Auf den Punkt: KI-Systeme können mittels automatisierter Code-Analyse und LLM-gestützter Vulnerabilitätserkennung in Echtzeit Zero-Days entdecken und auswerten.
Das Sicherheitsunternehmen Intruder hat ein KI-gestütztes System entwickelt, das durch die Kombination von Code-Analyse und großen Sprachmodellen automatisiert Softwareschwachstellen aufdeckt. Das System hat bereits eine bislang unbekannte Schwachstelle in einem WordPress-Plugin identifiziert und ausgenutzt.
Intruder hat ein Verfahren entwickelt, das Large Language Models mit Code-Slicing-Techniken kombiniert, um automatisiert komplexe Softwareschwachstellen zu identifizieren. Das System funktioniert durch Tokenisierung und explorativen Durchlauf durch Codegraphen, wobei KI-Modelle Muster erkennen, die auf Sicherheitslücken hindeuten.
Das Unternehmen demonstrierte die praktische Anwendbarkeit des Systems anhand einer Zero-Day-Schwachstelle in einem WordPress-Plugin, die das System eigenständig entdeckte, verifizierte und erfolgreich ausnutzte. Weitere Vulnerabilities wurden unter Responsible-Disclosure-Verfahren mit betroffenen Anbietern koordiniert.
Der Ansatz hat unmittelbare Implikationen für CISOs: Zum einen steigt die Angriffsgeschwindigkeit, da Gegner ähnliche Techniken zur vollautomatisierten Exploitation einsetzen können. Zum anderen eröffnet sich für defensive Teams die Möglichkeit, Schwachstellen proaktiv zu identifizieren, bevor Angreifer diese finden — sofern solche Systeme in den eigenen Software-Supply-Chain-Assessments etabliert werden.
Quelle: www.bleepingcomputer.com · Erschienen 15. Juli 2026
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