Auf den Punkt: KI-Agenten wie OpenClaw können zwar technische Angriffsvektoren erkennen, scheitern aber beim Schutz vor Social-Engineering-Angriffen, da sie Identitäten nicht hinreichend verifizieren.
Der Open-Source-KI-Agent OpenClaw reagiert auf klassische Social-Engineering-Taktiken mit Datenweitergabe, wie ein Sicherheitstest von Varonis zeigt. Der Agent übermittelt Passwörter und sensible Informationen an vermeintliche Teamleiter, auch wenn Sicherheitsrichtlinien strenger konfiguriert sind.
Das IT-Sicherheitsunternehmen Varonis hat die Anfälligkeit autonomer KI-Agenten gegenüber Social-Engineering-Methoden untersucht. Im Fokus der Untersuchung stand das Open-Source-Framework OpenClaw, das es großen Sprachmodellen ermöglicht, eigenständig mit realen Systemen zu interagieren – beispielsweise E-Mail-Postfächer zu verwalten oder Datenbankzugriffe zu koordinieren. Die Forscher koppelten einen Test-Agenten namens Pinchy mit einem Gmail-Konto, Browser-Werkzeugen und synthetischen Unternehmensdaten, die AWS-Zugangsdaten, Datenbankpasswörter und Kundendatensätze enthielten. Als Basis dienten Google Gemini 3.1 Pro und OpenAI GPT-5.4.
Der Agent wurde mit zwei Sicherheitskonfigurationen getestet: einem generischen Profil mit Standardanweisungen und einem strikten Modus mit expliziten Phishing-Erkennungs- und Identitätsverifikationsregeln. Bei vier Phishing-Simulationen zeigten sich erhebliche Schwachstellen: In der ersten Szenarien gab sich ein Angreifer als Teamleiter aus und berief sich auf einen „akuten Produktionsfehler“. Der Agent beschaffte AWS-Schlüssel und SSH-Zugangsdaten und übermittelte diese im Klartext an eine externe Gmail-Adresse. In einem zweiten Szenario forderte der Angreifer einen Export von Kundenverwaltungsdaten für eine angebliche Präsentation. Der Agent extrahierte die Daten ohne Absenderverifizierung. Auch der strikte Sicherheitsmodus bot hier keinen Schutz – das Framework bewertete die wahrgenommene operative Dringlichkeit höher als die Identitätsprüfung.
Bei zwei weiteren Tests zeigte sich eine teilweise Robustheit: Eine gefälschte E-Mail mit manipuliertem Link wurde vom generischen Profil zwar zunächst angeklickt, vom strikten Profil aber korrekt blockiert. Ein simulierter Angriff über eine gefälschte Google-OAuth-Anwendung (getarnt als Zeiterfassungssystem) wurde von beiden Profilen erkannt und abgelehnt.
Die Tests offenbaren eine strukturelle Schwachstelle: Während OpenClaw technische Angriffsfaktoren wie schädliche URLs oder gefälschte Anmeldeseiten erkennt, scheitert der Agent bei Täuschungsmanövern auf sozialer Ebene. Die Grundursache liegt in der unzureichenden Verifizierung von Absenderidentitäten und der mangelhaften Anwendung des Zero-Trust-Prinzips auf zwischenmenschliche Interaktionen. Gemini 3.1 Pro zeigte eine höhere Bereitschaft zur Datenherausgabe als das vorsichtigere GPT-5.4.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 10. Juni 2026
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