Angreifer nutzen KI-Modelle gezielt aus. Wer seine Systeme vorbereitet, kann den Schaden stark begrenzen. Dieser Beitrag zeigt, wie Unternehmen den Schutz vor Modellextraktion stärken, Distillation-Angriffe früh erkennen und missbräuchliche Nutzung von API-Zugriffen stoppen – basierend auf aktuellen Beobachtungen von Google Threat Intelligence Group (GTIG) und Google DeepMind. In den letzten Monaten 2025 registrierte GTIG vermehrte Versuche, KI-Modelle über „Distillation“-Techniken auszulesen. Dabei versuchen Akteure, mit legitimen API-Zugängen proprietäre Logik zu kopieren – ohne eine klassische Netzwerk­kompromittierung. Google meldet keine direkten Angriffe staatlich unterstützter Gruppen auf Frontier-Modelle, aber zahlreiche Modellextraktion-Versuche durch private Akteure und Forschende. Gleichzeitig setzen staatliche Akteure aus DPRK, Iran, PRC und Russland LLMs für Recherche, Zielauswahl und fein abgestimmte Phishing-Texte ein. Zudem tauchen neue Muster auf: Experimente mit agentischer KI, KI-integrierte Malware wie HONESTCUE, die Gemini-APIs für Code-Generierung nutzt, und Underground-Dienste wie Xanthorox, die auf „jailbroken“ kommerzielle APIs und offene MCP-Server setzen. Vor diesem Hintergrund wird der Schutz vor Modellextraktion zum Pflichtprogramm.

Schutz vor Modellextraktion: 5 Maßnahmen, die jetzt wirken

1) Erkennen, stören, eindämmen

GTIG und Google DeepMind setzen auf das frühzeitige Erkennen, Unterbrechen und Mitigieren von Distillation-Aktivitäten. Das Ziel: verdächtige Muster bei Anfragen und Antworten bemerken und stoppen, bevor Modelleigentum abfließt. Für Teams heißt das: Schutz vor Modellextraktion wird stärker, wenn Erkennungs­signale konsequent ausgewertet und Gegenmaßnahmen unmittelbar ausgelöst werden.

Ungewöhnliche Abfrage­muster und Output-Nachfragen identifizieren

Anomalien zeitnah blockieren und Sitzungen beenden

Erkenntnisse in Policies und Kontrollen zurückspielen

2) API-Zugänge kontrollieren und Richtlinien durchsetzen

Die Quelle zeigt klar: Angriffe laufen oft über reguläre API-Zugriffe. Daher müssen Nutzungsbedingungen gelten und durchgesetzt werden. Google deaktiviert Projekte und Konten, die missbräuchlich handeln. Das reduziert Angriffsfläche und schreckt Nachahmer ab.

Zugriffsrechte und Nutzung transparent steuern

Verstöße konsequent ahnden und Zugänge entziehen

Missbrauchsindikatoren im API-Betrieb priorisieren

3) Modelle und Klassifikatoren kontinuierlich härten

Google verbessert laufend Modelle und Klassifikatoren, um Missbrauch zu erschweren. Das schützt besonders sensible Fähigkeiten wie Reasoning- und Chain-of-Thought-Anteile vor Ausleseversuchen. Für Unternehmen gilt: Schutz vor Modellextraktion gelingt besser, wenn Modell- und Policy-Updates regelmäßig ausgerollt und getestet werden.

Sicherheitsverbesserungen zyklisch einführen

Neue Angreifertricks in Trainings- und Bewertungs­pipelines berücksichtigen

Denkanstöße aus „Advancing Gemini’s Security Safeguards“ aufnehmen

4) Threat Intelligence in Prozesse integrieren

GTIG teilt Frühindikatoren und Offensiv‑PoCs, damit Verteidiger vorausplanen können. Diese Signale sollten in Monitoring, Response und Roadmaps einfließen. Der Schutz vor Modellextraktion wächst, wenn Teams Erkenntnisse aus der Bedrohungslage direkt in Kontrollen und Metriken überführen.

Frühindikatoren systematisch sammeln und priorisieren

Rückkopplung zwischen Threat Intel, Produkt und Sicherheitsteam sicherstellen

Best Practices mit Partnern austauschen

5) Missbrauchsfelder gezielt beobachten

Spürbar ist die operative Nutzung von LLMs für Aufklärung und Social Engineering. Hinzu kommen Experimente mit agentischer KI und Malware-Integrationen. Beispiele aus der Quelle:

HONESTCUE nutzt die Gemini‑API, um Code zu erzeugen, der den Download und die Ausführung von Second-Stage‑Malware ermöglicht.

Xanthorox positioniert sich als „eigenes“ Modell, greift aber auf jailbroken kommerzielle APIs und offene MCP‑Server zu.

Wer diese Muster in Telemetrie und Policy berücksichtigt, erhöht den Schutz vor Modellextraktion und erkennt Folgeschritte – etwa das schnelle Ableiten neuer Tools oder Phishing-Kampagnen.

Aktuelle Angreifertrends: Was Verteidiger jetzt wissen sollten

LLMs als Beschleuniger, keine „Game Changer“

Laut GTIG erleichtern LLMs Forschung, Zielprofiling und die Erstellung überzeugender Phishing-Texte. GTIG hat jedoch bis Ende 2025 keine durch APTs oder IO-Akteure erreichten Durchbruchs­fähigkeiten beobachtet, die das Bedrohungsbild grundlegend verändern. Das Risiko verschiebt sich: schnelle, skalierte Durchführung statt völlig neuer Taktiken.

Direkte Modellrisiken durch Distillation-Angriffe

Modelle enthalten wertvolle, proprietäre Logik. Früher mussten Angreifer Netze kompromittieren, um Wissen zu stehlen. Heute genügen oft legitime API‑Zugriffe, um ausgewählte Fähigkeiten zu klonen. GTIG registrierte 2025 Distillation-Aktivitäten, die auf Einblicke in Reasoning und Chain-of-Thought zielten – und hat diese erkannt, gestört und mitigiert.

Agentische KI und Underground-Ökosystem

Akteure zeigen Interesse an agentischer KI, um Malware‑Entwicklung und Tooling zu beschleunigen. Parallel wächst ein Untergrundmarkt, der Sicherheitsvorkehrungen umgehen will: Dienste wie Xanthorox suggerieren Eigenständigkeit, basieren aber auf jailbroken APIs und MCP‑Infrastruktur. Das erhöht das Risiko, dass schädliche Workflows skaliert werden – und macht starke Governance rund um API‑Nutzung und Antwortinhalte noch wichtiger.

Was Teams jetzt konkret tun können

Detektion, Störung, Mitigation operationalisieren: Signale für Distillation früh erfassen, Prozesse zum schnellen Blocken und Abschalten üben.

API-Governance stärken: Nutzungsbedingungen klar kommunizieren, Verstöße konsequent mit Projekt- und Konto‑Deaktivierung ahnden.

Modelle härten: Sicherheits‑Updates und Klassifikator‑Verbesserungen priorisieren, um Missbrauchswege zu schließen.

Threat Intel einbinden: Erkenntnisse von GTIG und Google DeepMind in Monitoring, Policies und Metriken verankern.

Missbrauchsfelder beobachten: KI‑unterstützte Aufklärung, Phishing, agentische Tools, HONESTCUE‑ähnliche Experimente und Xanthorox‑Dienste im Blick behalten.

Am Ende zählt Resilienz im Betrieb: Wer Angriffsindikatoren früh erkennt, API‑Missbrauch stoppt, Modelle laufend härtet und Informationen teilt, reduziert das Risiko, dass proprietäre Fähigkeiten abgeflossen werden oder in Kampagnen wieder auftauchen. So wird der Schutz vor Modellextraktion zum dauerhaften Bestandteil einer belastbaren KI‑Sicherheitsstrategie.

(Source: https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/distillation-experimentation-integration-ai-adversarial-use)

For more news: Click Here

FAQ