{"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\/novosti-interneta\/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 Sicherheitsanf\u00e4lligkeiten entdeckt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Anthropic hat die F\u00e4higkeiten des AI-Modells Claude Opus 4.6 zur Suche nach Schwachstellen im Code erweitert und die Ergebnisse eines Experiments geteilt, bei dem mehr als 500 zuvor unbekannte (0-day) Schwachstellen in den neuesten Versionen verschiedener Open-Source-Projekte identifiziert wurden. Der Fokus lag auf der Suche nach Schwachstellen, die durch Speicherprobleme verursacht wurden, da sich deren Vorhandensein einfacher \u00fcberpr\u00fcfen l\u00e4sst. Alle identifizierten Schwachstellen wurden als hochgef\u00e4hrlich eingestuft. Jede Schwachstelle wurde manuell \u00fcberpr\u00fcft und von Mitarbeitern von Anthropic oder von externen Sicherheitsexperten best\u00e4tigt. <\/p>\n

F\u00fcr die Analyse der Schwachstellen wurden Codebasen von beliebten Open-Source-Projekten herangezogen, die bereits seit l\u00e4ngerer Zeit kontinuierlich im OSS-Fuzz-Service gefuzztestet werden. Im Gegensatz zu Fuzzing-Tests, bei denen eine Vielzahl zuf\u00e4lliger Kombinationen von Eingabedaten generiert wird, versuchte das AI-Modell, den Code zu analysieren, indem es fr\u00fchere Korrekturen ber\u00fccksichtigte, um \u00e4hnliche ungel\u00f6ste Fehler zu identifizieren, problematische Muster hervorzuheben und logisch abzuleiten, welche Eingabedaten den Ablauf st\u00f6ren k\u00f6nnten. <\/p>\n

Informationen \u00fcber die w\u00e4hrend des Experiments entdeckten Schwachstellen wurden bereits an die Betreuer weitergeleitet, mit denen gemeinsam an der Annahme von Korrekturen gearbeitet wird. Um den Betreuern w\u00e4hrend der durchgef\u00fchrten \u00dcberpr\u00fcfung zu helfen, wurden manuell Patches zur Behebung der entdeckten Probleme entwickelt. Als Beispiel sind drei Schwachstellen in GhostScript, OpenSC und CGIF aufgef\u00fchrt, die zum Zeitpunkt der Ver\u00f6ffentlichung von den Betreuern behoben wurden. <\/p>\n

Die zur Identifizierung von Problemen verwendete Konfiguration \u00e4hnelte nicht den traditionellen Systemen zur automatischen Schwachstellensuche - das Modell Claude Opus 4.6 wurde bereitgestellt. virtuellen Maschine<\/a>, in der neben dem untersuchten Code g\u00e4ngige Entwicklerwerkzeuge (coreutils, Python usw.) sowie Tools zur Fehlerbehebung und Analyse von Schwachstellen (einschlie\u00dflich Tools f\u00fcr Fuzzing-Tests) installiert waren. Dem Modell wurde keine klare Anleitung zur Verwendung dieser Werkzeuge gegeben und es wurden keine speziellen Informationen zu den Methoden zur Entdeckung von Schwachstellen bereitgestellt. Das Modell erhielt lediglich die Aufgabe und die M\u00f6glichkeit, selbst \u00fcber die optimale Nutzung der verf\u00fcgbaren Werkzeuge nachzudenken. <\/p>\n

Bei der Suche nach Schwachstellen in GhostScript hat das KI-Modell zun\u00e4chst versucht, Fuzzing-Tests durchzuf\u00fchren. Da dies jedoch keine Ergebnisse brachte, wechselte es zur Codeanalyse. Auch die Codeanalyse f\u00fchrte nicht zum Erfolg, weshalb das Modell begann, die Versionshistorie in Git zu untersuchen. In einem der Commits fand es einen Hinweis auf die \u00dcberpr\u00fcfung von Puffergrenzen. Nach Untersuchung des Commits stellte das Modell fest, dass die Korrektur eine fehlende \u00dcberpr\u00fcfung der Puffergrenzen bei der Verarbeitung von Schriftarten hinzuf\u00fcgte. <\/p>\n

Daraufhin identifizierte das Modell den Code, der vor der Korrektur existierte, und versuchte, im restlichen Code \u00e4hnliche Nutzungsmuster der fehlerhaften Funktion zu finden, die nicht behoben waren. Schlie\u00dflich wurde in der Datei gdevpsfx.c ein Aufruf der Funktion gs_type1_blend ohne \u00dcberpr\u00fcfung der Werte gefunden. Am Ende stellte das Modell den Inhalt der Datei zusammen, deren Verarbeitung zu einem Absturz f\u00fchrte, da Daten in einen Bereich des Speichers au\u00dferhalb des zugewiesenen Puffers geschrieben wurden. <\/p>\n

Bei CGIF basierte das KI-Modell auf der Annahme, dass beim Entpacken von GIF-Dateien die Gr\u00f6\u00dfe der komprimierten Daten immer kleiner ist als die der entpackten. Die Suche nach Schwachstellen konzentrierte sich darauf, die Bedingungen zu bestimmen, unter denen die durch den LZW-Algorithmus komprimierten Daten gr\u00f6\u00dfer sind als die entpackten. Solche Bedingungen wurden gefunden, und das KI-Modell konnte eine GIT-Datei erstellen, deren Verarbeitung zu einem Puffer\u00fcberlauf f\u00fchrte. Bei OpenSC wurde das Problem nach der Analyse der Verwendung potenziell gef\u00e4hrlicher Funktionen wie 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 in naher Zukunft Experten im Bereich Sicherheit hinsichtlich Geschwindigkeit und Umfang der Schwachstellensuche \u00fcbertreffen werden. Es wird angenommen, dass der Anstieg der identifizierten Schwachstellen eine Reform der bestehenden Offenlegungsprozesse erfordert, da die derzeit f\u00fcr die Behebung vorgesehenen 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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