KI und Cybersicherheit: Wie autonome Modelle Browser-Schwachstellen ausnutzen

Künstliche Intelligenz wird zunehmend fähig, komplexe Aufgaben in der Cybersicherheit zu übernehmen – und das teilweise autonom. Forscher:innen der Carnegie Mellon University haben nun untersucht, wie gut KI-Modelle reale Schwachstellen im beliebten JavaScript-Engine V8 von Google ausnutzen können.

Dieses Engine steckt in Browsern wie Chrome und Edge sowie in Serverumgebungen wie Node.js. Die Fähigkeit, hier Sicherheitslücken zu erkennen und zu exploiten, ist für die IT-Sicherheit entscheidend. Die Studie zeigt, wie nahe KI schon an menschliche Sicherheitsforscher:innen herankommt – und welche Kosten damit verbunden sind.

Wie funktioniert der neue Benchmark?

Im Unterschied zu früheren Tests prüft der Benchmark nicht nur, ob eine Schwachstelle ausgelöst wird. Stattdessen bewertet er den Fortschritt in fünf Stufen bis hin zur vollständigen Ausführung eigenen Codes auf dem Zielsystem. Das bedeutet, die KI kann theoretisch beliebige Befehle ausführen – ein Szenario, das für Sicherheitslücken besonders kritisch ist.

Die getesteten KI-Modelle mussten also nicht nur Fehler finden, sondern diese auch praktisch ausnutzen und automatisiert weiterentwickeln. So entsteht ein realitätsnahes Bild der Fähigkeiten heutiger KI-Systeme in der Cybersicherheit.

Claude Mythos vs. GPT-5.5: Leistung und Kosten

Anthropics Modell Claude Mythos zeigte dabei eine beeindruckende Leistung. Es erreichte im Durchschnitt 9,9 von 16 Punkten und schaffte bei 21 von 41 Schwachstellen die höchste Bewertungsstufe – vollständige Codeausführung. OpenAI’s GPT-5.5 kam auf 5,5 Punkte und erreichte nur zweimal die Top-Stufe.

Interessant ist, dass Claude Mythos auch im vollautonomen Modus kaum an Leistung einbüßte, während GPT-5.5 hier deutlich schwächer abschnitt. Doch diese Spitzenleistung hat ihren Preis: Die Tests mit Mythos kosteten rund 36.400 US-Dollar, während GPT-5.5 mit etwa 3.075 US-Dollar deutlich günstiger war.

Für Unternehmen kann das ein wichtiger Faktor sein. Die Entscheidung zwischen hoher Präzision und Kosteneffizienz hängt von den individuellen Sicherheitsanforderungen und Budgets ab.

Ein KI-Modell als kompetenter Sicherheitsforscher

Seunghyun Lee, Co-Autor der Studie und erfahrener Sicherheitsexperte, wertete die Ergebnisse aus. Er beschreibt Claude Mythos als „ziemlich kompetenten“ Forscher im Bereich Browser-Sicherheit. Das Modell entwickelte sogar Exploit-Techniken, die menschlichen Expert:innen zu komplex erschienen.

Ein konkretes Beispiel: Mythos reproduzierte eine Schwachstelle (CVE-2024-0519), an der menschliche Forschende über ein Jahr lang gescheitert waren. Das zeigt, dass KI nicht nur bekannte Muster abruft, sondern auch komplexe Angriffsmethoden eigenständig entwickeln kann.

Grenzen und Ausblick

Die getesteten Schwachstellen sind größtenteils öffentlich bekannt, weshalb die Modelle auf Trainingsdaten zurückgreifen konnten. Die Fähigkeit, völlig neue Sicherheitslücken zu entdecken oder Exploits für reale Angriffe zu perfektionieren, wurde im Benchmark noch nicht bewertet.

Für KMU bedeutet das: Die Automatisierung von Sicherheitsanalysen durch KI kann die Arbeit von Fachkräften ergänzen und beschleunigen. Gleichzeitig ist Vorsicht geboten, da solche Technologien auch missbraucht werden können, etwa durch automatisierte Angreifer.

In Zukunft werden KI-gestützte Sicherheitstools vermutlich noch leistungsfähiger und kosteneffizienter. Die Herausforderung liegt darin, diese Entwicklungen verantwortungsvoll einzusetzen und die eigene IT-Infrastruktur zu schützen.

Was bedeutet das für Sie?

Auch wenn die vorgestellten Modelle für KMU derzeit noch zu teuer und komplex sind, zeigt die Forschung, wohin die Reise geht: KI wird zunehmend in der Lage sein, Sicherheitslücken zu erkennen und auszunutzen – sowohl zum Schutz als auch als potenzielle Bedrohung.

Für Entscheider:innen heißt das, die IT-Sicherheit aktiv mit KI-gestützten Lösungen zu verbinden und gleichzeitig die Risiken im Blick zu behalten. Eine Kombination aus menschlicher Expertise und KI-gestützter Automatisierung kann helfen, Sicherheitslücken schneller zu schließen und Angriffe zu verhindern.

Talient.ai unterstützt Unternehmen dabei, Automatisierung und KI sinnvoll in Geschäftsprozesse zu integrieren – auch im Bereich IT-Sicherheit. So bleiben Sie vorbereitet auf die neuen Herausforderungen, die mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie einhergehen.