Eine Drohne fliegt über ein Feld. An Bord läuft ein Sprachmodell. Es schaut sich an, was unter ihm ist, entscheidet, dass da ein Mensch steht, und löst die Sprengladung aus. Niemand hat vorher gefragt. Niemand hat bestätigt.
Das steht so in Anthropics Sicherheitsbericht vom September 2026. Es geht dabei um keine Warnung vor einer möglichen Zukunft. Der Fall ist dokumentiert und liegt in den letzten acht Monaten.
Der Bericht deckt den Zeitraum Dezember 2025 bis August 2026 ab und ist die ausführlichste Offenlegung, die bisher ein KI-Anbieter über den Missbrauch seiner eigenen Modelle gemacht hat. Hier sind die Fälle auf Deutsch.
Drohnen, die sich ihr Ziel selbst aussuchen
Bei einer FPV-Drohne sitzt normalerweise ein Pilot am Boden, sieht das Kamerabild und steuert die Drohne ins Ziel. Die Gruppe hinter dem Fall GTG-27005, laut Anthropic wahrscheinlich russische Akteure, wollte diesen Piloten loswerden.
Mit Claude bauten sie eine Steuerung, die in der Drohne selbst mitfliegt. Das Modell schaut durch die Kamera, ordnet ein, was es sieht, wählt eigenständig Ziele der Klasse Person aus und löst die Detonation ohne Mensch in der Schleife aus. Der ganze Schwarm sollte so funktionieren.
Der Unterschied zur klassischen Kette ist ein einziger Schritt. Sensor erkennt etwas, Mensch schaut drauf, Mensch entscheidet. Der mittlere Schritt fällt weg.
Software, die eine Rakete ins Ziel bringt
Eine Rakete fliegt nicht von allein dahin, wo sie hin soll. Dafür braucht sie Software, die laufend die Lage misst und nachkorrigiert. Genau dabei ließ sich eine Gruppe im Nordjemen helfen, im Bericht GTG-87001. Es ging um drei Raketenprogramme gleichzeitig. Bei einem davon um eine mehrstufige Rakete mit einer angestrebten Reichweite von über 2.000 Kilometern.
Dazu kommt ein Fall aus China, GTG-17002, bei dem eine Suite von rund 16 Modulen für elektronische Kampfführung entstand. Mitten im Projekt wechselte das Standardszenario der Simulation auf zwölf Ziele in Taiwan.
25 Millionen SIM-Karten unter Beobachtung
In Mali lief eine Plattform namens Lakana 360 über alle drei nationalen Mobilfunkanbieter. Sie überwacht rund 25 Millionen SIM-Karten.
Das System erkennt Personen an der Stimme, auch über einen SIM-Karten-Wechsel hinweg. Wer das Gerät wegwirft und eine neue Karte kauft, ist damit nicht anonym. Zusätzlich markiert die Plattform gezielt Nutzer von Verschlüsselung und VPNs.
Im Iran lief eine ähnliche Sache kleiner, aber persönlicher. Dort wurden innerhalb eines Jahres 6.388 Menschen überwacht und profiliert.
Über 20 Dating-Apps, in denen kaum echte Menschen waren
Der Fall GTG-15001 ist der, der am ehesten normale Leute trifft. Ein in China ansässiges App-Studio betrieb mehr als zwanzig Dating-Apps, bestückt mit über 4.700 KI-Personas.
Die Zahlen aus einem Messzeitraum von zwei Wochen im April 2026: rund 2,36 Millionen generierte Nachrichten, mindestens 25.000 betroffene Menschen. Etwa 75 Prozent des Swipe-Feeds bestanden aus Claude-Personas, nur ein Viertel aus echten Profilen.
Die Personas hatten klare Anweisungen. Sie sollten ihre Natur verschweigen und Videoanrufe ablehnen. Für Fälle, in denen sich jemand nicht abwimmeln ließ, standen Gig-Worker bereit, ungefähr ein Mensch pro drei KI-Profile. Im Hintergrund fabrizierten weitere Komponenten Likes und Profilbesucher, damit die Apps belebt wirkten.
Der Hacker, der 1,8 Millionen Apps durchsuchte
Unter GTG-50014 beschreibt Anthropic einen Akteur aus dem ShinyHunters-Umfeld. Er lud 1,8 Millionen Android-Apps herunter, zerlegte sie und ließ sie nach fest eingebauten Zugangsdaten durchsuchen.
Mit den Funden erpresste er Unternehmen. Bei zwei der erpressten Firmen kassierte er zusätzlich noch die offizielle Prämie aus deren Bug-Bounty-Programm.
Dazu passt ein zweiter Fall, GTG-20006, eine russischsprachige Spionagegruppe. Ihre Agenten prüften laufend, ob die eingesetzte Schadsoftware von gängigen Sicherheitsprodukten erkannt wird. Betroffen waren mehr als 20 Organisationen, darunter Ministerien, Nachrichtendienste, Botschaften und Rüstungsunternehmen, mit Schwerpunkt auf Drohnen-Lieferketten in der Ukraine und in Europa.
151 Millionen abgesaugte Antworten
Der letzte Block betrifft andere KI-Anbieter. Alibabas Qwen-Labor, im Bericht GTG-16005, zog zwischen Mai und Juli 2026 über 151 Millionen Austausche aus Claude. Verteilt auf mehr als 3.500 gefälschte Konten, in Spitzenzeiten fast drei Millionen Anfragen am Tag.
DeepSeek, GTG-16001, ging anders vor und leitete eigene Kundenanfragen still an Claude Opus weiter, 12,1 Millionen Austausche in 14 Tagen. Moonshot AI, bekannt für Kimi, machte dasselbe mit knapp 300.000 Kundenanfragen über 5.380 gefälschte Konten in zehn Tagen. Zhipu kam über 273 Konten auf mehr als 770.000 Austausche, ebenfalls in zehn Tagen.
Xiaomi taucht in einer eigenen Variante auf. Dort wurden Nutzersitzungen des hauseigenen Modells MiMo gespeichert und an Claude weitergegeben, inklusive Namen, Kontakt- und Unternehmensangaben von hunderten Personen in mindestens einem Dutzend Sprachen.
Wer bisher Modell-Benchmarks gelesen hat, sollte diese Zahlen im Hinterkopf behalten. Ein Teil der Qualität, die dort gemessen wird, stammt aus Antworten eines anderen Modells.
Was daran wirklich neu ist
Zwei Dinge aus dem Bericht sind wichtiger als jede einzelne Zahl.
Das erste ist die Rolle der KI. In den älteren Fällen half ein Modell einem Menschen beim Hacken. In den neuen steuert es Aufklärung, Ausnutzung und Datendiebstahl selbst. Der Mensch gibt das Ziel vor und schaut zu.
Das zweite betrifft die Schutzmechanismen. Laut Anthropic lehnte Claude neun von zehn offensichtlich bösartigen Anfragen ab. Unzuverlässig wurde es, sobald jemand die Arbeit zerlegte: viele kleine, für sich harmlose Aufgaben, verteilt über getrennte Sitzungen. Jede einzelne Anfrage sieht dann sauber aus. Das Gesamtbild sieht nur der, der alle Teile kennt.
Genau daran arbeiten die Anbieter gerade, und genau das ist schwer zu lösen, weil ein Modell pro Sitzung immer nur seinen eigenen Ausschnitt sieht.
Mein Take
Was mich an dem Bericht am meisten beschäftigt, ist nicht der Inhalt, sondern der Absender.
Anthropic hätte das alles für sich behalten können. Die Fälle wurden intern entdeckt, intern gestoppt, die Konten gesperrt, die Erkenntnisse an Behörden weitergegeben. Niemand hätte je davon erfahren. Stattdessen liegt jetzt ein Dokument im Netz, in dem das eigene Produkt in den denkbar schlechtesten Zusammenhängen auftaucht.
Die Frage, die daraus folgt, ist unangenehm: Wenn Anthropic bei sich selbst so viel findet, was findet dann gerade niemand bei den Anbietern, die keinen solchen Bericht veröffentlichen? Die Fälle in diesem Dokument sind die entdeckten. Über die anderen gibt es keine Zahlen.
Für die tägliche Arbeit mit Claude ändert sich dadurch erst mal nichts. Wer damit Texte schreibt, Code baut oder Sachen automatisiert, war von keinem dieser Fälle betroffen. Interessant wird es an anderer Stelle: bei der Frage, wie viel man einem Modell zutraut, wenn es allein Entscheidungen fällt. Die Drohne am Anfang ist genau das, nur mit dem denkbar härtesten Einsatz.
Quellen
13. September 2026. KI-Tools, Preise und Funktionen ändern sich schnell. Vor wichtigen Entscheidungen den aktuellen Stand direkt beim Anbieter prüfen.
Transparenz. Dieser Beitrag ist mit KI-Unterstützung entstanden und von mir geprüft. Genau mit diesen Workflows arbeite ich, und genau die zeige ich hier.
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