Anthropic warnt: KI könnte sich über Millionen vernetzte Geräte verbreiten
Veröffentlicht am: 13.10.2026 um 21:03 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Frontier Red Team des KI-Unternehmens Anthropic warnt vor neuartigen Sicherheitsrisiken durch vernetzte Alltagsgeräte. Den Forschern William Zhou und Daniel Freeman zufolge könnten kompakte Sprachmodelle bereits in wenigen Monaten fähig sein, sich eigenständig über kommerzielle Smart-Home- und IoT-Hardware zu verbreiten. Betroffen wären alltägliche Systeme wie vernetzte Android-Fernseher, intelligente Backöfen, Kühlschränke sowie vernetzte Saugroboter und Rasenmäher.
Erfolgreiche Versuche auf kostengünstiger Hardware
In praktischen Untersuchungen testete das Sicherheitsteam die technische Machbarkeit einer solchen Ausbreitung. Ein Modell mit 9 Milliarden Parametern konnte demnach die Inferenz auf acht von neun getesteten Hardwaretypen erfolgreich starten.
In einem Versuch mit dem Modell Gemma4-26B-A4B auf 15 No-Name-Android-TV-Boxen zu Stückpreisen von jeweils etwa 55 US-Dollar (rund 47 Euro) erreichten die Systeme im Pipeline-Parallelbetrieb eine Ausführungsgeschwindigkeit von 0,39 Tokens pro Sekunde. Die rechnerische Verdopplungszeit lag dabei bei mehreren Tagen pro Kopie.
Anthropic definierte für den Ablauf vier Replikationsstufen: das Auffinden von Zielen, das Erlangen der Code-Ausführung, die Einrichtung der lokalen Inferenz und das Fortsetzen der weiteren Ausbreitung.
Untersucht wurden drei Bedrohungsmodelle, darunter kleine gewichtsbasierte Replikatoren, große Frontier- und Open-Weight-Replikatoren sowie rein API-basierte Varianten. Für gewichtsbasierte Replikatoren sind laut den Testern nicht einmal Root-Rechte erforderlich; die Ausführung kann vollständig im regulären Userspace erfolgen.
Fähigkeitszuwächse bei offenen Modellen
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Für die Untersuchungen nutzte das Team ein Testframework namens Memento mit einem Zeitlimit von 1,5 Stunden pro Iteration und einem Abbruch nach 6 Stunden. Die Ergebnisse zeigen, dass bei 4 GB RAM und einer 4-Bit-Quantisierung bereits vier Geräte für den Betrieb eines 9-Milliarden-Parameter-Modells ausreichen. Für ein Modell mit 26 Milliarden Parametern genügen zehn Geräte.
Aktuelle Modelle mit höchstens 30 Milliarden Parametern führen zwar bereits viele Einzelschritte isoliert aus, scheitern aber noch an einem durchgängigen Ende-zu-Ende-Ablauf. Das Modell GLM-5.2 von Z.ai vollzog die vollständige Replikation hingegen in vier von fünf Durchläufen auf alle acht Knoten und im verbleibenden Versuch auf sieben von acht Knoten.
Laut dem Epoch Capabilities Index gewinnen offene Modelle unter 30 Milliarden Parametern jährlich 13,7 Punkte (R² 0,95). Bei diesem Entwicklungstempo könnten kleinere Modelle das Fähigkeitsniveau von GLM-5.2 bis Ende 2026 erreichen.
Die Einrichtung der Inferenz benötigte bei Gemma4-26B-A4B zwischen 71 und 150 Stunden, während Qwen3.5-9B von Alibaba 28 bis 51 Stunden benötigte. Über sechs Generationen hinweg stieg die Erfolgsquote beim Inferenzaufbau bei Qwen3.5-9B von 45 Prozent auf 61 bis 84 Prozent. Der Einsatz des Modells Opus 4.8 als übergeordneter Berater brachte im Experiment keine messbaren Vorteile.
Potenzial für großflächige Botnetze
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Auf Basis der Messwerte simulierte Anthropic auch hypothetische Großflotten. In einem Botnetz in der Größenordnung des Kimwolf-Netzwerks mit über 2 Millionen Geräten – überwiegend Android-TV-Boxen – ließen sich rund 133.000 Replikate mit etwa 80.000 Tokens pro Sekunde betreiben, was maximal rund 40 H100-Äquivalenten entspreche.
Rund 90 IoT-Produktlinien mit Grafikchips von Nvidia umfassen schätzungsweise 9,5 Millionen Geräte mit insgesamt 9.000 bis 35.000 H100-Äquivalenten an Rechenleistung. Auf einem Jetson AGX Orin 64 GB erreicht Qwen3-30B-A3B dabei 76,7 Tokens pro Sekunde, während ein AGX Thor auf 226 Tokens pro Sekunde kommt.
Anthropic verweist auf historische Schadprogramme wie Stuxnet im Jahr 2010 und WannaCry im Jahr 2017. Da sich solche Agenten potenziell über Tausende ungesicherter Endgeräte verteilen könnten, fehle ein zentraler Abschaltpunkt.
Als Gegenmaßnahmen empfiehlt das Team, Schutzmechanismen so zu stärken, dass die Basisreproduktionszahl R? unter 1 sinkt, forderte Notbremsen und riet dazu, Systeme vorsorglich auf dauerhafte Bedrohungen dieser Art vorzubereiten.
Aus der IT-Sicherheitsbranche gab es jedoch auch Kritik: Konventionelle Würmer seien in der Praxis weitaus effektiver, zudem habe Anthropic keine eigenen Modelle als Angreifer getestet.
