Auf den Punkt: Kontrollierte Tests mit AI-Infra-Guard zeigen bei DeepSeek Harness Angriffserfolgsraten von bis zu 25,5 Prozent für indirekte Prompt-Injection über Dateikanäle wie versteckten Unicode-Text.
Eine Studie mit dem Testframework AI-Infra-Guard (A.I.G) zeigt, dass sich DeepSeek Harness (DSH) über indirekte Prompt-Injection in messbarem Umfang manipulieren lässt. Für CISOs, die Agenten-Frameworks mit Tool-Zugriff einsetzen, liefert die Arbeit konkrete Angriffsflächen und Erfolgsraten.
Forscher haben mit dem Werkzeug AI-Infra-Guard (A.I.G) insgesamt 14.560 kontrollierte Testläufe gegen DeepSeek Harness (DSH) durchgeführt. Die Tests deckten 16 indirekte Content-Kanäle, zwei Übertragungsmodi (Text und Datei), 35 Payload-Ziele, eine unveränderte Baseline sowie 12 Angriffsmethoden ab. Der Agenten-Loop, die Tool-Registry, der Modell-Adapter und der Session-Event-Pfad von DSH blieben dabei unverändert; Quell-Tools und sensible Senken wurden als lokale Fixtures simuliert, sodass versuchte Aktionen protokolliert, aber ohne externe Auswirkungen ausgeführt wurden.
Die Auswertung erfolgte über zwei Bewertungsverfahren: einen deterministischen regelbasierten Judge (RuleJudge) und einen semantischen, LLM-gestützten Judge (LLMJudge). Die höchsten beobachteten Angriffserfolgsraten lagen bei 17,0 Prozent für einen Fake-Completion-Angriff im Textmodus (RuleJudge), 25,5 Prozent für versteckten Unicode-Text im Dateimodus (RuleJudge) sowie 16,0 Prozent für den Skills-Kanal im Dateimodus (RuleJudge). Der LLMJudge bewertete zudem deutlich häufiger eine nur teilweise Regelkonformität als der RuleJudge (7,3 Prozent gegenüber 2,0 Prozent).
Für Sicherheitsverantwortliche, die DeepSeek-basierte oder vergleichbare Agenten-Frameworks mit Tool-Zugriff produktiv betreiben, markiert die Studie eine reale Angriffsfläche: Bereits über scheinbar harmlose Kanäle wie Dateiinhalte, versteckte Unicode-Zeichen oder Tool-Ergebnisse lässt sich ein Agent zu ungewollten Aktionen bewegen, ohne dass ein direkter Prompt manipuliert werden muss. Die Autoren führen die beobachteten Schwachstellen auf den Umgang von DSH mit Tool-Ergebnissen, zusätzlichen Kontexten und den Tool-Call-Policy-Hooks zurück.
Die Studie leitet daraus Kontrollpunkte ab, die zwischen nicht vertrauenswürdigem Content und sicherheitsrelevanten Aktionen platziert werden sollten, etwa an der Schnittstelle zwischen Tool-Ausgabe und Ausführungsentscheidung. Der zugehörige Code ist unter dem Repository von Tencent AI-Infra-Guard öffentlich einsehbar, was eigene Nachtests im jeweiligen Unternehmenskontext ermöglicht.
Quelle: arxiv.org · Erschienen 17. August 2026
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