Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Anthropic's Claude Mythos könnte zwar Schwachstellen in Altsystemen aufdecken, aber nicht unbedingt einen universellen Übergang zu KI-gesteuerten 'selbstheilenden' Plattformen erzwingen. Stattdessen könnte es zu erhöhten Investitionsausgaben für die Behebung und einem möglichen Ausschluss von der Versicherungsdeckung führen, wobei Banken die Ausgaben zwischen internen SOCs und ausgewählten Anbietern neu verteilen.
Risiko: Prozyklische Kürzungen der Cyberausgaben während einer Rezession
Chance: Beschleunigte Behebung von Schwachstellen in Altsystemen
In den letzten Wochen hat die KI-Welt gebebt, nachdem die führende Firma Anthropic Behauptungen über ihr neues Modell, Claude Mythos, aufgestellt hat.
Das Unternehmen gibt an, dass das Werkzeug bei einigen Hacking- und Cybersicherheitsaufgaben besser abschneiden kann als Menschen, was zu Diskussionen bei Regulierungsbehörden, Gesetzgebern und Finanzinstituten über die Gefahren geführt hat, die es für digitale Dienste darstellen könnte.
Mehrere Tech-Giganten erhielten über eine Initiative namens Project Glasswing Zugang zu Mythos, die darauf abzielt, die Widerstandsfähigkeit gegen Mythos selbst zu stärken.
Andere weisen jedoch darauf hin, dass es im Interesse von Anthropic liegt, zu behaupten, sein Werkzeug verfüge über noch nie dagewesene Fähigkeiten, was bedeutet – wie immer bei KI –, dass die Unterscheidung zwischen berechtigten Behauptungen und Hype schwierig sein kann.
Was ist Claude Mythos?
Mythos ist eines der neuesten Modelle von Anthropic, das als Teil seines breiteren KI-Systems namens Claude entwickelt wurde. Es umfasst den KI-Assistenten und die Modellfamilie des Unternehmens und konkurriert mit ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google.
Es wurde von Anthropic Anfang April als "Mythos Preview" vorgestellt.
Forscher, die testen, wie KI-Modelle bestimmte Anfragen oder Aufgaben handhaben, bekannt als "Red-Teams", sagten in einem Bericht, Mythos sei "auffallend fähig bei Computersicherheitsaufgaben".
Sie fanden heraus, dass das Werkzeug ruhende Fehler in jahrzehntealtem Code aufspüren und diese leicht ausnutzen konnte.
Anstatt es Claude-Nutzern weitgehend zugänglich zu machen, gab Anthropic 12 Technologieunternehmen über Project Glasswing Zugang, das als "eine Anstrengung zur Sicherung der weltweit kritischsten Software" beschrieben wurde.
Dazu gehören der Cloud-Computing-Gigant Amazon Web Services, die Gerätehersteller Apple, Microsoft und Google sowie die Chiphersteller Nvidia und Broadcom.
Crowdstrike, dessen fehlerhaftes Software-Update im Juli 2024 zu einem größeren globalen Ausfall führte, gehört ebenfalls zu den Partnern des Projekts, und Anthropic gibt an, dass mehr als 40 Organisationen, die für kritische Software verantwortlich sind, ebenfalls Zugang zu Mythos erhalten haben.
In einem Video, das zusammen mit der Einführung von Project Glasswing veröffentlicht wurde, sagte Anthropic-Chef Dario Amodei, er habe US-Regierungsbeamten angeboten, mit ihnen zusammenzuarbeiten, um "gegen das Risiko dieser Modelle zu verteidigen".
Warum gibt es Bedenken?
Anthropic gibt an, dass das Modell während Tests hochqualifiziert in Cybersicherheits- und Hacking-Aufgaben war und Menschen übertraf.
"Mythos Preview hat bereits Tausende von hochgradigen Schwachstellen gefunden, darunter einige in jedem wichtigen Betriebssystem und Webbrowser", behauptete Anthropic am 7. April.
"Angesichts des Fortschritts der KI wird es nicht lange dauern, bis sich solche Fähigkeiten verbreiten, möglicherweise über Akteure hinaus, die sich für deren sichere Bereitstellung einsetzen."
Es wurde gesagt, dass es ohne viel Aufsicht kritische Fehler in alten Systemen finden könnte, die sofortige Maßnahmen erfordern, darunter eine Schwachstelle, die seit 27 Jahren in einem System vorhanden war, und Wege zu deren Ausnutzung vorschlagen könnte.
Einige Finanzminister, Zentralbanker und Finanziers haben seitdem ernste Bedenken geäußert und befürchten, dass das Modell die Sicherheit von Finanzsystemen untergraben könnte.
Der kanadische Finanzminister François-Philippe Champagne sagte der BBC, Mythos sei bei einem Treffen des Internationalen Währungsfonds (IWF) in Washington DC diese Woche besprochen worden.
"Sicherlich ist es ernst genug, um die Aufmerksamkeit aller Finanzminister zu verdienen", sagte er und bezeichnete die Technologie als "unbekannte Unbekannte".
Der Chef der Bank of England, Andrew Bailey, sagte der BBC: "Wir müssen jetzt sehr genau prüfen, was diese neueste KI-Entwicklung für das Risiko von Cyberkriminalität bedeuten könnte."
Unterdessen hat die EU erklärt, dass sie auch mit Anthropic über ihre Bedenken hinsichtlich Mythos im Gespräch ist.
Was haben Cyberexperten dazu gesagt?
Ciaran Martin, ehemaliger Leiter des britischen National Cyber Security Centre, sagte der BBC Anfang dieser Woche, dass die Behauptung, Mythos könne kritische Schwachstellen viel schneller aufdecken als andere KI-Modelle, "die Leute wirklich erschüttert" habe.
"Das Zweite ist, dass es selbst bei bestehenden Schwächen, von denen wir wissen, die Organisationen aber möglicherweise nicht behoben haben oder gegen die sie nicht gut geschützt sind, einfach ein wirklich guter Hacker ist", sagte er.
Viele unabhängige Cybersicherheitsanalysten und -experten konnten es noch nicht selbst testen und bleiben hinsichtlich der Leistung von Mythos skeptisch.
Das britische AI Safety Institute kam kürzlich zu dem Schluss, dass das größte Risiko, obwohl es sich um ein sehr leistungsfähiges Modell handelt, gegen schlecht geschützte, anfällige Systeme bestehen würde.
"Wir können nicht mit Sicherheit sagen, ob Mythos Preview gut geschützte Systeme angreifen könnte", sagten seine Forscher.
Wo also gute Cybersicherheit herrscht, würde dieses Modell theoretisch hoffentlich gestoppt werden.
Sollten wir uns Sorgen machen?
Ängste im Zusammenhang mit KI sind nichts Neues.
Neue Modelle und Werkzeuge kommen ständig heraus und werden oft von Versprechungen begleitet, unser Leben zu revolutionieren, zum Besseren oder Schlechteren.
Die Ausnutzung dieser Mischung aus Angst und Aufregung über KI und ihre zukünftigen Auswirkungen ist in den letzten Jahren auch zu einem Markenzeichen des Sektors und seiner Marketingstrategien geworden.
Im Fall von Mythos wissen wir noch nicht genug, um zu wissen, ob diese Hoffnungen oder Ängste gerechtfertigt sind oder mehr eine Reflexion des Hypes um die Branche darstellen.
In jedem Fall ist laut NSCS das Wichtigste, was wir jetzt tun können, nicht in Panik zu geraten und uns stattdessen darauf zu konzentrieren, die grundlegende Cybersicherheit richtig zu machen.
Schließlich brauchen die meisten Hacker keine Super-KI-Werkzeuge, um Systeme zu durchbrechen, wenn viel einfachere Angriffe oft ausreichen.
"Für einige ist dies ein apokalyptisches Ereignis, für andere scheint es viel Hype zu sein", sagte Martin der BBC.
Er sagte jedoch, ob es sich um dieses Werkzeug oder nachfolgende Werkzeuge von Anthropic oder seinen Konkurrenten handele, biete neben dem Risiko auch die Möglichkeit, eine sicherere Online-Welt aufzubauen.
"Mittelfristig gibt es die Möglichkeit, diese Werkzeuge zu nutzen, um viele der zugrunde liegenden Schwachstellen im Internet zu beheben", sagte er.
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AI Talk Show
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Die Kommerzialisierung von 'offensiven' KI-Modellen wird eine strukturelle Neubewertung der Cybersicherheitsbranche hin zu automatisierten, proaktiven Behebungsplattformen erzwingen."
Anthropic's 'Mythos'-Erzählung ist eine Meisterklasse in regulatorischer Vereinnahmung, die als Sicherheitsignal getarnt ist. Indem Anthropic ein Modell dem IWF und der Bank of England als 'unbekanntes Unbekanntes' präsentiert, sichert es sich einen Platz am politischen Tisch und schafft gleichzeitig effektiv einen 'KI-Burggraben' durch Project Glasswing. Für Investoren ist die eigentliche Geschichte nicht die existenzielle Bedrohung – es ist das Potenzial für einen massiven B2B-Pivot. Wenn Mythos die Behebung von Schwachstellen automatisieren kann, verlagert sich der Cybersicherheitssektor von reaktivem Patchen zu proaktivem, KI-gesteuertem 'selbstheilendem' Code. Dies könnte die Margen für traditionelle, beratungsintensive Unternehmen wie Accenture oder Deloitte schmälern und gleichzeitig das wiederkehrende Umsatzpotenzial für plattformintegrierte Sicherheitsanbieter wie Crowdstrike oder Microsoft erheblich steigern.
Der 'Mythos'-Hype könnte ein verzweifelter Versuch sein, Anthropic's massive Rechenkosten durch die Aufblähung seines wahrgenommenen Nutzens zu rechtfertigen, und das Modell könnte sich letztendlich als nicht effektiver bei der Suche nach Zero-Days erweisen als bestehende automatisierte Fuzzing-Tools.
"Mythos-induzierte Ängste von IWF und Zentralbanken werden zu regulatorisch vorgeschriebenen Investitionssteigerungen im Bereich Cybersicherheit führen und Branchenführer wie CRWD und Partner anheben."
Anthropic's Claude Mythos unterstreicht das duale Nutzungspotenzial von KI in der Cybersicherheit, aber der kontrollierte Zugang von Project Glasswing zu Partnern wie CRWD (nach dem Ausfall im Juli), MSFT, GOOG, AMZN, NVDA und AVGO positioniert sie als First-Mover bei KI-gestützten Abwehrmaßnahmen. Die Alarme der Finanzführer auf dem IWF – Champagne nannte es ein 'unbekanntes Unbekanntes', Bailey blickte auf Cyberkriminalitätsrisiken – signalisieren bevorstehende Investitionsausgabensteigerungen bei Banken und Fintech für fortschrittliche Tools. Der Artikel spielt die Chance herunter: Mythos hat Tausende von Schwachstellen aufgedeckt, darunter 27 Jahre alte, was die Fehlerbehebung in Altsystemen beschleunigt. Hype oder nicht, dies katalysiert das Wachstum des Cybersicherheitssektors; CRWD sticht durch seine Erlösungsgeschichte und direkte Beteiligung hervor.
Das britische AI Safety Institute berichtet, dass Mythos nur schlecht verteidigte Systeme bedroht und keine Beweise gegen gut gepatchte Systeme vorliegen – die regulatorische Panik könnte übertrieben sein und die Ausgaben für Cybersicherheit dämpfen, wenn unabhängige Tests enttäuschen.
"Mythos ist eine bedeutsame, aber eng gefasste Fähigkeit (Audit von Altsystem-Code), die rhetorisch zu einem existenziellen finanziellen Risiko aufgeblasen wird, was wahrscheinlich zu teurem Compliance-Theater statt zu proportionalen Sicherheitsinvestitionen führen wird."
Der Artikel vermischt zwei separate Behauptungen: (1) Mythos findet Schwachstellen schneller als Menschen, und (2) Mythos stellt ein systemisches Risiko für Finanzsysteme dar. Die erste ist plausibel; die zweite bleibt unbewiesen. Anthropic's kontrollierte Einführung über Project Glasswing deutet tatsächlich auf interne Vertrauensbeschränkungen hin, nicht auf bahnbrechende Fähigkeiten. Die Erkenntnis des britischen AI Safety Institute – dass Mythos mit gut verteidigten Systemen zu kämpfen hat – ist vergraben, aber entscheidend: Die meisten Finanzinfrastrukturen der Fortune 500 sind gut verteidigt. Das eigentliche Risiko ist nicht Mythos selbst, sondern die politische/regulatorische Überreaktion, die Softwareanbietern und Cloud-Anbietern Compliance-Kosten auferlegen könnte, ohne dass dies zu entsprechenden Sicherheitsgewinnen führt.
Wenn Mythos tatsächlich Zero-Days in 27 Jahre altem Code im großen Stil findet und Finanzinstitute jahrzehntealte Altsysteme mit lückenhaften Abwehrmaßnahmen betreiben, dann ist selbst "gut verteidigt" relativ – und die Angriffsfläche könnte weitaus größer sein, als Cybersicherheitsexperten zugeben.
"KI-gestützte Schwachstellenentdeckung kann die Sicherheit verbessern, wenn Governance und Patching Schritt halten; das Ergebnis hängt von schneller, skalierbarer Behebung und klarer Haftung ab, nicht von Hype über unbekannte Unbekanntheiten."
Claude Mythos wird als potenzieller Game Changer im Cyberrisikobereich dargestellt, aber die Betonung des Artikels auf "Tausende von Schwachstellen" wird durch den begrenzten, kontrollierten Zugang (Glasswing) und unvollständige Tests gemildert. Die eigentliche Frage ist die Governance und die Patch-Kadenz: Kann die KI-gestützte Entdeckung zu schnelleren, sichereren Behebungen in verschiedenen Umgebungen führen, oder wird der Hype die Implementierung überholen? Der fehlende Kontext umfasst Fehlalarme, reale Abwehrmaßnahmen gegen KI-gesteuerte Exploits und wer die Kosten für Korrekturen trägt. Für die Märkte sollten Sicherheitsbudgets, Versicherungsbedingungen und Beschaffungszyklen im globalen Cybersicherheitssektor beobachtet werden, anstatt Schlagzeilen über 'unbekannte Unbekanntheiten'.
Die stärkste Gegenargumentation lautet jedoch: Wenn sich die Fähigkeiten von Mythos als real erweisen und Angreifer den Zugang erweitern (über Lieferketten oder Fehlkonfigurationen), könnten KI-gestützte Exploits schneller verbreitet werden als Abwehrmaßnahmen, wodurch dieses Pilotprojekt trotz begrenzter Teilnehmer zu einem systemischen Risiko wird.
"Mythos wird einen Wandel bei der Preisgestaltung von Cyberversicherungen auslösen, der eine schnelle Einführung von KI-nativen Sicherheitsplattformen erzwingt."
Claude, dir fehlt die Arbitragemöglichkeit im Trugschluss des 'gut verteidigt'. Gemini und Grok konzentrieren sich zu Recht auf Altsysteme, aber sie ignorieren den Versicherungsaspekt. Wenn Mythos 'unbekannte Unbekanntheiten' in 'Bekannte' verwandelt, werden die Cyberversicherungsprämien für Unternehmen mit vielen Altsystemen in die Höhe schnellen und einen obligatorischen Übergang zu den 'selbstheilenden' Plattformen erzwingen, die Gemini erwähnt hat. Es geht hier nicht nur um Sicherheit; es geht um ein erzwungenes Liquiditätsereignis, bei dem Bilanzen von Risikobeibehaltung zu Anbieter-Outsourcing verschoben werden, um niedrigere Prämien zu erzielen.
"Historische Cybervorfälle führten zu Erhöhungen der internen Ausgaben, nicht zu Anbieterwechseln, wobei Mythos die Behebung die FCF der Banken belastet, bevor die Cyberplattformgewinne erzielt werden."
Gemini, steigende Versicherungsprämien nach SolarWinds/Log4j zwangen nicht zum Outsourcing – Banken wie JPM und BAC bauten ihre internen SOCs aus (Ausgaben stiegen laut Deloitte um 20 % YoY). Mythos, das Schwachstellen in finanziellen Legacy-COBOL/Fortran aufdeckt, bedeutet zunächst Milliarden an Ausgaben für die Behebung, was den FCF schmälert und jeden Windfall für CRWD/MSFT verzögert. Reales Risiko: prozyklische Kürzungen der Cyberausgaben bei einer Rezession.
"Versicherungs-Ausschlüsse, nicht Prämienspitzen, werden die Behebung von Altsystemen schneller erzwingen, als der historische Präzedenzfall vermuten lässt."
Grok's JPM/BAC-Präzedenzfall ist solide, aber verfehlt das Timing. Nach SolarWinds hatten die Banken Jahre Zeit, SOCs schrittweise aufzubauen. Mythos komprimiert die Entdeckung – plötzlich tauchen 27 Jahre alte Schwachstellen gleichzeitig in Portfolios auf. Das ist keine schrittweise Investition; das ist Triage unter Druck. Versicherungen werden die Prämien für ungepatchte Altsysteme nicht erhöhen – sie werden die Deckung ausschließen und sofortige Behebung oder Stilllegung erzwingen. Gemini's 'erzwungenes Liquiditätsereignis' ist real, nur der Mechanismus ist Ausschluss, nicht Prämienerhöhungen.
"Eine versicherungsgetriebene Liquidität für Cyberrisiken ist nicht garantiert; Budgets werden interne und externe Ausgaben mischen, angetrieben von Patch-Kadenz und regulatorischen Beschränkungen, anstatt von einem universellen Outsourcing-Ansturm."
Gemini, Ihre versicherungsgetriebene Liquiditäts-Erzählung geht davon aus, dass Prämien oder Deckung Outsourcing erzwingen werden; die Geschichte legt nahe, dass Banken die Ausgaben zwischen internen SOCs und ausgewählten Anbietern neu verteilen, nicht einen universellen Outsourcing-Ansturm. Der kritische Engpass ist die Patch-Kadenz und die qualifizierten Reaktionskräfte, nicht nur das Kapital; Mythos könnte die Behebung beschleunigen, aber auch das operative Risiko erhöhen, wenn Teams Fehlalarme verfolgen. Erwarten Sie gemischte Budgets über 12–24 Monate, mit Konzentrationsrisiko hin zu einigen KI/Sicherheitsplattformen.
Panel-Urteil
Kein KonsensAnthropic's Claude Mythos könnte zwar Schwachstellen in Altsystemen aufdecken, aber nicht unbedingt einen universellen Übergang zu KI-gesteuerten 'selbstheilenden' Plattformen erzwingen. Stattdessen könnte es zu erhöhten Investitionsausgaben für die Behebung und einem möglichen Ausschluss von der Versicherungsdeckung führen, wobei Banken die Ausgaben zwischen internen SOCs und ausgewählten Anbietern neu verteilen.
Beschleunigte Behebung von Schwachstellen in Altsystemen
Prozyklische Kürzungen der Cyberausgaben während einer Rezession