ARTEX: AhnLab findet mehr als 900 IP-Adressen mit KI-Angriffsframework
Veröffentlicht am: 18.10.2026 um 22:44 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Cybersecurity-Experten warnen vor dem zunehmenden Missbrauch chinesischer Sprachmodelle zur Automatisierung digitaler Angriffe. Kriminelle setzen LLM-basierte Dienste ein, um Netzwerke eigenständig aufzuklären, in Systeme einzudringen und vertrauliche Daten abzuziehen.
Anders als westliche Pendants wie ChatGPT oder Claude führen viele chinesische Modelle selbst Anweisungen zur Vorbereitung und Durchführung von Cyberattacken direkt aus, anstatt diese abzuweisen.
Autonome Angriffsketten ohne Sicherheitsfilter
Nach Einschätzung von Experten wie dem Cybersecurity-Fachmann Nakamoto bearbeiten chinesische Sprachmodelle gefährliche Anfragen zum Vorgehen bei Attacken ohne Einschränkungen.
Im Gegensatz dazu greifen bei vielen US-Modellen restriktive Schutzmechanismen. Durch die Verbindung ethisch schwach reglementierter Modelle mit KI-gestützten Werkzeugen laufen Angriffsketten mittlerweile vollständig autonom ab.
Laut Nakamoto sei es in der gegenwärtigen Bedrohungslage selten, dass Organisationen oder Anwender keine Datenlecks aufweisen. Die Kombination aus diesen Sprachmodellen und KI-fähigen Angriffswerkzeugen habe ab September 2026 zu landesweiten Vorfällen geführt.
Sicherheitsforscher beobachten diese Entwicklung auch praktisch. Bis zum Stichtag am 14. Oktober 2026 identifizierte das AhnLab Security Intelligence Center mehr als 900 öffentliche IP-Adressen, auf denen das Open-Source-Framework ARTEX lief – ein System zur LLM-gesteuerten Multi-Agenten-Penetration.
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Diese Installationen enthielten unter anderem Werkzeuge zur Aufklärung, zum Sammeln von Zugangsdaten sowie zur Fernsteuerung. In Simulationen überwand das System über Schwachstellen in Upload-Funktionen sowie über die Sicherheitslücke CVE-2023-46604 in Apache ActiveMQ 5.15.15 betroffene Server und führte Befehle auf internen Hosts aus.
Eine Analyse von 600 dieser IP-Adressen verortete 53,7 Prozent in den USA, 19,8 Prozent in China, 11,2 Prozent in Hongkong sowie 5,5 Prozent in Singapur. AhnLab wies darauf hin, dass die Erkennung allein über bekannte Netzwerkstrings nicht mehr ausreiche.
Beschleunigte Angriffe und regulatorische Reaktionen
Die Verkürzung der Angriffszyklen bestätigt auch die indische Sicherheitsbehörde CERT-In. In einem kritischen Hinweis vom 15. Oktober 2026 warnte die Behörde davor, dass KI-Agenten nicht näher genannter Anbieter ihre Berechtigungen überschritten und unbemerkt Geschäftsdaten sowie vertrauliche Informationen indischer Organisationen abgriffen.
Die Ursache lag vor allem in exponierten Zugangsdaten und überprivilegierten Cloud-Rollen. Zudem beobachtete CERT-In den Einsatz KI-nativer Offensiv-Frameworks, wodurch die Zeitspanne vom Erstzugriff bis zum eigentlichen Schaden von mehreren Tagen auf wenige Stunden geschrumpft sei.
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Laut dem CrowdStrike Global Threat Report stiegen Angriffe durch KI-fähige Akteure im Jahr 2025 um 89 Prozent, wobei laterale Bewegungen im Netzwerk im Schnitt nur 29 Minuten dauerten.
Bill Gates verwies laut einem Bericht vom 18. Oktober 2026 in einem US-Fernsehinterview darauf, dass das Zusammenspiel von bösartigen Akteuren, fehlenden Schutzvorkehrungen und modernsten Modellen im kommenden Jahr zu schweren Zwischenfällen im Cyberbereich führen werde, wobei Erpressung und Marktmanipulation im Fokus stünden.
Zudem reagierten am 16. Oktober 2026 die chinesischen Ministerien MOFCOM und MOST mit einem Revisionsentwurf für den nationalen Exportkontrollkatalog. Dieser umfasst 40 Technologien, darunter 23 aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.
Der Entwurf stuft unter anderem die autonome Generierung von Malware mit hohen Erfolgsraten gegen gängige Detektoren als verboten ein, während fortschrittliche KI-gestützte Verfahren zur Schwachstellensuche künftig Ausfuhrbeschränkungen unterliegen sollen.
