{"id":157454,"date":"2026-02-08T11:12:03","date_gmt":"2026-02-08T09:12:03","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej"},"modified":"2026-02-08T11:12:03","modified_gmt":"2026-02-08T09:12:03","slug":"ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","title":{"rendered":"Das KI-Modell Claude Opus 4.6 hat \u00fcber 500 zuvor unbekannte Schwachstellen aufgedeckt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Firma Anthropic hat die Erweiterung der AI-Modelle Claude Opus 4.6 im Bereich der Erkennung von Schwachstellen im Code angek\u00fcndigt und die Ergebnisse eines Experiments ver\u00f6ffentlicht, bei dem mehr als 500 zuvor unbekannte (0-Day) Schwachstellen in den neuesten Versionen verschiedener Open-Source-Projekte identifiziert wurden. Die Arbeit konzentrierte sich auf die Suche nach Schwachstellen, die durch Probleme im Umgang mit dem Speicher verursacht wurden, da deren Vorhandensein leichter \u00fcberpr\u00fcft werden kann. Allen identifizierten Schwachstellen wurde ein hohes Gefahrenniveau zugewiesen. Jede Schwachstelle wurde manuell von Mitarbeitern von Anthropic oder externen Sicherheitsexperten \u00fcberpr\u00fcft und best\u00e4tigt. <\/p>\n

Zur Analyse von Schwachstellen wurden Quellcodes beliebter Open-Source-Projekte herangezogen, die bereits seit geraumer Zeit kontinuierlichem Fuzzing-Testing im Service OSS-Fuzz unterzogen werden. Im Gegensatz zum Fuzzing-Testing, bei dem ein Strom von zuf\u00e4lligen Kombinationen von Eingabedaten generiert wird, versuchte das KI-Modell, den Code zu analysieren, indem es fr\u00fchere Korrekturen ber\u00fccksichtigte, um \u00e4hnliche nicht behobene Fehler zu identifizieren, problematische Muster hervorzuheben und logisch abzuleiten, welche Eingabedaten den Ablauf st\u00f6ren k\u00f6nnen. <\/p>\n

Die Informationen \u00fcber die im Rahmen des Experiments identifizierten Schwachstellen wurden bereits den Betreuern \u00fcbermittelt, mit denen zusammen an der Annahme von Korrekturen gearbeitet wird. Um den Betreuern w\u00e4hrend der durchgef\u00fchrten \u00dcberpr\u00fcfung zu helfen, wurden manuell Patches zum Beheben der identifizierten Probleme entwickelt. Als Beispiel wurden drei Schwachstellen in GhostScript, OpenSC und CGIF angef\u00fchrt, die zum Zeitpunkt der Ver\u00f6ffentlichung von den Betreuern behoben wurden. <\/p>\n

Die zur Identifizierung von Problemen verwendete Konfiguration \u00e4hnelte nicht traditionellen automatischen Schwachstellensuchsystemen \u2014 das Modell Claude Opus 4.6 wurde bereitgestellt. virtuellen Maschine<\/a>, gew\u00e4hrt, in dem neben dem zu untersuchenden Code auch g\u00e4ngige Entwicklerwerkzeuge (coreutils, Python usw.) und Tools zur Fehlerbehebung und Analyse von Schwachstellen (einschlie\u00dflich Fuzzing-Test-Tools) installiert waren. Dem Modell wurde keine klare Anleitung zur Verwendung dieser Tools gegeben, und es wurden keine speziellen Informationen \u00fcber die Methoden zur Suche nach Schwachstellen bereitgestellt. Dem Modell wurde lediglich die Aufgabe gestellt und die M\u00f6glichkeit gegeben, selbst \u00fcber die optimale Nutzung der verf\u00fcgbaren Werkzeuge nachzudenken. <\/p>\n

Bei der Schwachstellensuche in GhostScript hat das KI-Modell zuerst versucht, Fuzzing-Tests durchzuf\u00fchren. Als dies jedoch keine Ergebnisse brachte, wechselte es zur Codeanalyse. Auch die Codeanalyse ergab zuerst keine Resultate, und das Modell begann, die \u00c4nderungsverl\u00e4ufe in Git zu studieren. In einem der Commits bemerkte es einen Verweis auf die \u00dcberpr\u00fcfung von Puffergrenzen. Nach der Analyse des Commits stellte das Modell fest, dass die Korrektur eine fehlende \u00dcberpr\u00fcfung der Puffergrenzen bei der Verarbeitung von Schriftarten hinzugef\u00fcgt hatte. <\/p>\n

Daraufhin entschied das Modell, den Code vor der Korrektur zu bestimmen und versuchte, im restlichen Code \u00e4hnliche Muster der Nutzung der problematischen Funktion, die nicht behoben waren, zu finden. Schlie\u00dflich wurde in der Datei gdevpsfx.c ein Aufruf der Funktion gs_type1_blend ohne die \u00dcberpr\u00fcfung der Wertegrenzen entdeckt. Am Ende beschaffte das Modell den Inhalt einer Datei, deren Verarbeitung zu einem Absturz f\u00fchrte, weil Daten in einen Speicherbereich au\u00dferhalb des zugewiesenen Puffers geschrieben wurden. <\/p>\n

Im CGIF ber\u00fccksichtigte das KI-Modell, dass die Bibliothek beim Entpacken von GIF-Dateien annahm, dass die Gr\u00f6\u00dfe der komprimierten Daten immer kleiner als die der entpackten war. Die Suche nach Schwachstellen konzentrierte sich darauf, Bedingungen zu bestimmen, unter denen die durch den LZW-Algorithmus komprimierten Daten gr\u00f6\u00dfer als die entpackten w\u00e4ren. Solche Bedingungen wurden gefunden, und das KI-Modell konnte eine GIT-Datei erstellen, deren Verarbeitung zu einem Puffer\u00fcberlauf f\u00fchrte. In OpenSC wurde das Problem nach der Analyse der Verwendung der potenziell gef\u00e4hrlichen Funktionen strrchr und strcat festgestellt. <\/p>\n

Es wird festgestellt, dass Sprachmodelle ein Niveau erreicht haben, das es ihnen erm\u00f6glicht, zuvor unbekannte Schwachstellen zu identifizieren, und dass sie in naher Zukunft Experten f\u00fcr Sicherheit in Bezug auf Geschwindigkeit und Umfang der Schwachstellensuche \u00fcbertreffen werden. Es wird angenommen, dass das Wachstum der entdeckten Schwachstellen eine Reform der bestehenden Informationsoffenlegungsprozesse erfordern wird, da die derzeit f\u00fcr die Behebung bereitgestellten 90 Tage nicht ausreichen werden.
\n
Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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