Ghostcommit: Forscher zeigen KI-Angriff über versteckte Bilddateien
Veröffentlicht: 13.07.2026 um 21:15 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Forschende haben eine Angriffstechnik namens Ghostcommit entwickelt, die Bilddateien nutzt, um KI-Entwicklungswerkzeuge zu manipulieren. Am heutigen Montag demonstrierten die Experten der ASSET Research Group, wie versteckte Anweisungen in PNG-Dateien KI-Assistenten dazu bringen können, vertrauliche Entwicklerdaten preiszugeben.
So funktioniert der Bild-basierte Angriff
Ghostcommit setzt auf eine ausgeklügelte Strategie mit verteilten Schadkomponenten. Der Angriff beginnt mit einem Pull-Request, der eine harmlos wirkende Datei namens AGENTS.md enthält. Diese Textdatei verweist auf ein PNG-Bild – für menschliche Prüfer unscheinbar, doch für multimodale KI-Agenten eine tickende Zeitbombe.
Im Bild verstecken sich präzise Anweisungen: Die KI soll die .env-Datei des Projekts auslesen und die darin gefundenen Zugangsdaten in eine Zahlenfolge umwandeln. In einem dokumentierten Fall generierte das Modell eine Sequenz von 311 Integer-Werten – eine Methode, die klassische Sicherheitssysteme problemlos umgeht.
Verwundbare KI-Entwicklungswerkzeuge
Die Forscher testeten Ghostcommit gegen verschiedene KI-Entwicklungsumgebungen. Cursor und Antigravity erwiesen sich als angreifbar – sie gaben Geheimnisse preis, unabhängig vom eingesetzten KI-Modell (Claude Sonnet 4.6, Composer-2 oder GPT-5.5). Die Assistenten folgten den bösartigen Anweisungen, ohne Alarm auszulösen.
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Claude Code hingegen verweigerte die Ausführung. CodeRabbit schloss PNG-Dateien standardmäßig von der Prüfung aus. Doch Cursor Bugbot und andere automatisierte Reviewer übersahen die Schadsoftware, weil sie Bildinhalte nicht analysierten.
Gefahr für die Software-Lieferkette
Ghostcommit offenbart eklatante Sicherheitslücken in modernen Entwicklungsprozessen. Eine Analyse tausender Pull-Requests aus 300 Projekten ergab: Rund 73 Prozent aller Änderungen durchliefen keine nennenswerte menschliche Prüfung. Ein Paradies für Angreifer, deren Attacken erst nach dem Merge aktiv werden.
Die Sicherheit hängt dabei weniger vom KI-Modell selbst ab, sondern von der konkreten Implementierung des Tools. Während einige Systeme Text-Injektionen erkennen, sind die wenigsten auf multimodale Angriffe vorbereitet – eine neue Angriffsfläche, die aktuelle Schutzmechanismen schlichtweg übersehen.
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Multimodale Abwehr als Lösung
Die ASSET-Forscher entwickelten einen Prototypen, der sowohl Text- als auch Bildinhalte in GitHub-Pull-Requests prüft. Das Ergebnis: 49 von 50 Ghostcommit-Varianten wurden erkannt – bei null Fehlalarmen.
Multimodale Inspektion scheint der vielversprechendste Weg, um KI-Code-Assistenten zu sichern. Indem Abwehrsysteme die Absicht hinter Anweisungen in Nicht-Text-Dateien analysieren, können sie selbst raffinierte Prompt-Injektionen aufspüren, die herkömmliche statische Analyse-Tools übersehen.
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