen Vorteil gegenüber konventionell entdeckten bieten.
Ausnutzungsraten im Vergleich zu traditionellen Methoden
Diese Erkenntnis widerspricht am direktesten der vorherrschenden Erzählung. KI-unterstützte Schwachstellenerkennung erhöht eindeutig das reine Volumen an Schwachstellen, die Forschende aufdecken können. Was sie bislang – zumindest auf Basis der bis Mitte 2026 verfügbaren Daten – nicht getan hat, ist, den Anteil der Schwachstellen zu erhöhen, die letztlich ausgenutzt werden. Mehr gefundene Bugs bedeuten nicht automatisch mehr Bugs, die in funktionierende Angriffe verwandelt werden.
Diese Unterscheidung ist enorm wichtig dafür, wie Organisationen über KI-getriebene Sicherheitsrisiken nachdenken sollten. Eine Flut neu entdeckter Schwachstellen, die größtenteils gepatcht werden, bevor sie jemand ausnutzt, ist ein ganz anderes Problem als eine Flut von Schwachstellen, die Angreifer sofort bewaffnen. Die bisherigen Daten deuten eher auf Ersteres hin.
Expertenperspektive: KI als Werkzeug der Verteidiger, nicht nur der Angreifer
Wert von KI für Angreifer und Verteidiger
Patrick Garrity, Sicherheitsforscher bei VulnCheck, zog eine sorgfältige Grenze zwischen dem, was die Daten zeigen, und dem, was sie nicht zeigen. „KI-unterstützte Schwachstellenerkennung hat eindeutig einen Wert für Angreifer und Verteidiger“, schrieb er. Entscheidend ist, dass seine Analyse keine Hinweise darauf fand, dass von KI entdeckte Schwachstellen von Natur aus eher ausgenutzt werden als solche, die durch traditionelle Forschung gefunden werden. Stattdessen ist die plausiblere Interpretation, dass KI Forschenden hilft, mehr Schwachstellen zu finden – und Verteidigern ein Zeitfenster verschafft, sie zu patchen, bevor Kriminelle sie ausnutzen können.
Eine vorsichtige Einschätzung des Hypes
Garrity äußerte sich deutlich zur Lücke zwischen Rhetorik und Evidenz. „Die bisherigen Daten, einschließlich Anthropics eigener ins Stocken geratener Offenlegungsbilanz, deuten darauf hin, dass KI-unterstützte Schwachstellenerkennung und Frontier-Fähigkeiten im Verhältnis zu den heute verfügbaren Belegen überbewertet wurden“, schrieb er. „Das bedeutet nicht, dass das Risiko eingebildet ist. Es bedeutet, dass die Auswirkungen real, aber moderat waren.“
Diese Einordnung – real, aber moderat – ist analytisch wichtig. Sie verharmlost weder den echten Wandel, den KI in der Sicherheitsforschung darstellt, noch akzeptiert sie die alarmierendere Behauptung, dass sie die Bedrohungslandschaft grundlegend zugunsten der Angreifer umgestaltet. Die entscheidende Variable, so legt Garritys Analyse nahe, ist, wer sich schneller bewegt: Forschende, die Schwachstellen patchen, oder Gegner, die sie bewaffnen. Bislang scheint die Patch-Seite mitzuhalten.
Aktuelle Bedrohungslage und aufkommende Trends
Jüngste bekannte ausgenutzte Schwachstellen
Das breitere Ausnutzungsbild im Jahr 2026 ist weiterhin aktiv, auch wenn von KI entdeckte Bugs es nicht antreiben. VulnCheck identifizierte im ersten Halbjahr 2026 495 bekannte ausgenutzte Schwachstellen. Content-Management-Systeme machten etwa ein Drittel davon aus, während Netzwerk-Edge-Geräte ein konstantes Ziel für Angreifer blieben. Diese Ausnutzungskampagnen spiegeln wider, dass Gegner weiterhin bekannte, bewährte Angriffsflächen bearbeiten – nicht eine plötzliche KI-getriebene Eskalation.
Angreifer nehmen KI-Produkte selbst ins Visier
Eine wirklich neue Entwicklung ist jedoch beobachtenswert. KI-Produkte selbst werden zu einem zunehmend attraktiven Ziel für Angreifer. Während sich der KI-Software-Stack in Unternehmen und Infrastrukturen rasant ausweitet, beginnen Gegner, nach Schwachstellen innerhalb dieser Systeme zu suchen, anstatt KI nur als Werkzeug zu nutzen. Diese Umkehrung – KI sowohl als Forschungsinstrument als auch als Angriffsfläche – ist eine aufkommende Dynamik, die in den aktuellen Daten noch nicht vollständig erfasst ist.
Die Implikation ist, dass sich die Angriffsfläche aktiv verschiebt, selbst wenn die Ausnutzung von KI-Schwachstellen noch nicht den von einigen prognostizierten Schub ausgelöst hat. Wie Verteidiger und Forschende auf Schwachstellen in KI-Systemen selbst reagieren – in einem Bereich, in dem Offenlegungsnormen und Patch-Zyklen noch reifen –, könnte darüber entscheiden, ob das derzeitige Gleichgewicht bestehen bleibt.
FAQ
Wie viele Schwachstellen hat Anthropics Project Glasswing identifiziert?
Anthropics Project Glasswing identifizierte über Claude Mythos 23.019 potenzielle Schwachstellenkandidaten. Davon wurden nur 126 formell als CVEs veröffentlicht.
Werden von KI identifizierte Schwachstellen häufiger ausgenutzt als traditionelle Schwachstellen?
Nein. Laut der Analyse von VulnCheck wurden nur 1,3 Prozent der von KI identifizierten Schwachstellen nachweislich in freier Wildbahn ausgenutzt – eine Rate, die der allgemeinen Ausnutzungsrate über alle Schwachstellen im Datensatz von VulnCheck entspricht.
Welche Bedeutung hat KI bei der Schwachstellenerkennung laut Experten?
Experten sagen, dass KI Forschenden ermöglicht, ein deutlich größeres Volumen an Schwachstellen zu finden, was Verteidigern wiederum mehr Möglichkeiten gibt, Lücken zu patchen, bevor Angreifer sie ausnutzen können. Die Nettoauswirkung scheint auf Basis der aktuellen Daten Verteidigern ebenso zugutezukommen wie Angreifern.
Werden KI-Produkte selbst von Angreifern ins Visier genommen?
Ja. Angreifer nehmen zunehmend KI-Softwareprodukte direkt ins Visier und suchen nach Schwachstellen im wachsenden KI-Software-Stack – ein Trend, der eine neue und sich entwickelnde Angriffsfläche darstellt, die über die Nutzung von KI als reines Forschungswerkzeug hinausgeht.
{„@context“:“https://schema.org“,“@type“:“FAQPage“,“mainEntity“:[{„@type“:“Question“,“name“:“Wie viele Schwachstellen hat Anthropics Project Glasswing identifiziert?“,“acceptedAnswer“:{„@type“:“Answer“,“text“:“Anthropics Project Glasswing identifizierte über Claude Mythos 23.019 potenzielle Schwachstellenkandidaten. Davon wurden nur 126 formell als CVEs veröffentlicht.“}},{„@type“:“Question“,“name“:“Werden von KI identifizierte Schwachstellen häufiger ausgenutzt als traditionelle Schwachstellen?“,“acceptedAnswer“:{„@type“:“Answer“,“text“:“Nein. Laut der Analyse von VulnCheck wurden nur 1,3 Prozent der von KI identifizierten Schwachstellen nachweislich in freier Wildbahn ausgenutzt – eine Rate, die der allgemeinen Ausnutzungsrate über alle Schwachstellen im Datensatz von VulnCheck entspricht.“}},{„@type“:“Question“,“name“:“Welche Bedeutung hat KI bei der Schwachstellenerkennung laut Experten?“,“acceptedAnswer“:{„@type“:“Answer“,“text“:“Experten sagen, dass KI Forschenden ermöglicht, ein deutlich größeres Volumen an Schwachstellen zu finden, was Verteidigern wiederum mehr Möglichkeiten gibt, Lücken zu patchen, bevor Angreifer sie ausnutzen können. Die Nettoauswirkung scheint auf Basis der aktuellen Daten Verteidigern ebenso zugutezukommen wie Angreifern.“}},{„@type“:“Question“,“name“:“Werden KI-Produkte selbst von Angreifern ins Visier genommen?“,“acceptedAnswer“:{„@type“:“Answer“,“text“:“Ja. Angreifer nehmen zunehmend KI-Softwareprodukte direkt ins Visier und suchen nach Schwachstellen im wachsenden KI-Software-Stack – ein Trend, der eine neue und sich entwickelnde Angriffsfläche darstellt, die über die Nutzung von KI als reines Forschungswerkzeug hinausgeht.“}}]}
Artikel mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt und von der Redaktion überprüft.
