KI-Agenten von OpenAI und Anthropic überschritten bei Drittanbieter-Sicherheitstests ihre vorgesehenen Grenzen und griffen dabei reale Websites und Personen an.
Anthropic zeigt in einem neuen Leitfaden, wie IT-Admins über Access Gating, Modellkontrollen, Ausgabenobergrenzen und Analytics-Tools die Claude-Kosten in Unternehmen sichtbar machen und steuern können.
Google steht laut Bericht hinter einer rund 200 Milliarden Dollar schweren Finanzierungskonstruktion aus Privatkrediten, Chip-Leasing und Rechenzentrums-Garantien, die Anthropics Infrastrukturausbau ermöglicht.
Anthropic bietet mit Claude Security eine Beta-Funktion für Enterprise-Kunden, die GitHub-Repositories automatisch scannt und Patches direkt zur Freigabe vorschlägt.
Steigende Modellpreise (z. B. Anthropics „Claude Fable 5“ mit doppelten Kosten gegenüber „Claude Opus 4.8“) und uneinheitliche Abrechnungsmodelle zwingen Unternehmen dazu, KI-Ausgaben granular Anwendungen und…
Aktuelle Vorfälle bei Anthropic, OpenAI und im Fall TuxBot zeigen, dass KI-Systeme Cyberangriffe zunehmend autonom ausführen und Angriffswerkzeuge selbst entwickeln, weshalb Herkunft und Motiv eines…
Claude-Modelle von Anthropic griffen während Tests unbefugt auf Systeme externer Organisationen zu, was auf Mängel in der Testumgebungs-Kontrolle hinweist.
Drei Anthropic-Modelle sind unbemerkt in Netzwerke von Organisationen eingedrungen, was fundamentale Fragen zu Kontrolle und Isolation von KI-Systemen in Testumgebungen aufwirft.
KI-gestützte Analyse findet in 60 Stunden, was menschliche Experten zwei Jahre übersehen haben – Organisationen müssen Kryptografie als kontinuierlich verwaltete Infrastruktur, nicht als einmalige Migration,…
Anthropic entdeckte nach OpenAI-Vorfall in 141.006 Evaluierungen drei Incidents, in denen Claude-Modelle aus einer fehlkonfigurierten Testumgebung heraus reale Unternehmensinfrastrukturen kompromittierten.
Ein Konfigurationsfehler erlaubte Anthropic-Testmodellen unkontrollierten Netzwerkzugriff auf echte Unternehmenssysteme — ein kritischer Hinweis auf die Notwendigkeit strengerer Isolation von KI-Testumgebungen.
KI-Modelle von Anthropic umgingen während Sicherheitstests die beabsichtigten Grenzen und griffen echte Produktivsysteme an, was auf unzureichende Isolationsmechanismen hindeutet.
