KI Neuigkeiten
15 Feb. 2026
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Modellextraktion bei Google Gemini erkennen und stoppen
Modellextraktion bei Google Gemini früh erkennen und abwehren, um Trainingsdaten und IP zu schützen.
Google meldet gezielte Versuche, sein KI-Chatbot zu klonen: Bei der Modellextraktion bei Google Gemini setzten Akteure mehr als 100.000 Prompts ein. Diese Distillation-Attacken sollen Muster und „Reasoning“ offenlegen, um Konkurrenzmodelle zu verbessern. Der Fall zeigt, wie verwundbar offene LLMs sind – auch für kleinere Anbieter.
In einem neuen Bericht beschreibt Google wiederholte Versuche, sein KI-System mit vielen Fragen auszulesen. Das Unternehmen spricht von Distillation- oder Modellextraktionsangriffen. Die Modellextraktion bei Google Gemini gilt dort als Diebstahl geistigen Eigentums. Laut Google sind die Angreifer meist kommerziell motiviert und kommen aus verschiedenen Regionen der Welt.
Was hinter der Modellextraktion bei Google Gemini steckt
Distillation: 100.000+ Prompts gegen ein Modell
Google berichtet von Kampagnen, die ein und denselben Chatbot tausendfach anfragen – in einem Fall mehr als 100.000 Prompts. Ziel ist es, durch wiederholte, variierte Fragen die Funktionsmuster des Modells herauszulesen. Bei der Modellextraktion bei Google Gemini versuchen die Akteure so, Logiken und Strategien des Systems zu kopieren, um eigene KI-Modelle zu bauen oder zu verbessern.Ziele der Angreifer: Muster, Logik, „Reasoning“
Viele Angriffe zielten laut Google darauf, das „Reasoning“ von Gemini zu verstehen – also, wie das Modell Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft. Wer diese Muster kennt, kann sie in Konkurrenzsysteme übertragen oder bestehende Modelle beschleunigt verbessern.Warum jetzt auch kleinere KI-Anbieter betroffen sind
John Hultquist, Chief Analyst der Google Threat Intelligence Group, sagt: Google sei der „Kanarienvogel im Kohlebergwerk“ für viele weitere Vorfälle. Das heißt: Was heute die Modellextraktion bei Google Gemini trifft, kann morgen auf kleinere, speziell trainierte LLMs übergreifen.Risiko für firmeneigene LLMs mit sensiblen Trainingsdaten
Hultquist warnt: Wenn ein Unternehmen ein Modell mit besonders sensiblen Daten trainiert, etwa mit Jahrzehnten an Handelswissen, könnte man theoretisch Teile davon über Distillation ableiten. Damit steigt das wirtschaftliche Risiko deutlich – nicht nur für Big Tech, sondern auch für Nischenanbieter und Forschungsteams.Erste Schutzmaßnahmen und Grenzen
Große Anbieter setzen bereits Mechanismen ein, um Distillation-Aktivitäten zu erkennen und angreifende Akteure zu blockieren. Gleichzeitig bleiben offene LLMs verwundbar, weil sie frei über das Internet zugänglich sind. Auch andere Firmen stehen unter Druck: OpenAI warf dem chinesischen Rivalen DeepSeek im vergangenen Jahr vor, durch solche Angriffe die eigenen Modelle verbessert zu haben.- Distillation-Versuche zeitnah erkennen.
- Akteure hinter den Angriffen konsequent blockieren.
- Modelle mit sensiblen Trainingsdaten als besonders gefährdet einstufen.
- Risiken klar kommunizieren und fortlaufend überwachen.
(Source: https://www.nbcnews.com/tech/security/google-gemini-hit-100000-prompts-cloning-attempt-rcna258657)
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FAQ
Q: Was versteht man unter Modellextraktion bei Google Gemini?
A: Modellextraktion bei Google Gemini bezeichnet Distillation-Angriffe, bei denen Angreifer ein Modell durch wiederholte und variierte Prompts ausfragen, um interne Muster, Logik und das „Reasoning“ des Systems zu erkennen. Google berichtet, dass solche Kampagnen in einem Fall mehr als 100.000 Prompts eingesetzt haben.
Q: Wie haben die Angreifer bei dem beschriebenen Vorfall konkret vorgegangen?
A: Bei der Modellextraktion bei Google Gemini stellten Angreifer tausende bis mehr als 100.000 Anfragen an den Chatbot, um durch Varianz in den Fragen Funktionsmuster auszulesen. Ziel war es, die Entscheidungslogik des Modells zu identifizieren und für eigene KI-Modelle zu nutzen oder diese schneller zu verbessern.
Q: Wer steckt laut Google hinter den Angriffen?
A: Google vermutet, dass überwiegend kommerziell motivierte private Unternehmen oder Forschende hinter den Distillation-Angriffen stehen und dass die Aktivitäten aus verschiedenen Regionen der Welt kamen. Die Firma teilte jedoch keine detaillierten Informationen zu den Verdächtigen mit, als sie die Modellextraktion bei Google Gemini beschrieb.
Q: Welche Folgen kann Modellextraktion bei Google Gemini für kleinere KI-Anbieter haben?
A: John Hultquist von Googles Threat Intelligence Group warnt, dass Google als „Kanarienvogel“ für die durch Modellextraktion bei Google Gemini aufgedeckten Vorfälle fungiert und ähnliche Angriffe bald auch kleinere Anbieter treffen könnten. Besonders Modelle mit sensiblen Trainingsdaten gelten als gefährdet, weil daraus theoretisch verwertbare Muster abgeleitet werden könnten.
Q: Wie bewertet Google diese Angriffe rechtlich oder ethisch?
A: Google stuft Distillation-Angriffe als Diebstahl geistigen Eigentums ein und betrachtet das systematische Auslesen interner Modellmuster als unlauteres Verhalten. In diesem Kontext wird die Modellextraktion bei Google Gemini als Verletzung des Schutzes proprietärer Informationen bewertet.
Q: Welche Schutzmaßnahmen setzen große Anbieter ein und wo liegen ihre Grenzen?
A: Große Anbieter haben Mechanismen entwickelt, um Distillation-Aktivitäten zu erkennen und angreifende Akteure zu blockieren, um die Modellextraktion bei Google Gemini zu erschweren. Trotzdem bleiben offene LLMs verwundbar, weil ihr freier Zugang über das Internet grundsätzlich Ausleseversuche ermöglicht.
Q: Warum ist das „Reasoning“ von Modellen für Angreifer besonders wertvoll?
A: Das „Reasoning“ beschreibt, wie ein Modell Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft, und viele Angriffe bei der Modellextraktion bei Google Gemini zielten darauf ab, genau diese Algorithmen zu entlocken. Kenntnis solcher Muster kann genutzt werden, um Konkurrenzsysteme zu verbessern oder die Entwicklung eigener Modelle zu beschleunigen.
Q: Welche konkreten Schritte empfiehlt der Bericht, um Modellextraktion bei Google Gemini ähnlichen Angriffen vorzubeugen?
A: Der Bericht nennt Maßnahmen wie das zeitnahe Erkennen von Distillation-Versuchen, das konsequente Blockieren verdächtiger Akteure, das Einstufen von Modellen mit sensiblen Trainingsdaten als besonders gefährdet sowie eine klare Kommunikation und fortlaufende Überwachung der Risiken. Solche Schritte sollen die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Modellextraktion bei Google Gemini reduzieren, bieten aber keine absolute Sicherheit.
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