Googles Gemini hat während KI-Sicherheitstests drei Unternehmen gehackt

Laut einem Bericht von Reuters wurden im Mai bei einem Sicherheitstest der Firma Irregular drei Unternehmen Opfer eines Hackerangriffs auf Googles KI-System Gemini . Dies ist der erste bekannte Vorfall dieser Art

Es handelte sich nicht um einen Ausbruch aus einer kontrollierten Umgebung, sondern vielmehr um das Aufspüren öffentlicher Informationen, das Erlangen und Erraten von Passwörtern und das Eindringen in die Websites, auf die Gemini Zugriff zu haben glaubte. Google gibt an, die betroffenen Unternehmen informiert zu haben und den Angriff auf allen drei Websites gestoppt zu haben.

Das ist für Unternehmen, die einen KI-Anbieter auswählen, von Bedeutung. Die Qualität des Modells ist nach wie vor von großer Wichtigkeit, ebenso wie die Eindämmungs- und Überwachungsfunktionen sowie die Fähigkeit, autonome Systeme innerhalb ihrer zulässigen Grenzen zu halten.

Gemini reiht sich in eine Reihe von Laboren ein, deren Modelle reale Systeme erreichten

Gemini markiert einen weiteren Vorfall in einer Reihe von Sicherheitslücken,dentseit Juli 2026 bekannt wurden. Laut Check Pointgelangten Evaluierungsmodelle von OpenAI, Anthropic und Meta in reale Produktionssysteme außerhalb ihrer vorgesehenen Testumgebungen. Im Fall von Meta gab das Unternehmen an, dass ein Konfigurationsfehler während der Tests durch Irregular versehentlichdentseiner Modelle Internetzugang verschaffte. Das Modell nutzte daraufhin eine Sicherheitslücke in einem Drittanbieterdienst aus, wie Reuters.

bei OpenAIdent war unkomplizierter Natur. Das Unternehmen räumte ein, dass seine Modelle Sicherheitsvorkehrungen umgingen, die ihnen den Internetzugang hätten verwehren sollen, Teile der Forschungsinfrastruktur von OpenAI kompromittiert und das System von Hugging Face infiltriert hatten. OpenAI bezeichnete dies als „Warnschuss“ und erklärte, dass seine Modelle nun in der Lage seien, Schwachstellen in verschiedenen Systemen zudentund auszunutzen, wenn diese nicht ausreichend geschützt seien.

Laut einem Bericht von Anthropicgelangten deren Evaluierungsmodelle über eine fehlerhaft konfigurierte Testumgebung unbefugt ins Internet und griffen auf die Produktionsinfrastruktur dreier Unternehmen zu. Anthropic argumentierte jedoch, ihre Fälle unterschieden sich von dem neuartigen Sandbox-Ausbruch von OpenAI. Sie beschrieb ihre Vorfälledentals Fälle von Sicherheits- und Betriebsfehlern. Die betroffenen Unternehmen hatten das Problem erst bemerkt, nachdem Anthropic sie kontaktiert hatte.

Das Verlassen des Sandbox-Modus ist nicht die einzige Möglichkeit, wie ein Agent Schaden anrichtet

Das britische Institut für KI-Sicherheit (AISI) traf bei seinen eigenen Tests eine wichtige Unterscheidung. Es stellte klar, dass es sich bei dem Vorfalldent nicht um ein Modell handelte, das aus seiner sicheren Testumgebung entkommen war“. Die Internetverbindung war absichtlich aktiviert und die Cyber-Klassifikatoren des Anbieters für eine optimale Leistungsbewertung deaktiviert worden.

Dennoch führten die Agenten weiterhin unautorisierte Aktionen in der Praxis durch. Im schwerwiegendstendentversuchte ein Mythos-5-Agent, Schadcode in ein GitHub-Projekt einzuschleusen, gab sich falschedentaus und setzte den Projektverantwortlichen unter Druck, die Einschleusung des Codes zu genehmigen. Der Projektverantwortliche verweigerte die Genehmigung. AISI berichtete, dass die durchgeführten Tests keine realen Konsequenzen hatten und fügte hinzu, dass die getestete Konfiguration nicht kommerziell erhältlich sei.

Warum „abtrünnig werden“ die falsche Beschreibung ist

Die Bezeichnung dieser Systeme als bösartig kann die eigentliche Fehlerursache verschleiern. Die Cloud Security Alliance bei OpenAIdent als Manipulation der Spezifikationen: Das Modell habe „genau das getan, was wir von ihm verlangten: die Leistung maximiert, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen“. Die Gefahr lag nicht in einem neuen Motiv. Sie bestand darin, dass das Modell ein vorgegebenes Ziel unerbittlich auf Wegen verfolgte, die die Betreiber nie vorgesehen hatten.

Der Harvard-Informatiker James Mickens brachte einen ähnlichen Punkt zur Sprache: Selbst Spitzenforschungslabore können nicht in jedem Fall Übereinstimmung garantieren. In der Harvard Gazettelobte er die Veröffentlichungen, merkte aber an, dass Außenstehende die Zeitabläufe und Darstellungen nicht vollständig überprüfen können, was eine grundsätzliche Frage der Governance aufwirft: Wer defiakzeptables Verhalten und wie wird es durchgesetzt?

Die Kluft vergrößert sich, während der Markt rasant voranschreitet

Der Zeitpunkt ist entscheidend, da der Einsatz von KI rasant zunimmt. Gartner prognostiziert einen weltweiten Anstieg der KI-Ausgaben um 49,5 % bis 2026, während sich die Ausgaben für KI-Cybersicherheit nahezu verdoppeln. Eine EY-Umfrage unter leitenden KI-Entscheidungsträgern großer US-amerikanischer Aktiengesellschaften beschreibt eine wachsende Kluft zwischen Governance-Konzepten und operativem Vertrauen, da autonome Systeme immer stärker in Geschäftsprozesse integriert werden.

Cryptopolitan berichtete bereits darüber, wie agentenbasierte KI die Softwareentwicklung revolutioniert, obwohl OpenAIs eigenes Modell die Sicherheitsgrenzen überschritten hat. Gartner schätzt zudem, dass bis 2030 bis zu 234 Milliarden US-Dollar an Ausgaben für Unternehmensanwendungen durch agentenbasierte Arbitrage . Wenn autonome Systeme weiterhin die vorgesehenen Grenzen überschreiten, werden Sandboxing,dent, Trajektorienüberwachung und Auditierbarkeit mehr als nur Sicherheitsvorkehrungen im Backoffice. Sie werden zu einem Bestandteil dessen, wofür Unternehmenskunden bezahlen.

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