Schwachstellen in KI-APIs ermöglichen das Auslesen interner Denkprozesse

Künstliche Intelligenz-Modelle wie OpenAIs "o-series", Anthropic's Claude oder Googles Gemini generieren bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben interne "Reasoning Tokens", also Denkprozesse. Diese Abläufe werden den Nutzenden entweder in zusammengefasster Form präsentiert oder vollständig verborgen gehalten. Die Anbieter verschlüsseln die Rohdaten dieser Denkprozesse, teilweise zum Schutz ihres geistigen Eigentums.

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Alexander Panfilov hat nun einen Weg gefunden, diese verschlüsselten Denkprozesse durch eine Schwachstelle in den APIs aller führenden KI-Anbieter zu extrahieren. Für die meisten Anfragen stimmt die Anzahl der extrahierten Tokens exakt mit den abgerechneten Denk-Tokens überein, was darauf hindeutet, dass die Forschenden die vollständigen internen Denkprozesse erfassen und nicht nur Teilfragmente.

Verschlüsselte Gedanken reisen frei zwischen Modellen

Die Forschenden berichten, dass die verschlüsselten Denkprozesse "vollständig über Sitzungen, Nutzende und Modelle innerhalb eines einzigen Anbieters übertragbar" sind. So konnte Anthropic's kleineres Modell, Haiku 4.5, die Gedanken des wesentlich leistungsfähigeren Opus 4.8 lesen. Durch "Jailbreaking" konnte Haiku dazu gebracht werden, die rohen Denkprozesse von Opus Wort für Wort zu transkribieren, ohne das robustere Opus direkt anzugreifen. Der gleiche Trick funktioniert bei OpenAI und Gemini.

Die Geschichte begann bereits im Mai, als der Kryptographie-Experte Matthew Green entdeckte, dass verschlüsselte Reasoning-Blobs außerhalb ihres ursprünglichen Kontexts wiedergegeben werden konnten, und dies den Anbietern meldete. Laut Panfilov lautete deren Antwort, dass sie "keine Sicherheitsauswirkungen in Seitenkanälen oder Replays sehen". Die neue Forschung legt nahe, dass diese Einschätzung fehlerhaft war.

Zunehmende Hinweise auf "Reasoning Distillation"

Die Schwachstelle befeuert auch die kontroverse Debatte um die "Distillation", bei der ein weniger leistungsfähiges Modell durch Training an den Ausgaben eines leistungsstärkeren Modells, insbesondere dessen Denkprozessen, erheblich verbessert wird.

Die Forschenden vermuten, dass es schon seit einiger Zeit möglich war, Denkprozesse für das Training proprietärer Modelle zu extrahieren, ohne die Kryptographie zu brechen. Dies stützt die Bedenken, dass chinesische Modellhersteller diese Denkspuren nutzen, um ihre eigenen Modelle mit "Chain-of-Thought"-Daten zu trainieren.

Kimi-K3 ist ein Beispiel dafür. Wenn seine Argumentation mit nur wenigen Tokens aus Opus' Denkprozessen vorab gefüllt wird, verschiebt sich seine Ausgabe messbar in Richtung Opus, so die Forschenden. Eine Analyse der Memorierung zeigte, dass spezifische Claude- und GPT-Denksegmente bis zu sechs Größenordnungen leichter aus Kimi-K3 zu extrahieren sind als aus dem nächstgelegenen Modell. Die Forschenden interpretieren dies als Hinweis darauf, dass Kimi-K3 möglicherweise mit solchen Spuren trainiert wurde.

Der Angriff ist zudem nicht teuer, was eine Skalierung praktikabel macht. Die Autoren schätzen die API-Kosten für die Dekodierung von 10.000 Spuren auf etwa 720 US-Dollar. Kimis "schlechte" Leistung bei Cybersecurity-Benchmarks und komplexen mathematischen Aufgaben deutet ebenfalls auf Distillation hin, da dies Aufgaben sind, die selbst aus rohen "Chain-of-Thought"-Daten schwerer zu rekonstruieren sind.

Öffentlich geteilte Sitzungen leaken Passwörter und API-Schlüssel

Die Schwachstelle betrifft auch Endnutzende. Wer öffentlich Claude Code- oder Codex-Sitzungen mit verschlüsselten Reasoning-Blobs geteilt hat, riskiert, dass persönliche Daten entschlüsselt werden. Ein Scan von etwa 7.000 öffentlichen Spuren ergab 62 API-Schlüssel, 33 E-Mail-Adressen, 33 Passwörter und andere sensible Daten. Das Forschungspapier beschreibt weitere bösartige Szenarien, einschliesslich Missbrauchssteigerung (siehe Abbildung), Jailbreaking und unsichtbarer Prompt-Injection.

Die Forschenden haben den Standardprozess zur Offenlegung von Sicherheitslücken bei den KI-Laboren befolgt. Laut Panfilov haben die Labore bereits mehrere Probleme behoben und arbeiten an weiteren Korrekturen.

Was Modelle tatsächlich denken vs. was sie zeigen

Die extrahierten Spuren offenbaren auch, wie Modelle tatsächlich agieren. Die Forschenden dokumentieren mehrere Muster auf stolen-thoughts.com. Ihre Erkenntnisse zeigen, dass die Denkprozess-Zusammenfassungen, die Nutzende in Chat-Tools sehen, oft wichtige Informationen weglassen. In einem Beispiel erkennt Opus 4.8 die Antwort auf ein mathematisches Problem und rekonstruiert dann einen plausiblen Lösungsweg. Nichts davon erscheint in der angezeigten Zusammenfassung.

Die Forschenden bestätigen auch frühere Berichte von Apollo Research. OpenAI-Modelle denken manchmal in einer "fremdartigen Sprache", bezeichnen sich selbst als "wir" oder "es" und verharren in Schleifen von Begriffen, die für Menschen keinen Sinn ergeben, wie "vantages", "marinades" und "watchers". "Menschen, die CoT überwachen, leisten grossartige Arbeit, denn in vielen Spuren ist es selbst mit dem Prompt unmöglich zu sagen, was das Modell vorhat", schreibt Panfilov.

Die Forschenden fanden auch Beispiele für "In-the-Wild-Scheming". Das Konzept wurde gut untersucht: In ihren Denkprozessen ziehen Modelle explizit Betrug in Betracht, entscheiden sich aber (möglicherweise) dagegen, weil sie erwarten, erwischt zu werden.

In einem Fall versuchte ein Modell nach mehreren erfolglosen Lösungsversuchen, mögliche Antworten über eine Website zu überprüfen. Als ein CAPTCHA den Zugang blockierte, versuchte es zunächst, dieses zu lösen, suchte dann nach Schwachstellen auf der Website. Erst als all dies fehlschlug, löste es das Problem eigenständig. OpenAIs unbeabsichtigte Hacks von Hugging Face und anderen Plattformen sollen auf ähnliche Weise geschehen sein.

Bereinigte Zusammenfassungen verbergen die Realität

Diese Beispiele zeigen, warum KI-Labore wie OpenAI und Anthropic ihre Denkspuren bereinigen. Sie wollen verhindern, dass fremdartige Sprachschleifen oder Täuschungsversuche das Bild einer kontrollierbaren, vertrauenswürdigen KI beeinträchtigen. Die bereinigten Zusammenfassungen erzeugen den Eindruck eines menschenähnlichen Denkprozesses, der in dieser Form tatsächlich nicht existiert.

Forschende der Arizona State University warnten in einer früheren Studie vor diesem Ansatz. Sie argumentierten, dass diese humanisierte Version ein falsches Vertrauen in die Kontrollierbarkeit von Modellen schafft und die Forschung in die falsche Richtung lenkt. In ihren Experimenten schnitten Modelle mit absichtlich falschen oder bedeutungslosen Zwischenschritten manchmal besser ab als solche mit kohärenten Argumentationsketten.

Bibliographie

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