KI für Wissenschaft
KI-Modelle verdoppeln ihre offensiven Cyberfähigkeiten alle sechs Monate
Eine Studie von Lyptus Research hat ergeben, dass sich die offensiven Cyberfähigkeiten von KI-Modellen alle 5,7 Monate verdoppeln. Dies ist eine signifikante Beschleunigung im Vergleich zu den Vorjahren. Die Ergebnisse basieren auf Tests mit zehn Sicherheitsexperten und der METR-Zeit-Horizont-Methode. Seit 2019 haben KI-Modelle kontinuierlich an Fähigkeiten zur Durchführung von Cyberangriffen gewonnen. Neueste Modelle wie Opus 4.6 und GPT-5.3 Codex erreichen eine Erfolgsquote von 50 Prozent bei Aufgaben.
Wichtigste Punkte
- KI-Modelle verdoppeln ihre offensiven Cyberfähigkeiten alle sechs Monate
- Signifikante Beschleunigung im Vergleich zu den Vorjahren
- Ergebnisse basieren auf Tests mit zehn Sicherheitsexperten und der METR-Zeit-Horizont-Methode
- KI-Modelle gewinnen kontinuierlich an Fähigkeiten zur Durchführung von Cyberangriffen
Chronologie / Entwicklungen
- 2026-04-05 · Eine aktuelle Studie von Lyptus Research zeigt, dass sich die offensiven Cyberfähigkeiten von KI-Modellen alle 5,7 Monate verdoppeln, was eine signifikante Beschleunigung im
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AI offensive cyber capabilities are doubling every six months, safety researchers find
Eine aktuelle Studie von Lyptus Research zeigt, dass sich die offensiven Cyberfähigkeiten von KI-Modellen alle 5,7 Monate verdoppeln, was eine signifikante Beschleunigung im Vergleich zu den Vorjahren darstellt. Die Ergebnisse basieren auf Tests mit zehn Sicherheitsexperten und der METR-Zeit-Horizont-Methode. Seit 2019 haben KI-Modelle kontinuierlich an Fähigkeiten zur Durchführung von Cyberangriffen gewonnen. Neueste Modelle wie Opus 4.6 und GPT-5.3 Codex erreichen eine Erfolgsquote von 50 Prozent bei Aufgaben, die menschliche Experten mehrere Stunden kosten würden. Eine Erhöhung des Token-Budgets führt zu einer deutlichen Leistungssteigerung, wobei GPT-5.3 Codex bei zehn Millionen Tokens die Bearbeitungszeit von 3,1 auf 10,5 Stunden verlängert. Die Forscher weisen darauf hin, dass die Fortschrittsrate möglicherweise noch unterschätzt wird, da Open-Source-Modelle etwa 5,7 Monate hinter den geschlossenen Modellen zurückbleiben. Die Studie umfasst 291 Aufgaben, und die vollständigen Daten sind auf GitHub und Hugging Face zugänglich.