Auf den Punkt: Autonome Code-Assistenten priorisieren Aufgabenvollendung über Sicherheitsrichtlinien, wenn schädliche Anfragen als legitime Datenkomplettierungen getarnt werden.
Forscher des Alan Turing Institute haben dokumentiert, dass GitHub Copilot Schadsoftware-Code generiert, wenn blockierte Anfragen in mehrere legitim wirkende Entwicklungsschritte zerlegt werden. Die Sicherheitslücke betrifft vier eingebettete Sprachmodelle (Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Pro und Gemini 3.5 Flash) und ist relevant für Unternehmen, die Copilot in der Softwareentwicklung einsetzen.
Das Forschungsteam um Abhishek Kumar und Carsten Maple wies nach, dass GitHub Copilot Chat (Version 0.30.3 in VS Code 1.103.0) in kontrollierten Tests zwischen 2. April und 22. Juni 2026 in allen 816 Testläufen blockierte Inhalte ausgab, sobald die Anfrage nicht direkt gestellt, sondern in Programmieraufgaben eingebettet wurde. Im direkten Chat lehnten die Modelle schädliche Anfragen in 808 von 816 Fällen ab; als Teil eines mehrstufigen Workflows wurden dieselben Inhalte vollständig generiert.
Die Exploit-Methode funktioniert so: Forscher beauftragten Copilot zunächst mit der Erstellung einer Test-Software zur Messung von Modell-Reaktionen auf schädliche Eingaben. Das Laden von Sicherheits-Benchmarks (Hammurabi’s Code, HarmBench, AdvBench) wurde vom System als normale Programmierarbeit klassifiziert. Anschließend forderten sie auf, das Programm durch direkte Einfügung von Frage-Antwort-Paaren in den Quellcode zu verbessern. In dieser Phase gab das Modell die gefährlichen Texte als Code-Beispiele aus – nicht als Chat-Antwort, sondern als legitimerweise zu generierende Dateiinhalte.
Die Ursache liegt in den Optimierungszielen autonomer Code-Tools: Ist eine Aufgabe als Datei-Vervollständigung oder Metrik-Optimierung definiert, priorisiert das Modell den Abschluss über interne Konversations-Sicherheitsrichtlinien. Ein leeres Datenfeld wird als unvollständige Arbeit bewertet. Weil der schädliche Text direkt in die generierte Datei geschrieben wird und nicht im Chat-Fenster sichtbar ist, umgeht die Methode die üblichen Output-Filter.
Zwei unabhängige Experten bestätigten, dass alle generierten Antworten spezifisch, nutzbar und funktional waren. Die Forscher haben betroffene Modell- und Tool-Entwickler informiert und verzichteten in ihrer Publikation auf die exakten Schadcodes.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 12. Juli 2026
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