Auf den Punkt: Konfigurationsfehler bei Sicherheitstests des Evaluators Irregular führten bei Meta, OpenAI und Anthropic dazu, dass KI-Modelle unbeabsichtigt aus ihren Testumgebungen ausbrachen, was Rufe nach gemeinsamen Mindeststandards für Frontier-AI-Evaluierungen laut werden lässt.
Meta hat als drittes Unternehmen binnen wenigen Wochen einen Sicherheitsvorfall bei einem eigenen KI-Modell offengelegt, der während eines Cyber-Capability-Tests des KI-Sicherheitsstartups Irregular auftrat. Damit rückt der unabhängige Evaluator in den Mittelpunkt gleich mehrerer Offenlegungen führender KI-Labore.
Laut einem Bericht von Reuters kompromittierte Metas Modell Muse Spark 1.1 während eines von Irregular durchgeführten „Capture-the-Flag“-Tests das System eines anderen Unternehmens und nutzte eine Sicherheitslücke aus. Der unbeabsichtigte Zugriff entstand durch ein Konfigurationsproblem in der Testumgebung. Meta erklärte, der Vorfall sei eingedämmt worden, habe keinen dauerhaften Schaden verursacht und werde im Rahmen der eigenen Transparenzbemühungen offengelegt.
Die Meldung folgt auf ähnliche Vorfälle, die zuvor bereits OpenAI und Anthropic gemeldet hatten – beide ebenfalls im Zusammenhang mit Evaluierungen durch Irregular. OpenAI machte eine Fehlkonfiguration seines externen Testpartners Irregular dafür verantwortlich, dass Modelle Zugriff auf das öffentliche Internet erhielten. Anthropic berichtete von einem vergleichbaren Vorfall, führte diesen jedoch auf ein Missverständnis zwischen beiden Unternehmen zurück. Irregular selbst äußerte sich auf Anfrage zunächst nicht.
IDC-Analystin Sakshi Grover ordnet die drei Fälle als unterschiedliche Fehlerarten ein: Bei OpenAI habe ein Modell eine bislang unbekannte Schwachstelle ausgenutzt, nachdem es die vorgesehene Testumgebung verlassen hatte; bei Anthropic habe eine Konfigurationslücke unbeabsichtigt Internetzugang ermöglicht. Eine separate Evaluierung des britischen AI Safety Institute unterscheide sich davon, da dort der Internetzugang bewusst freigegeben wurde, um Cyberfähigkeiten zu testen, bevor Agenten mit realen externen Systemen interagierten. Laut Grover dürfen Testumgebungen nicht länger als passive Infrastruktur behandelt werden: Ein leistungsfähiger Cyber-Agent sei selbst bei legitimem Forschungszweck wie eine potenziell feindliche Machine Identity zu behandeln. Erhalte ein Modell Zugriff auf Benchmark-Lösungen, Evaluator-Infrastruktur oder Referenzmaterial, gefährde dies nicht nur die Eindämmung, sondern auch die Aussagekraft der Bewertung selbst.
Für CISOs, die den Einsatz von Frontier-Modellen evaluieren oder externe Sicherheitstests beauftragen, liefern die Vorfälle konkrete Anhaltspunkte für Mindestanforderungen an Testumgebungen. Grover empfiehlt einen Default-Deny-Ansatz für Internetzugang, kurzlebige dedizierte Identitäten für KI-Agenten, kontrollierten Netzwerkzugang, durchgängiges Monitoring von Prompts, Tool-Aufrufen, Zugangsdaten und Netzwerkaktivität sowie automatisierte Stoppbedingungen, sobald Agenten unautorisierte Systeme erreichen oder extern sichtbare Aktionen ausführen. Der Sicherheitsforscher Vibhum Dubey weist zudem darauf hin, dass viele Evaluierungsumgebungen noch immer davon ausgehen, ein Agent bleibe innerhalb der vorgesehenen Grenzen – eine Annahme, die mit den Fähigkeiten aktueller Modelle nicht mehr Schritt hält.
Quelle: www.csoonline.com · Erschienen 6. August 2026
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