Anthropic zeigt in einer Studie vom Dezember 2025: Automatisierte Hacker-Agenten finden Sicherheitslücken schneller, als Menschen sie stopfen können. Getestet haben die Forscher an Blockchain-Programmen, die Ergebnisse betreffen aber alle IT-Systeme.
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Wenn die KI zum Einbrecher wird
Im Test von Anthropic durchsuchte ein KI-Agent 2.849 Programme, fand zwei bisher unbekannte Sicherheitslücken und hätte damit theoretisch 3.694 Dollar erbeutet, bei Betriebskosten von 3.476 Dollar.
Ein Plus von 218 Dollar wirkt bescheiden. Die Kosten der Modelle sinken allerdings rapide.
Anthropic, das Unternehmen hinter dem KI-Assistenten und Large Language Model Claude, hat die Studie gemeinsam mit Forschern veröffentlicht. Die Forscher schickten verschiedene KI-Modelle auf Schwachstellenjagd. Als Testfeld dienten sogenannte Smart Contracts auf Blockchain-Plattformen. Die besten Modelle entwickelten dort Exploits im Wert von 4,6 Millionen Dollar für Sicherheitslücken, die menschliche Hacker nach März 2025 ausgenutzt hatten.
Blockchain als Testlabor
Bei Smart Contracts lässt sich der Schaden exakt in Dollar beziffern. Nutzt ein Angreifer eine Schwachstelle aus, fließt Geld. Die Blockchain wird so zum idealen Messinstrument für KI-Fähigkeiten.
Für die meisten Unternehmen ist der Testaufbau zunächst beruhigend irrelevant, denn Blockchain-Anwendungen blieben trotz aller Versprechen bis Ende 2025 eine Nische. Die wenigen legitimen Einsatzgebiete wie Supply-Chain-Tracking oder tokenisierte Wertpapiere spielen nur in einem Bruchteil der deutschen Wirtschaft eine Rolle.
Dezentrale Finanzanwendungen interessieren Spekulanten, den Mittelstand dagegen kaum.
Dass Krypto-Plattformen unsicher sind, wissen Insider längst. Die Studie belegt etwas anderes: KI-Agenten finden Sicherheitslücken autonom, analysieren sie und nutzen sie aus. Die dafür nötigen Fähigkeiten, also Kontrollflussanalyse, Grenzwertprüfung und iteratives Testen, lassen sich auf jede Software anwenden.
Die Zahlen hinter dem Alarm
Die Forscher testeten zehn KI-Modelle an 405 Smart Contracts, die zwischen 2020 und 2025 tatsächlich gehackt worden waren. Gemeinsam entwickelten die Modelle funktionierende Exploits für 207 dieser Verträge. In simulierten Umgebungen summierte sich der theoretische Schaden auf 550 Millionen Dollar.
Die Modelle könnten die Lösungen allerdings aus ihrem Trainingsmaterial kennen. Um diese Datenkontamination auszuschließen, konzentrierten sich die Forscher auf 34 Schwachstellen, die erst nach März 2025 entdeckt wurden. Auch bei diesen Lücken erreichten die besten Modelle eine Trefferquote von 55 Prozent.
Claude Opus 4.5 allein fand 17 der 34 Schwachstellen.
Ein Jahr vor der Studie benötigten KI-Modelle für dieselben Aufgaben noch 70 Prozent mehr Rechenleistung. Für Ende 2025 beziffern die Forscher die Kosten auf durchschnittlich 1,22 Dollar pro vollständiger Analyse eines Programms.
Alle Programme wurden zwischen 2020 und 2025 tatsächlich gehackt.
So viele funktionierende Exploits entwickelten zehn KI-Modelle gemeinsam, der simulierte Schaden lag bei 550 Millionen Dollar.
Von 34 Schwachstellen, die erst nach März 2025 entdeckt wurden, nutzten die besten Modelle 55 Prozent aus. Claude Opus 4.5 allein fand 17.
So viel kostet im Schnitt die vollständige Analyse eines Programms. Ein Jahr zuvor brauchten die Modelle 70 Prozent mehr Rechenleistung.
Was das für Ihre IT bedeutet
Ein Szenario: Ein Angreifer ließe einen KI-Agenten über Nacht Ihre öffentlich zugänglichen Systeme scannen. Der Lauf würde ihn vielleicht 50 Dollar kosten, der mögliche Schaden für Sie wäre unkalkulierbar. Das Verhältnis zwischen Angriffskosten und Verteidigungsaufwand verschiebt sich damit zugunsten der Angreifer.
Die Anthropic-Forscher formulieren diplomatisch: „Dieselben Agenten, die Schwachstellen ausnutzen können, können sie auch beheben.“ Der Satz stimmt, unterschlägt aber das Ungleichgewicht: Angreifer müssen nur eine Lücke finden, Verteidiger dagegen alle schließen.
Klassische Penetrationstests im Jahresrhythmus reichen damit nicht mehr aus. Sobald KI-Agenten kontinuierlich und günstig nach Schwachstellen suchen, müssen Unternehmen dauerhaft auf der Hut sein.
Anthropic beziffert die Kosten der KI-Suche nach Lücken auf 1,22 Dollar pro Programm. Gemessen an diesem Preis wirkt der jährliche Penetrationstest wie ein Ritual.
Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Die Nische und das große Bild
Zurück zur Blockchain: Die Branche kämpfte Ende 2025 weiterhin mit ihrem Schmuddelimage aus Spekulationsblasen, Rug-Pulls und fragwürdigen Anwendungsfällen. Die Lücken hinter den 4,6 Millionen Dollar aus der Studie treffen vor allem Akteure, die bewusst hohe Risiken eingehen.
Unter kontrollierten Bedingungen und mit messbaren Ergebnissen liefert die Studie einen Proof of Concept für autonome KI-Angriffe. Die Forscher schreiben selbst:
Open-Source-Codebases werden als erste dieser Welle automatisierter Prüfung ausgesetzt sein. Aber proprietäre Software wird nicht lange unberührt bleiben.
Anthropic-Forscher in der Studie zu KI-Agenten und Smart Contracts (Dezember 2025)
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Als Weckruf taugt die Studie für jede Unternehmens-IT, und zwar nicht wegen der Blockchain. Zukunftsmusik sind KI-gestützte Angriffe nicht mehr: Schon Ende 2025 kostete die KI-Analyse eines Programms im Schnitt 1,22 Dollar.
Was Unternehmen tun können
Dieselben Werkzeuge stehen auch Verteidigern zur Verfügung. Unternehmen können KI-Agenten einsetzen, um ihre eigenen Systeme proaktiv zu testen, und die Anthropic-Forscher bieten ihr Benchmark-Tool ausdrücklich für defensive Zwecke an. Der Einsatz verlangt allerdings Geld, Know-how und vor allem ein Umdenken: Die Sicherheitsprüfung wandelt sich vom periodischen Audit zur Daueraufgabe.
So viele Programme durchsuchte ein KI-Agent und fand dabei zwei bisher unbekannte Sicherheitslücken.
So viel hätte der Agent theoretisch erbeutet, bei Betriebskosten von 3.476 Dollar.
Angreifer müssen nur eine Schwachstelle finden, Verteidiger dagegen alle schließen.
Unternehmen können eigene Systeme mit KI-Agenten testen, Anthropic bietet sein Benchmark-Tool dafür an.
Häufige Fragen zu KI-Agenten als Hackern
Was hat die Anthropic-Studie zu KI-Agenten und Smart Contracts gezeigt?
KI-Agenten finden Sicherheitslücken autonom und nutzen sie aus. Zehn KI-Modelle entwickelten gemeinsam funktionierende Exploits für 207 von 405 Smart Contracts, die zwischen 2020 und 2025 gehackt worden waren. Der theoretische Schaden in simulierten Umgebungen lag bei 550 Millionen Dollar.
Wie gut schnitten die Modelle bei neuen Schwachstellen ab?
Die besten Modelle nutzten 55 Prozent von 34 Schwachstellen aus, die erst nach März 2025 entdeckt wurden. Claude Opus 4.5 allein fand 17 davon. Die Exploits für diese Lücken summierten sich auf 4,6 Millionen Dollar.
Warum testeten die Forscher ausgerechnet an der Blockchain?
Bei Smart Contracts lässt sich der Schaden exakt in Dollar beziffern. Nutzt ein Angreifer eine Schwachstelle aus, fließt Geld. Die Fähigkeiten der Agenten, etwa Kontrollflussanalyse und iteratives Testen, lassen sich aber auf jede Software anwenden.
Was kostet eine KI-gestützte Schwachstellenanalyse?
Ende 2025 kostete die vollständige Analyse eines Programms im Schnitt 1,22 Dollar. Ein Jahr vor der Studie benötigten KI-Modelle für dieselben Aufgaben noch 70 Prozent mehr Rechenleistung.
Wie sollten Unternehmen auf die Ergebnisse reagieren?
Die Sicherheitsprüfung wandelt sich vom periodischen Audit zur Daueraufgabe. Penetrationstests im Jahresrhythmus reichen nicht mehr aus. Unternehmen können ihre eigenen Systeme mit KI-Agenten testen, Anthropic bietet sein Benchmark-Tool ausdrücklich für defensive Zwecke an.
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