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title: Google meldt 50 Prozent der durch KI entdeckten Schwachstellen führen zu Remote Code Execution
url: https://www.elseif.net/de/google-meldt-50-prozent-der-durch-ki-entdeckten-schwachstellen-fuhren-zu-remote-code-execution
published: 2026-10-02T10:08:44+00:00
language: de
section: Modelle
source: https://www.techtalkthai.com/google-report-ai-discovered-vulnerabilities-half-are-rce/
organizations: Google, GTIG, BeyondTrust, Hacktron AI, Flowise, Langflow
publisher: elseif
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# Google meldt 50 Prozent der durch KI entdeckten Schwachstellen führen zu Remote Code Execution

Google Threat Intelligence Group (GTIG) veröffentlichte am 30. September 2026 einen Bericht über Trends bei der Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Der Bericht zeigt, dass Schwachstellen, die von KI-Systemen identifiziert werden, zu Remote Code Execution mit einer Quote von bis zu 50 Prozent führen, während nur 26 Prozent aller Schwachstellen im Gesamtkontext der Industrie zu Remote Code Execution führen. Die Analyse deckt Schwachstellen auf, die zwischen Januar 2025 und August 2026 veröffentlicht wurden. Im genannten Zeitraum stieg die monatliche Anzahl von CVE von 5.045 im Januar 2026 auf 10.740 im August 2026. Die tatsächliche Ausnutzung von Schwachstellen nahm im Vergleich zum Durchschnitt von 10,5 Fällen pro Monat im Jahr 2025 auf 18 Fälle pro Monat zu. GTIG warnt jedoch, dass die rohen Zahlen nicht die tatsächliche Risikoquote widerspiegeln, da die automatische CVE-Zuweisung der CVE Numbering Authority in Open-Source-Projekten die Zahlen künstlich erhöht. Ein Beispiel ist der Linux-Kernel, bei dem im gleichen Zeitraum rund 5.000 CVE vergeben wurden, jedoch keine Zero-Day-Schwachstelle tatsächlich ausgenutzt wurde. Insgesamt führen nur 0,23 Prozent aller veröffentlichten Schwachstellen zu tatsächlichen Angriffen. Der Bericht betont, dass die Qualität der durch KI entdeckten Schwachstellen anders ist als die der traditionellen Methoden. Schwachstellen, die von KI-Systemen gefunden werden, haben eine Low-Risiko-Quote von nur 39 Prozent, während sie bei traditionellen Methoden bei 69 Prozent liegen.

Gleichzeitig steigt die Medium-Risiko-Quote von 28 auf 58 Prozent. Wenn man die Auswirkungen betrachtet, führen 50 Prozent der durch KI entdeckten Schwachstellen zu Remote Code Execution, im Vergleich zu 26 Prozent aller CVE. GTIG erklärt, dass dies teilweise auf die Art der Forschung zurückzuführen ist, bei der KI-Agenten gezielt kritische Infrastruktur und schwache Berechtigungen prüfen, statt allgemeine Scans durchzuführen. Die Fähigkeit von KI-Modellen, komplexe Code-Pfade in Core-Libraries, C/C++-Laufzeitumgebungen und Hypervisoren zu verfolgen, ermöglicht das Aufspüren von Memory-Corruption wie Buffer-Overflow und Use-After-Free, die von statischen Analysern oft übersehen werden. Entscheidend ist jedoch die Geschwindigkeit, mit der entdeckte Schwachstellen ausgenutzt werden. Zwar nahm die Anzahl der Zero-Day-Angriffe nur leicht von durchschnittlich acht auf elf pro Monat zu, doch die Anzahl der Hochrisiko-Schwachstellen stieg von 28 im Jahr 2025 auf 75 im Zeitraum von Januar bis August 2026. GTIG vertritt die Ansicht, dass das Ansteigen der Angriffe vor allem darauf zurückzuführen ist, dass Angreifer Schwachstellen schneller als n-Day-Schwachstellen zu Waffen machen. Sie nutzen Large Language Models, um automatisch Versionsvergleiche von Produkten, Patches, Schwachstellendeklarationen und Proof-of-Concept-Code zu analysieren. Ein Beispiel ist die CVE-2026-1731, eine OS Command Injection ohne Authentifizierung im BeyondTrust Privileged Remote Access-System, die von einem KI-Agenten von Hacktron AI entdeckt wurde und innerhalb von vier Tagen nach öffentlicher Bekanntgabe von fünf Angreifergruppen ausgenutzt wurde.

Innerhalb einer Woche folgten weitere fünf Gruppen. Die Angreifer nutzten die Schwachstelle für Privilegierungserhöhung, Datenexfiltration und die Installation von Payloads wie SNOWLIGHT und SPARKRAT. Gleichzeitig wird die KI-Technologie selbst zum Ziel von Angriffen. GTIG verzeichnet insgesamt 2.076 KI-relevante Schwachstellen, davon über 1.500 im Zeitraum von Januar bis August 2026. Die Kategorien AI Orchestration und Agent Frameworks wie Flowise, Langflow und LangChain machen 50 Prozent dieser Schwachstellen aus und verzeichnet ein Wachstum von 347 Prozent im Jahr 2026. Diese Frameworks deployen oft dynamisch ausgeführte Knoten, die es Angreifern ermöglichen, Prompt-Injection oder manipulierte Workflow-Dateien zu nutzen, um ohne Authentifizierung Remote Code Execution auszulösen. Obwohl bisher keine Zero-Day-Angriffe auf KI-Infrastruktur nachgewiesen wurden, wurden bereits Schwachstellen wie CVE-2026-42271 im BerriAI LiteLLM und CVE-2025-3248 im Langflow nach der öffentlichen Offenlegung ausgenutzt. GTIG empfiehlt daher, nicht pauschal alle Schwachstellen zu patchen, sondern stattdessen eine durch Threat Intelligence gesteuerte Priorisierung vorzunehmen. Dazu gehören das Sandboxing von KI-Agenten-Workloads und die Verwendung von KI zur Code-Review vor der Produktion, beispielsweise durch integrierte Tools wie CodeMender in Google AI Threat Defense.