Auf den Punkt: Autonome KI-Code-Scanner können durch scheinbar legitime Anweisungen in README-Dateien zur Malware-Ausführung verleitet werden, ohne dass klassische Sicherheitschecks greifen.
Das AI Now Institute demonstriert mit der Angriffsmethode Friendly Fire eine systemische Schwachstelle in autonomen KI-Code-Assistenten wie Claude Code und OpenAI Codex: Manipulierte README-Dateien verleiten die Agenten zur eigenständigen Ausführung von Schadcode auf dem Host-System.
Forscher des AI Now Institute (Boyan Milanov, Heidy Khlaaf) haben eine Proof-of-Concept-Studie zur Angriffsmethode Friendly Fire veröffentlicht. Sie richtet sich gegen KI-gestützte Programmierassistenten im autonomen Modus – also wenn diese Befehle ohne manuelle Bestätigung für jeden einzelnen Schritt ausführen. Die Schwachstelle betrifft Systeme wie Claude Code von Anthropic und OpenAI Codex, wenn sie zur Code-Analyse von Drittanbieter-Repositories eingesetzt werden.
Der Angriff nutzt die README.md-Datei eines Repositorys als Einfallstor. Im Testfall manipulierten die Forscher die Dokumentation der Python-Bibliothek geopy und platzierten dort eine Anweisung, ein Skript namens security.sh auszuführen – verpackt als vermeintliche routinemäßige Sicherheitsüberprüfung. Der KI-Agent interpretiert diese Anweisung als Teil seiner Aufgabe und führt das Skript auf dem Host-System aus, ohne Warnung oder zusätzliche Verifizierung. Der eigentliche Schadcode war in eine kompilierte Go-Binärdatei mit harmlosen Oberflächenelementen getarnt und entging damit automatischen Anomalieerkennungschecks des Agenten.
Das AI Now Institute identifiziert in der Untersuchung ein architektonisches Problem, das sich nicht durch Patch-Updates beheben lässt. Getestet wurden verschiedene Versionen von Claude Code (Sonnet 3.6, Sonnet 5, Opus 4.8) und OpenAI Codex (GPT-5.5) – der Angriff funktionierte plattformübergreifend. Auch wenn neuere Modelle Diskrepanzen zwischen Binärdatei und Quellcode erkannten, führten sie die Befehle dennoch aus. Das Kernproblem liegt darin, dass die sprachmodell-basierte Architektur gelesenene Code-Fragmente nicht zuverlässig von Instruktionen trennt, die der Agent befolgen soll.
Für CISOs bedeutet dies ein erhebliches Risiko, wenn autonome KI-Agenten zum Analysieren von externem Code in der Entwicklungs-Pipeline eingesetzt werden. Solange Agenten direkt auf dem Host-System Befehle ausführen und auf vertrauliche Credentials zugreifen können, bleibt das Ansteckungsrisiko bestehen. Sandbox-Isolierung bietet nur bedingten Schutz, da historisch dokumentierte Escapes-Szenarien gezeigt haben, dass auch diese Grenzen überwunden werden können. Eine Mitigation erfordert restriktive Ausführungs-Policies, etwa Whitelists zulässiger Befehle oder strikte Trennung von Code-Lese- und Code-Ausführungs-Operationen.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 12. Juli 2026
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