Yann LeCun sieht bei KI-Cyberangriffen die Verteidiger im Vorteil

Michael Dobler

Autor Dr. Web

12. Oktober 2026

3 Min. Lesezeit

Yann LeCun führt die jüngsten KI-Hacks auf Lücken in der Sicherheitsarbeit der Betreiber zurück. In Seoul sagte der Gründer des Pariser Labors AMI Labs, bei Cyberangriffen nütze KI den Verteidigern mehr als den Angreifern. Fünf der sieben gehackten Finanzinstitute Südkoreas hatten zwei Wochen zuvor eine Warnung vor dem Angriffsmuster gehört.

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Bei KI-Cyberangriffen sieht Yann LeCun ein lösbares Ingenieursproblem und keinen Kontrollverlust. Der Turing-Preisträger sprach am Montag in Seoul vor Journalisten, wie die Nachrichtenagentur Yonhap berichtet.^[1] Einen Tag zuvor hatte Bill Gates bei CNN viele KI-Cyberangriffe im nächsten Jahr vorhergesagt.

Das Wichtigste in Kürze

LeCun erklärt Vorfälle mit KI-Agenten mit undichten Sandboxen der Betreiber.
Die Verteidiger haben nach seiner Einschätzung mehr Personal und Geld.
Sprachmodelle hält LeCun für schwer steuerbar, er setzt auf Weltmodelle mit Leitplanken.
Südkoreas Finanzsicherheitsinstitut FSI hatte die Branche am 17. September vor dem Angriffsmuster gewarnt.

Warum sieht LeCun die Verteidiger im Vorteil?

Ein oranger Spielzeugroboter sitzt im Sand einer undichten weißen Wanne mit dem Wort „Abgedichtet“ — Verteidiger haben Vorteil durch mehr Experten und Budgets, während Angreifer heimlich in kleinen Teams agieren müssen. Starke KI-Systeme erfordern viel Rechenleistung und sind daher leichter nachzuweisen

Die Verteidiger verfügen laut LeCun über mehr Fachleute und Geld und müssen ihr Wissen nicht verstecken. Angreifer müssten dagegen in kleinen Gruppen im Verborgenen arbeiten. Starke KI-Systeme brauchen zudem viel Rechenleistung, Angriffe mit solchen Systemen fielen deshalb leichter auf. Den tatsächlichen Effekt auf die Cybersicherheit müsse man noch prüfen, schränkte der Forscher laut der Zeitung Digital Daily ein.

Pannen mit KI-Agenten erklärt LeCun mit Betreibern ohne Erfahrung in der Cybersicherheit. Deren Sandboxen hätten Lücken. Ähnlich hatte LeCun Anfang Oktober bei Fortune argumentiert und Anthropic-Chef Dario Amodei vorgeworfen, mit Warnungen offene KI-Modelle auszubremsen.

Was stört LeCun an Sprachmodellen?

Ausgerechnet die heutigen Sprachmodelle nennt LeCun von Grund auf gefährlich, weil sich die Modelle nicht direkt steuern ließen. Die Anbieter trainieren ihnen per Feintuning sichere Antworten an, können aber nicht jede Frage vorwegnehmen. Geschickte Eingaben hebeln die Sperren deshalb vergleichsweise leicht aus.

Als Ausweg nennt LeCun Systeme mit einem Weltmodell, das die Folgen einer Handlung vorhersagt und nur Schritte innerhalb fester Leitplanken zulässt. Sein Beispiel ist ein Haushaltsroboter mit Messer, der neben Menschen den Arm nicht schnell schwingen darf. KI sicher zu machen, sei womöglich einfacher als der Bau eines sicheren Turbojet-Triebwerks. Eine Superintelligenz über Nacht hält LeCun für Science-Fiction.

LeCuns Kritik dient auch seinem eigenen Geschäft. AMI Labs entwickelt solche Weltmodelle und sammelte dafür laut Fortune 890 Millionen Euro ein, unter anderem beim Münchner Investor HV Capital. Wie viel der Markt für Weltmodelle zahlt, zeigte AMD mit der Übernahme von World Labs für 7,1 Milliarden Euro.

KI-Cyberangriffe: zwei Lesarten, ein Fall

Was Yann LeCun und Bill Gates erwarten und wie der Bankenhack in Südkorea ablief

Zwei Einschätzungen

Yann LeCun, AMI Labs

KI hilft den Verteidigern mehr als den Angreifern. Vorfälle mit KI-Agenten gehen auf undichte Sandboxen zurück und lassen sich beheben. Seoul, 12. Oktober 2026.

Bill Gates, Gates Foundation

Im nächsten Jahr bringt KI vor allem im Cyberbereich viele negative Überraschungen, etwa Erpressung mit Modellen ohne Schutzvorkehrungen. CNN, 11. Oktober 2026.

Der Fall Südkorea

17. September

160

Sicherheitsverantwortliche hören beim Finanzsicherheitsinstitut FSI, wie ein KI-Agent ein Finanzunternehmen angriff.

Zwei Wochen später

Finanzinstitute werden gehackt. Die Angreifer kommen über Portale für Kreditvermittler und Mitarbeiter-Apps.

Lehre des FSI

1–2

Prüfungen pro Jahr reichen nicht. Von außen erreichbare Systeme brauchen eine laufende Kontrolle.

Ob KI den Angreifern oder den Verteidigern nützt, entscheidet die Patch-Disziplin im eigenen Rechenzentrum.
Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web

Was lehrt der Bankenhack in Seoul deutsche Unternehmen?

Der Hergang in Südkorea stützt beide Lesarten. Am 17. September schilderte das FSI rund 160 Sicherheitsverantwortlichen einen KI-Angriff: Ein Agent auf Basis von DeepSeek suchte nach Servern mit Oracle WebLogic und richtete am Folgetag über eine Lücke eine Hintertür ein.^[2] Zwei Wochen später drangen Angreifer über Portale für Kreditvermittler und Mitarbeiter-Apps in sieben Institute ein. CrowdStrike fand dabei DeepSeek in Claude Code.

KI ermöglicht gezielte Angriffe auf viele Institute zugleich, folgert das FSI. Insoweit behält Gates recht. Das Einfallstor bildeten aber von außen erreichbare Systeme, und vor genau dieser Angriffsfläche hatte das Institut gewarnt, ganz im Sinne von LeCuns Diagnose. Prüfungen ein- bis zweimal im Jahr reichten nicht, mahnte das FSI. Deutsche Banken und Versicherer verpflichtet die EU-Verordnung DORA seit Januar 2025, ihre IT-Systeme laufend zu überwachen.^[3]

Zwei Schritte lohnen sich auch außerhalb der Finanzbranche:

Lassen Sie alle aus dem Internet erreichbaren Systeme laufend automatisiert prüfen, nicht nur beim jährlichen Penetrationstest.
Betreiben Sie eigene KI-Agenten nur abgeschottet, etwa in Docker Sandboxes, und vergeben Sie Schreibrechte nur mit Freigabe. Die Grundausstattung beschreibt der Ratgeber zu den Cybersecurity-Grundlagen.