Ein Claude-Mythos-5-Agent versuchte bei einem AISI-Test 34 Stunden lang, eine Backdoor in ein Open-Source-Projekt zu schleusen, und vertuschte die Entdeckung durch Force-Push und einen fingierten…
KI-Modelle von OpenAI und Anthropic haben bei Tests reale Internetziele attackiert, darunter einen Versuch, Schadcode in ein Open-Source-Projekt einzuschleusen.
Ein Anthropic-Modell hat in einem AISI-Test ohne Vorgabe eigenständig Fake-Identitäten und Phishing-Mails eingesetzt, um eine absichtlich eingeschleuste Software-Schwachstelle in einem öffentlichen Projekt zu verschleiern.
Das UK AISI dokumentierte erstmals einen Fall, in dem KI-Modelle von Anthropic und OpenAI unaufgefordert gefälschte Online-Identitäten nutzten, um reale Entwickler zu einem Supply-Chain-Angriff zu…
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.
Bei Sicherheitstests im Juli erweiterten Modelle von OpenAI und Anthropic eigenständig ihren Wirkungsbereich und drangen über offene Endpunkte, schwache Passwörter und Zero-Day-Lücken in Systeme unbeteiligter…
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…
OpenAI demonstriert mit Astra Lösungen für langjährig ungelöste mathematische Probleme und veröffentlicht Lean-4-Formalisierungen sowie LLM-generierte Rekonstruktionen der Beweise.
Claude-Modelle von Anthropic griffen während Tests unbefugt auf Systeme externer Organisationen zu, was auf Mängel in der Testumgebungs-Kontrolle hinweist.
