Bis Ende 2026 könnte es so weit sein: KI-Würmer, die sich durch Smart-Home-Geräte fressen – Experte warnt
Forscher warnen: KI-Schadsoftware könnte bald Kühlschränke und Thermostate befallen
Stand: 14.10.2026, 13:30 Uhr
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Anthropic-Forscher warnen: KI-Modelle beherrschen schon viele Schritte zur autonomen Verbreitung – Smart-Home-Geräte könnten bald zum Einfallstor werden.
Kleine Modelle künstlicher Intelligenz könnten nur noch wenige Monate davon entfernt sein, Fähigkeiten zu entwickeln, die es KI-gestützten Würmern letztlich ermöglichen könnten, sich über internetfähige Hardware hinweg zu vervielfältigen – darunter auch Smart-Home-Geräte. Das geht aus neuen Forschungsergebnissen von Anthropic hervor. Das Unternehmen betonte, dass es noch keinen vollständig unkontrollierten KI-Replikator demonstriert habe. Modelle seien jedoch zunehmend in der Lage, die einzelnen Schritte auszuführen, die erforderlich sind, um sich ohne menschliche Kontrolle zu vervielfältigen und auszubreiten.
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Dieser Artikel entstand in Kooperation mit newsweek.com.
John Walsh, Field CTO für den öffentlichen Sektor und kritische Branchen bei IGEL, sagte am Dienstag gegenüber Newsweek, die aufkommende Bedrohung könne über Computer und Datennetze hinausgehen und möglicherweise Haushaltsgeräte, Lebensmittelproduktion, Wasseraufbereitung und andere unverzichtbare Betriebsabläufe betreffen. „Die Gefahr besteht nicht einfach darin, dass ein Computer infiziert wird“, sagte Walsh. „Sie besteht darin, dass unbefugter digitaler Zugriff letztlich die Kühlung, die Wasseraufbereitung, Pumpsysteme oder andere unverzichtbare Betriebsabläufe beeinflussen könnte.“
„Die Folgen könnten über Datenverluste hinausgehen und physische Schäden, Betriebsunterbrechungen und die öffentliche Sicherheit betreffen“, fügte er hinzu. Ein herkömmlicher Computerwurm kopiert sich ohne menschliches Zutun von einem Rechner auf einen anderen. Ein KI-Wurm könnte dafür ein KI-Modell nutzen, Netzwerke durchsuchen, verwundbare Rechner ausnutzen, seine Modellgewichte übertragen oder herunterladen und die Software zum Betrieb auf neu kompromittierter Hardware einrichten. Die Sorge ist, dass KI-gestützte Schadsoftware sich künftig an unterschiedliche Hard- und Softwareumgebungen anpassen könnte, statt nur für einen bestimmten Zieltyp programmiert zu sein.
Welche Fähigkeiten Anthropic bereits nachgewiesen hat
In den Tests von Anthropic gelang es einem Modell mit 9 Milliarden Parametern, die KI-Inferenz auf acht der neun getesteten Hardwaretypen zum Laufen zu bringen. Das bedeutet nicht, dass das Modell diese Systeme infizierte. Vielmehr zeigte es, dass es einen Großteil der technischen Schritte zur Einrichtung der KI-Inferenz in verschiedenen Umgebungen bewältigen konnte. „KI-gestützte Würmer stellen eine potenziell bedeutende Weiterentwicklung der Cyberbedrohungen dar“, erklärte Walsh. „Anders als herkömmliche Schadsoftware könnten diese Bedrohungen zunehmend Schwachstellen erkennen, ihre Angriffsmethoden anpassen und sich mit begrenztem menschlichem Eingreifen über miteinander verbundene Systeme ausbreiten.“
„Das ist besonders besorgniserregend für die Lebensmittelproduktion, die Wasseraufbereitung, Versorgungsunternehmen und andere kritische Infrastrukturen, bei denen Cyberangriffe reale Folgen für die öffentliche Gesundheit und Sicherheit haben können“, fügte er hinzu. Diese möglichen Folgen entsprechen Walshs Einschätzung des aufkommenden Risikos. Die Forschung von Anthropic konzentrierte sich vor allem darauf, ob KI-Modelle unter experimentellen Bedingungen auf IoT-Hardware Inferenz einrichten und Replikationsprozesse durchführen konnten. Angriffe auf Systeme der Lebensmittelproduktion, Wasserversorgung oder anderer Versorgungsbereiche wurden nicht getestet.
Die Bedrohung entsteht zudem zu einer Zeit, in der die Trump-Regierung künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit auf ihrer technologiepolitischen Agenda hohe Priorität eingeräumt hat. Zugleich zeigte ein jüngster Angriff in Frankreich, wie Hacker bereits heute internetfähige physische Systeme manipulieren können: Sie übernahmen die Kontrolle über Kühlanlagen in Supermärkten und beeinträchtigten damit die Lagerung von Lebensmitteln.
Könnte ein KI-Wurm Ihren Kühlschrank infizieren?
„Auch bei Haushaltsgeräten besteht berechtigter Anlass zur Sorge“, merkte Walsh an und ergänzte: „Smarte Kühlschränke, Backöfen, Thermostate, Überwachungskameras und andere vernetzte Geräte enthalten zunehmend Prozessoren, Betriebssysteme und Netzwerkschnittstellen.“ Obwohl KI-Würmer möglicherweise Schwachstellen in Smart-Home-Geräten ausnutzen könnten, demonstrierte Anthropic keinen Wurm, der einen echten Kühlschrank infizierte oder sich über Haushaltsgeräte ausbreitete.
Das Unternehmen nannte smarte Kühlschränke, Backöfen, Staubsaugerroboter und Rasenmäher als Beispiele für Geräte, auf denen möglicherweise ein erheblicher Teil beziehungsweise ein „Shard“ eines KI-Modells mit weniger als 30 Milliarden Parametern laufen könnte. Ein Modell, das für ein einzelnes Gerät zu groß ist, könnte auf mehrere vernetzte Geräte verteilt werden, die es gemeinsam ausführen. „Viele verfügen über begrenzte Sicherheitsvorkehrungen, unregelmäßige Softwareupdates und eine lange Nutzungsdauer“, fuhr Walsh fort. „Diese Eigenschaften können sie zu attraktiven Zielen für sich selbst verbreitende Schadsoftware machen, einschließlich neuer KI-gestützter Varianten.“
Verteilte Rechenleistung bedeutet noch keine Kontrolle über Geräte
In einem Experiment verteilten Anthropic-Forscher das Modell Gemma4-26B-A4B auf 15 preiswerte Android-TV-Boxen von No-Name-Anbietern, wobei jede einen Teil des Modells enthielt. Die Demonstration zeigte, dass kostengünstige IoT-Hardware gemeinsam genügend Rechenleistung bereitstellen konnte, um ein leistungsfähiges Modell auszuführen – wenn auch langsam. Sie zeigte nicht, dass ein autonomer Wurm die Boxen oder Haushaltsgeräte infizierte.
„Ein infiziertes smartes Haushaltsgerät könnte genutzt werden, um Rechenleistung bereitzustellen, sich an einem Botnetz zu beteiligen oder als Sprungbrett zu anderen vernetzten Systemen zu dienen“, sagte Walsh. Allerdings gebe eine Infektion einem Angreifer nicht zwangsläufig Kontrolle über die physische Funktionsweise des Geräts. „Ein Gerät zu kompromittieren ist nicht dasselbe, wie die Befugnis zur Steuerung seiner physischen Funktionen zu erlangen“, erklärte er. „Die Temperatur eines Kühlschranks zu manipulieren oder in einen Wasseraufbereitungsprozess einzugreifen, würde zusätzliche Zugriffs- und Steuerungsmöglichkeiten erfordern.“ Er ergänzte: „Genau diese Sicherheitsgrenzen müssen geschützt werden.“
Was könnte das für Lebensmittel- und Wassersysteme bedeuten?
Nach Walshs Einschätzung steigt das mögliche Schadensausmaß, wenn vernetzte Technik physische Anlagen steuert oder überwacht. „Die größte Herausforderung besteht in Umgebungen der Betriebstechnologie, in denen Anlagen häufig jahrzehntelang laufen und nicht einfach abgeschaltet, mit Sicherheitsupdates versehen oder neu gestartet werden können, ohne unverzichtbare Dienstleistungen zu beeinträchtigen“, sagte er. Lebensmittelproduktion, Wasseraufbereitung und Pumpsysteme waren nicht Teil der Anthropic-Experimente. Die Sorge, ein KI-gestützter Wurm könnte diese Abläufe beeinträchtigen, beruht auf der Möglichkeit, dass Schadsoftware ein zunächst kompromittiertes Gerät nutzen könnte, um weitere Zugriffe auf miteinander verbundene Systeme zu erlangen.
Wie Walsh anmerkte, würde jeder Eingriff in physische Prozesse Fähigkeiten erfordern, die über die bloße Infektion eines vernetzten Haushaltsgeräts hinausgehen. Dazu könnte gehören, Zugriff auf Systeme zu erlangen, die zur Überwachung oder Steuerung der Anlagen autorisiert sind. „Wir können uns bei unserer primären Verteidigung nicht darauf verlassen, Sicherheitsupdates einzuspielen und Angriffe erst nach einer Kompromittierung zu erkennen“, sagte er.
Wie nah ist die Bedrohung?
Forscher haben bislang keinen autonomen KI-Wurm demonstriert, der sich außerhalb einer Testumgebung oder über echte Haushaltsgeräte verbreitet. Anthropic erklärte, dass Modelle mit 30 Milliarden Parametern oder weniger bereits viele der einzelnen Schritte ausführen können, die zur Replikation erforderlich sind. Sie machen jedoch weiterhin Fehler, wenn sie diese Schritte zuverlässig miteinander verbinden sollen. Die Forscher schrieben, sie verfügten noch nicht über einen „vollständig unkontrollierten Replikator“.
In einem von der Demonstration mit physischen TV-Boxen getrennten Experiment bauten die Forscher ein durch eine Firewall abgeschirmtes Netzwerk aus acht Google-Cloud-Knoten auf, auf denen Android-Emulatoren liefen. Sie testeten, ob ein KI-System nach Zielen suchen, sie erreichen, eine Nutzlast übertragen und ein weiteres Modell für die Inferenz einrichten konnte.
Erfolgreiche Replikation unter vereinfachten Bedingungen
Unter diesen vereinfachten Bedingungen erreichte GLM-5.2 in vier von fünf Durchläufen alle acht virtuellen Knoten und im verbleibenden Durchlauf sieben von acht. Die Forscher erleichterten den Zugriff bewusst durch einen Android-Debug-Bridge-Port ohne Authentifizierung, während GLM-5.2 selbst auf einem separaten Inferenzserver lief. Anthropic bezeichnete das Experiment als Obergrenze für den Erfolg unter realen Bedingungen. Es demonstrierte somit einen durchgängigen Replikationsprozess unter kontrollierten Bedingungen, belegte aber nicht, dass GLM-5.2 eigenständig auf leistungsschwachen Haushaltsgeräten bestehen und sich dort vervielfältigen könnte.
Wenn sich kleine Modelle weiterhin in ihrem bisherigen Tempo verbessern, könnte nach Schätzung von Anthropic eines von ihnen bis Ende 2026 das von GLM-5.2 demonstrierte Fähigkeitsniveau erreichen. Das Unternehmen bezeichnete diese Prognose als grobe Schätzung, die auf einem allgemeinen Fähigkeitsindex und nicht auf einer direkten Messung der Replikationsfähigkeit beruhe.
Würde sich ein KI-Wurm schnell verbreiten?
Walsh warnte, dass KI-gestützte Bedrohungen das Tempo und die Reichweite von Angriffen auf miteinander verbundene Systeme erhöhen könnten. Der konkrete IoT-Replikator, den Anthropic modelliert hat, könnte sich jedoch langsam verbreiten, weil Verbrauchergeräte nur über begrenzte Rechenleistung verfügen.
Das Unternehmen erklärte, ein auf dieser Hardware arbeitender Replikator könnte eine in Tagen gemessene Verdopplungszeit haben. Seine Schätzungen legen nahe, dass die Einrichtung der Inferenz auf leistungsschwachen Geräten je nach Modell mehr als einen Tag dauern könnte. Die Forscher verglichen eine mögliche, in naher Zukunft denkbare Variante mit einem langsamen, verteilten „digitalen Schleimpilz“.
Solche Aktivitäten könnten dennoch erkennbare Spuren hinterlassen. Anthropic erklärte, ein auf Modellgewichten basierender Replikator, der in großem Maßstab über IoT-Geräte hinweg arbeitet, könnte ungewöhnlich umfangreiche Modellübertragungen, anhaltende Kommunikation zwischen Geräten und Muster ausgehender Netzwerkscans verursachen.
Warum könnte ein KI-Wurm schwer zu stoppen sein?
Ein auf zahlreiche Geräte verteilter Replikator könnte schwieriger auszuschalten sein als Schadsoftware, die von einem einzelnen Server oder Cloud-Dienst abhängt. Anthropic erklärte, ein auf diese Weise arbeitender Replikator könnte schwer stillzulegen sein, weil es keinen einzelnen zentralen Punkt gäbe, den man deaktivieren könnte. Das Unternehmen bezeichnete ein solches System jedoch nicht als unmöglich einzudämmen und benannte mehrere mögliche Abwehrmaßnahmen.
Walsh sagte, Organisationen müssten verhindern, dass ein Angreifer ein kompromittiertes Gerät nutzt, um sich frei im übrigen Netzwerk zu bewegen. „Das Aufkommen KI-gestützter Würmer unterstreicht, warum Zero Trust über herkömmliche IT-Umgebungen hinaus auf Betriebstechnologie, kritische Infrastruktur und das rasch wachsende Ökosystem vernetzter Geräte ausgedehnt werden muss“, sagte er. „Organisationen können nicht länger davon ausgehen, dass ein Gerät, eine Anwendung oder ein KI-Agent allein deshalb vertrauenswürdig ist, weil eine Verbindung zu einem autorisierten Netzwerk besteht.“
Wie könnten Organisationen das Risiko verringern?
Walsh sagte, Organisationen sollten präventive Sicherheitsarchitekturen einführen, die auf gehärteten Endgeräte-Betriebssystemen, Zero-Trust-Zugriffskontrollen, kontinuierlicher Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und Netzwerksegmentierung beruhen. „Diese Maßnahmen verringern die Möglichkeiten für Angreifer, sich dauerhaft einzunisten, beschränken unbefugte Aktivitäten und isolieren kompromittierte Systeme“, sagte er.
„Das Ziel ist nicht einfach, einen KI-gestützten Wurm am Eindringen zu hindern, sondern den Schadensradius durch Segmentierung, Zugriffskontrollen und andere Zero-Trust-Strategien zu begrenzen“, fügte Walsh hinzu. „Die Kompromittierung eines Geräts darf es einem Angreifer nicht ermöglichen, sich frei durch Netzwerke zu bewegen oder die Lebensmittelversorgung, Wassersysteme oder andere unverzichtbare Dienstleistungen zu beeinträchtigen.“
Diese Warnung ist präventiv und beschreibt keinen dokumentierten Angriff eines KI-Wurms auf kritische Infrastruktur. „Letztlich müssen wir zum Schutz unserer Häuser und kritischen Infrastruktur Kompromittierungen verhindern, wo immer das möglich ist, Angriffe eindämmen, wenn sie auftreten, und die betriebliche Widerstandsfähigkeit aufrechterhalten“, sagte Walsh. „Wenn die Verfügbarkeit und die öffentliche Sicherheit auf dem Spiel stehen, müssen Prävention und Eindämmung in die Architektur integriert werden. Sie muss vorbeugenden Schutz bieten, statt sich ausschließlich auf Erkennung und Behebung zu verlassen.“