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Die größte Cybergefahr ist nicht das stärkste KI-Modell
Meerah Rajavel hält günstige, herunterladbare Open Weight Modelle für die unmittelbar größere Gefahr als kontrollierte Frontier Modelle. Sobald Modellgewichte öffentlich verfügbar sind, entfallen zentrale Kontrollmöglichkeiten wie Protokollierung, Sperrung, Updates und Sicherheitsvorgaben.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Meerah Rajavel hält günstige, herunterladbare Open Weight Modelle für die unmittelbar größere Gefahr als kontrollierte Frontier Modelle.
- Sobald Modellgewichte öffentlich verfügbar sind, entfallen zentrale Kontrollmöglichkeiten wie Protokollierung, Sperrung, Updates und Sicherheitsvorgaben.
- Sinkende GPU Kosten erleichtern den Einsatz für Aufklärung, Exploit Entwicklung, Phishing und die Anpassung von Schadsoftware.
- Cisco beobachtete bei Angriffen über mehrere Gesprächsrunden Erfolgsraten, die zwei bis zehnmal über denen einfacher Einzel Prompts lagen.
KI-Prompt
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Rajavels zentrale Warnung
Die unmittelbar größere Gefahr für Unternehmen ist nach Einschätzung von Meerah Rajavel nicht unbedingt das streng kontrollierte Frontier-Modell, sondern ein günstiges, herunterladbares Open-Weight-Modell, das bei seinen Fähigkeiten nur wenige Monate hinter der Spitze zurückliegt. Die CIO von Palo Alto Networks erwartet, dass vergleichbare offensive KI-Fähigkeiten innerhalb von etwa vier bis sechs Monaten über frei verfügbare Modelle zugänglich werden könnten.
Sobald die Modellgewichte öffentlich sind, lässt sich die Technologie breit einsetzen. Der ursprüngliche Entwickler – und auch ein Arbeitgeber – kann dann deutlich schwerer nachvollziehen, wofür das Modell verwendet wird, seine Nutzung einschränken, Sicherheitsregeln aktualisieren oder den Zugriff nachträglich entziehen. 6
Warum offene Gewichte das Risikomodell verändern
Bei einem gehosteten KI-Dienst läuft die Nutzung über die Infrastruktur des Anbieters. Dieser kann Anfragen protokollieren, Missbrauch erkennen, Zugriffslimits setzen, Richtlinien durchsetzen, Sicherheitsupdates ausrollen und Konten sperren.
Eine lokal betriebene Kopie liegt außerhalb dieser Kontrollschicht. Ihre Schutzmechanismen können verändert oder entfernt werden. Der Anbieter kann sie nicht zuverlässig zurückrufen oder patchen, und der Einsatz kann für die IT-Sicherheitsabteilung eines Unternehmens unsichtbar bleiben – etwa, wenn Mitarbeitende ein Modell ohne Freigabe auf eigener Hardware oder in einer Cloud-Umgebung betreiben.
Offensive Nutzung wird günstiger und skalierbarer
Sinkende Kosten für gemietete Grafikprozessoren (GPUs) und die Möglichkeit, Modelle lokal auszuführen, senken die finanziellen und organisatorischen Hürden. Leistungsfähige Modelle könnten dadurch leichter für Aufklärung, die Entwicklung von Exploits, Phishing, die Anpassung von Schadsoftware oder automatisierte Angriffe eingesetzt werden.
Dabei geht es nicht um die Behauptung, dass jeder Nutzer eines Open-Weight-Modells kriminelle Absichten hat. Das Problem ist die größere Verbreitung und Skalierbarkeit: Untersuchungen zu den Risiken offener Large Language Models (LLMs) kommen zu dem Schluss, dass ihre öffentliche Verfügbarkeit mehr Akteuren ermöglichen kann, Cyberangriffe zu automatisieren und in größerem Umfang durchzuführen. 2
Mehrere Prompts können Schutzmechanismen aushebeln
Wie konkret das Manipulationsrisiko ist, zeigen Tests von Cisco. Bei acht Open-Weight-Modellen waren mehrstufige, gegnerische Angriffe zwei- bis zehnmal erfolgreicher als die jeweiligen Vergleichstests mit nur einer Anfrage. Die gemeldeten Erfolgsraten der mehrstufigen Angriffe lagen zwischen 25,86 und 92,78 Prozent. 3
Ein Modell, das eine schädliche erste Anfrage ablehnt, muss also nicht dauerhaft sicher bleiben. Durch wiederholtes Nachfragen, Umformulieren und schrittweise aufgebauten Gesprächsdruck kann ein Angreifer versuchen, das System doch zu einer unerwünschten Antwort zu bewegen.
Modellvergiftung als eigenes Lieferkettenrisiko
Unternehmen, die Modelle herunterladen und selbst hosten, müssen nicht nur dem Modell selbst vertrauen. Relevant sind auch das Dateiformat, Konfigurationen und Vorlagen, der Inferenzserver sowie sämtliche Abhängigkeiten.
Die Cloud Security Alliance hat Gefahren bei selbst gehosteten Modellen dokumentiert, bei denen ausführbare Logik oder Vorlagen bereits beim Laden eines Modellartefakts aktiv werden können. In solchen Fällen drohen unter anderem der Diebstahl von Zugangsdaten oder die unbemerkte Übertragung von Daten. 12
Die weitergehende Formulierung, eine einzelne CSA-Untersuchung habe ausdrücklich Llama, Mistral und Qwen gemeinsam als Beispiele für eine solche Gewichtsvergiftung genannt, lässt sich aus einer primären CSA-Quelle jedoch nicht unabhängig bestätigen. Sie sollte daher nicht als gesicherte Einzelaussage dargestellt werden.
Palo Altos Angriffszahlen richtig einordnen
Bei den häufig zitierten Zahlen von Palo Alto Networks ist außerdem eine Korrektur nötig. In der verfügbaren primären Einreichung des Unternehmens ist von bis zu 8,9 Millionen neuen oder zuvor unbekannten Angriffen pro Tag und bis zu 30,9 Milliarden blockierten Angriffen pro Tag die Rede – nicht von 30 Milliarden beziehungsweise 250 Millionen Angriffen innerhalb eines Kalenderjahres. 1
Diese Größenordnungen stützen Rajavels übergeordneten Punkt: Sicherheitsanbieter treffen bereits auf eine äußerst schnelle und vielfältige Bedrohungslage. Wenn leistungsfähige, veränderbare KI-Modelle zusätzlich weit verbreitet sind, können Angreifer ihre Methoden schneller entwickeln, anpassen und vervielfachen. Für Unternehmen wird damit nicht allein die Leistungsfähigkeit eines einzelnen Modells zum Problem, sondern vor allem die Kombination aus Verfügbarkeit, fehlender zentraler Kontrolle und hohem Einsatztempo.
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Die größte Cybergefahr ist nicht das stärkste KI-Modell“?
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Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Meerah Rajavel hält günstige, herunterladbare Open Weight Modelle für die unmittelbar größere Gefahr als kontrollierte Frontier Modelle. Sobald Modellgewichte öffentlich verfügbar sind, entfallen zentrale Kontrollmöglichkeiten wie Protokollierung, Sperrung, Updates und Sicherheitsvorgaben.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Sinkende GPU Kosten erleichtern den Einsatz für Aufklärung, Exploit Entwicklung, Phishing und die Anpassung von Schadsoftware.