{"id":793,"date":"2026-07-20T10:17:46","date_gmt":"2026-07-20T10:17:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.arxelo.com\/uncategorized\/nyse-joins-ice-markets-in-deploying-anthropics-claude-mythos-for-cybersecurity\/"},"modified":"2026-07-20T10:17:46","modified_gmt":"2026-07-20T10:17:46","slug":"die-nyse-schliest-sich-den-ice-markten-an-und-setzt-claude-mythos-von-anthropics-fur-die-cybersicherheit-ein","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.arxelo.com\/de\/decentralized-finance-defi\/defi-risk-management\/nyse-joins-ice-markets-in-deploying-anthropics-claude-mythos-for-cybersecurity\/","title":{"rendered":"ICE setzt Claude Mythos f\u00fcr die Cybersicherheit ein"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"719\" src=\"https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-792\" srcset=\"https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d.jpg 1080w, https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d-768x511.jpg 768w, https:\/\/www.arxelo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/arxelo_image_20260720_26d03d-18x12.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto von Kanchanara (@kanchanara) auf Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Intercontinental Exchange betreibt eine Infrastruktur, auf die die Finanzm\u00e4rkte nicht verzichten k\u00f6nnen. Zu ihren Gesch\u00e4ftsbereichen z\u00e4hlen die New York Stock Exchange, Clearingstellen, Dienstleistungen im Bereich festverzinslicher Wertpapiere und Daten, Terminm\u00e4rkte sowie Hypothekentechnologie. Eine in einem dieser Systeme verborgene Sicherheitsl\u00fccke ist daher mehr als nur ein internes IT-Problem. Je nach Ort und Schweregrad k\u00f6nnte sie den Handel st\u00f6ren, sensible Informationen offenlegen oder Institutionen beeintr\u00e4chtigen, die an die Plattformen der ICE angeschlossen sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Im Juni 2026 gab ICE bekannt, dass es die \u201eClaude Mythos Preview\u201c von Anthropic in seiner gesamten Cybersicherheitsinfrastruktur eingesetzt habe. Das Modell wird genutzt, um Software-Schwachstellen zu identifizieren und deren Behebung zu unterst\u00fctzen, bevor Angreifer, die \u00fcber \u00e4hnlich leistungsf\u00e4hige k\u00fcnstliche Intelligenz verf\u00fcgen, diese ausnutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Einf\u00fchrung stellt einen wichtigen Meilenstein in der Cybersicherheit im Finanzsektor dar. Banken und Marktbetreiber setzen maschinelles Lernen bereits seit Jahren zur Betrugserkennung, Netzwerk\u00fcberwachung und Bedrohungsanalyse ein. Mythos geht jedoch noch einen Schritt weiter: Es handelt sich um ein KI-System, das in der Lage ist, komplexen Code zu analysieren, potenzielle Schwachstellen zu erkennen und bei der Aufdeckung von Sicherheitsl\u00fccken auf einem Niveau zu unterst\u00fctzen, das bislang nur spezialisierten Sicherheitsforschern vorbehalten war.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die ICE f\u00fchrt nicht einfach nur ein weiteres Produktivit\u00e4tswerkzeug ein. Sie bereitet sich auf ein Sicherheitsumfeld vor, in dem k\u00fcnstliche Intelligenz die Zeitspanne zwischen der Entdeckung einer Sicherheitsl\u00fccke und deren Ausnutzung von Monaten oder Wochen auf Stunden verk\u00fcrzen k\u00f6nnte.<\/span><\/p><h2><span>ICE, NYSE und die Verbindung zum Projekt \u201eGlasswing\u201c<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Ank\u00fcndigung wurde mitunter so dargestellt, als seien die New York Stock Exchange und ICE Markets getrennte Organisationen, die die Technologie von Anthropic unabh\u00e4ngig voneinander einf\u00fchren w\u00fcrden. ICE ist seit 2013 Eigent\u00fcmer der NYSE und betreibt diese als Teil eines wesentlich umfassenderen Finanzinfrastrukturkonzerns.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Claude Mythos Preview wird daher nicht nur an der B\u00f6rse, sondern im gesamten ICE-Netzwerk eingef\u00fchrt. Zur entsprechenden Infrastruktur geh\u00f6ren B\u00f6rsen und Clearingstellen sowie Unternehmen aus den Bereichen Daten, festverzinsliche Wertpapiere und Hypothekentechnologie.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Umfang der Implementierung spielt eine wichtige Rolle. Eine B\u00f6rse ist nur eine Komponente des Finanzsystems, das einen Handel unterst\u00fctzt. Auftr\u00e4ge m\u00fcssen bearbeitet, Marktdaten verteilt, Positionen abgewickelt, Sicherheiten berechnet und Verbindlichkeiten beglichen werden. Jede Verbindung, jede Anwendung und jede Altkomponente stellt einen weiteren potenziellen Einstiegspunkt f\u00fcr einen Angreifer dar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die ICE erhielt Zugang im Rahmen von \u201eProject Glasswing\u201c, dem kontrollierten Programm von Anthropic zum Einsatz fortschrittlicher, cyberf\u00e4higer Modelle bei ausgew\u00e4hlten Betreibern kritischer Infrastrukturen und Technologiepartnern. \u201eMythos Preview\u201c wurde urspr\u00fcnglich nicht als gew\u00f6hnliches \u00f6ffentliches Claude-Modell ver\u00f6ffentlicht, da seine Funktionen zur Erkennung von Schwachstellen auch f\u00fcr offensive Zwecke genutzt werden k\u00f6nnten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies f\u00fchrt zu einer ungew\u00f6hnlichen Sicherheitsherausforderung. Organisationen, die f\u00fcr wichtige Infrastrukturen verantwortlich sind, ben\u00f6tigen Zugang zu modernsten Technologien, um sich zu verteidigen, doch ein breiter Zugang zu denselben Technologien k\u00f6nnte die Durchf\u00fchrung ausgekl\u00fcgelter Cyberangriffe erleichtern.<\/span><\/p><h2><span>Was Claude Mythos leisten kann<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Herk\u00f6mmliche Schwachstellenscans st\u00fctzen sich in hohem Ma\u00dfe auf bekannte Signaturen, vordefinierte Regeln und Datenbanken mit bereits bekannt gewordenen Schwachstellen. Diese Tools sind nach wie vor unverzichtbar, auch wenn sie bei Schwachstellen, die ein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr erfordern, wie verschiedene Codeabschnitte zusammenwirken oder wie sich ein System unter ungew\u00f6hnlichen Bedingungen verh\u00e4lt, m\u00f6glicherweise an ihre Grenzen sto\u00dfen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Claude Mythos wurde entwickelt, um Software autonomer zu analysieren. Es kann Codebasen untersuchen, potenziell gef\u00e4hrliches Verhalten identifizieren, Hypothesen testen und Sicherheitsteams dabei unterst\u00fctzen, zu verstehen, wie eine Schwachstelle ausgenutzt werden k\u00f6nnte. Anthropic positioniert das Modell als besonders leistungsf\u00e4hig im Bereich der Cybersicherheit sowie bei Anwendungen in Wissenschaft und Gesundheitswesen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Bedeutung liegt ebenso sehr in der Gr\u00f6\u00dfenordnung wie in der Intelligenz. Ein hochqualifizierter menschlicher Forscher kann komplexe Sicherheitsl\u00fccken untersuchen, doch menschliche Aufmerksamkeit ist kostspielig und begrenzt. Ein KI-System kann gro\u00dfe Codebasen durchforsten, alte Annahmen erneut \u00fcberpr\u00fcfen und viele m\u00f6gliche Angriffspfade parallel untersuchen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Anthropic hat berichtet, dass Mythos Preview bei Tests Tausende schwerwiegender Sicherheitsl\u00fccken aufgedeckt hat. Einige der entdeckten Schwachstellen waren bereits seit vielen Jahren in weit verbreiteter Software vorhanden, was verdeutlicht, warum bei herk\u00f6mmlichen Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfungen wichtige Schwachstellen m\u00f6glicherweise unentdeckt bleiben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>F\u00fcr die ICE kann diese Funktion die internen Sicherheitsteams erg\u00e4nzen, indem sie deren Aufmerksamkeit auf Schwachstellen lenkt, die einer Untersuchung bed\u00fcrfen. Das Modell macht menschliches Fachwissen nicht \u00fcberfl\u00fcssig. Die Ergebnisse m\u00fcssen weiterhin validiert, priorisiert und behoben werden, ohne neue Fehler in Systeme einzuschleusen, bei denen Zuverl\u00e4ssigkeit von entscheidender Bedeutung ist.<\/span><\/p><h2><span>Warum die Finanzinfrastruktur ein besonderes Ziel darstellt<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Finanzinstitut muss weder Kryptow\u00e4hrungen halten noch eine dezentrale B\u00f6rse betreiben, um mit technologiebedingten systemischen Risiken konfrontiert zu sein. Herk\u00f6mmliche B\u00f6rsen, Clearingstellen und Marktdatenplattformen sind gerade deshalb attraktive Ziele, weil so viele Institutionen von ihnen abh\u00e4ngig sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Angriff auf einen Handelsplatz k\u00f6nnte den Zugang zu den M\u00e4rkten unterbrechen oder die Informationen verzerren, die zur Preisbildung von Verm\u00f6genswerten herangezogen werden. Eine Kompromittierung einer Clearingstelle k\u00f6nnte sich auf Sicherheitenprozesse, Abwicklungsverpflichtungen oder das Vertrauen in die Aufzeichnungen auswirken, die mehrere Gegenparteien miteinander verbinden. Datenplattformen speichern gesch\u00e4ftlich sensible Informationen, w\u00e4hrend Hypotheken-Technologiesysteme gro\u00dfe Mengen an personenbezogenen und finanziellen Daten verarbeiten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Gro\u00dfteil dieser Infrastruktur hat sich zudem \u00fcber Jahrzehnte hinweg entwickelt. Moderne Anwendungen k\u00f6nnen neben Altsystemen, \u00fcbernommenen Plattformen und hochspezialisierter Software laufen, die nicht ohne umfangreiche Tests ersetzt werden k\u00f6nnen. \u00c4lterer Code ist nicht unbedingt unsicher, doch langlebige Systeme k\u00f6nnen Schwachstellen enthalten, die entstanden sind, bevor die heutigen Bedrohungsmodelle existierten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Finanzmarktinfrastruktur muss auch w\u00e4hrend ihrer Absicherung verf\u00fcgbar bleiben. Eine Verbraucheranwendung kann gelegentlich zu Wartungszwecken offline genommen werden; bei einer B\u00f6rsen- oder Clearing-Plattform ist der Spielraum f\u00fcr Unterbrechungen jedoch weitaus geringer. Sicherheitsteams m\u00fcssen Schwachstellen identifizieren und beheben, ohne dabei die Stabilit\u00e4t der Systeme zu gef\u00e4hrden, die sie sch\u00fctzen sollen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI-gest\u00fctzte Schwachstellenforschung ist in diesem Umfeld attraktiv, da sie Probleme m\u00f6glicherweise fr\u00fcher aufdecken kann. Sie erh\u00f6ht zudem die Anforderungen, die Betreiber erf\u00fcllen m\u00fcssen. Sobald Angreifer \u00fcber vergleichbare Werkzeuge verf\u00fcgen, k\u00f6nnten Schwachstellen, f\u00fcr deren Ausnutzung bisher seltenes Fachwissen erforderlich war, einer viel gr\u00f6\u00dferen Gruppe zug\u00e4nglich werden.<\/span><\/p><h2><span>Die defensive und die offensive Seite desselben Modells<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Claude Mythos veranschaulicht das Problem der doppelten Verwendbarkeit, mit dem Pionierentwickler im Bereich der KI konfrontiert sind. Die Denkweise, die erforderlich ist, um eine Software-Sicherheitsl\u00fccke zu finden, steht in engem Zusammenhang mit der Denkweise, die erforderlich ist, um diese auszunutzen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Sicherheitsteam kann das Modell nutzen, um Code zu \u00fcberpr\u00fcfen, eine Schwachstelle nachzustellen und einen Patch zu entwickeln. Ein b\u00f6swilliger Angreifer k\u00f6nnte \u00e4hnliche Funktionen nutzen, um nach ungesch\u00fctzten Systemen zu suchen, die Entwicklung von Exploits zu automatisieren oder einen Angriff anzupassen, wenn der erste Versuch fehlschl\u00e4gt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das bedeutet jedoch nicht, dass ein KI-Modell jedes komplexe Finanzsystem eigenst\u00e4ndig kompromittieren kann. Die reale Infrastruktur wird durch mehrere Schutzebenen gesch\u00fctzt, darunter Netzwerksegmentierung, Zugriffskontrollen, \u00dcberwachung, Identit\u00e4tsmanagement und Betriebsabl\u00e4ufe. Ein Modell, das in einer Testumgebung l\u00e4uft, verf\u00fcgt nicht automatisch \u00fcber die Zugangsrechte oder das Kontextwissen, die erforderlich sind, um in ein Live-Netzwerk einzudringen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Richtung, in die es geht, ist dennoch klar. Fortschrittliche KI kann den Bedarf an Fachwissen, Arbeitsaufwand und Zeit f\u00fcr bestimmte Phasen des Angriffsprozesses verringern. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht sie es erfahrenen Angreifern, in einem Umfang zu agieren, f\u00fcr den bisher gr\u00f6\u00dfere Teams erforderlich gewesen w\u00e4ren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Entscheidung von Anthropic, den Zugang zu \u201eMythos Preview\u201c einzuschr\u00e4nken, spiegelt diese Bedenken wider. Das Projekt \u201eGlasswing\u201c gew\u00e4hrt ausgew\u00e4hlten Organisationen einen eingeschr\u00e4nkten Zugang und legt gleichzeitig Kontrollen fest, wie das Modell eingesetzt und \u00fcberwacht wird. Dieser Ansatz tr\u00e4gt der Tatsache Rechnung, dass ein vollst\u00e4ndiger Verzicht auf fortschrittliche Funktionen dazu f\u00fchren w\u00fcrde, dass kritische Infrastrukturen nicht \u00fcber die notwendigen Werkzeuge verf\u00fcgen, um sich auf deren sp\u00e4tere Verbreitung vorzubereiten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Schwierigkeit wird darin bestehen, diesen Vorteil zu bewahren. Modellf\u00e4higkeiten bleiben selten auf unbestimmte Zeit rar. Techniken werden nachgeahmt, konkurrierende Systeme verbessern sich und Sicherheitsbeschr\u00e4nkungen werden auf die Probe gestellt. Finanzinstitute k\u00f6nnen nicht davon ausgehen, dass leistungsstarke, cyberf\u00e4hige KI auch weiterhin nur verantwortungsbewussten Betreibern zur Verf\u00fcgung stehen wird.<\/span><\/p><h2><span>Was sich f\u00fcr Cybersicherheitsteams bei der Bereitstellung \u00e4ndert<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die unmittelbarste Ver\u00e4nderung betrifft das Schwachstellenmanagement. Viele Institutionen erhalten bereits mehr Warnmeldungen, als ihre Sicherheitsteams untersuchen k\u00f6nnen. Die Einf\u00fchrung eines fortschrittlichen Modells k\u00f6nnte dieses Volumen noch weiter erh\u00f6hen, sofern die Ergebnisse nicht in einen strukturierten Prozess zur \u00dcberpr\u00fcfung und Priorisierung eingebunden werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Wert von Mythos l\u00e4sst sich nicht an der Anzahl der gemeldeten potenziellen Schwachstellen messen. ICE muss pr\u00fcfen, ob das Modell Schwachstellen identifiziert, die von bestehenden Tools \u00fcbersehen wurden, ob diese Ergebnisse reproduzierbar sind und wie schnell kritische Probleme behoben werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Auch der Zugriff auf interne Codes und Infrastruktur erfordert strenge Kontrollmechanismen. Ein KI-Sicherheitssystem verarbeitet m\u00f6glicherweise hochsensible Informationen \u00fcber Architektur, Abwehrma\u00dfnahmen und bekannte Schwachstellen. Datenaufbewahrung, Modellzugriff, Pr\u00fcfpfade und die Isolierung von Testumgebungen werden daher zu einem integralen Bestandteil des Sicherheitskonzepts und sind nicht mehr nur nebens\u00e4chliche Details der Beschaffung.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Institutionen ben\u00f6tigen klare Grenzen f\u00fcr autonomes Handeln. Ein Modell k\u00f6nnte beispielsweise die Erlaubnis erhalten, Code zu analysieren und Tests in einer Sandbox vorzuschlagen, w\u00e4hrend \u00c4nderungen an der Produktionsinfrastruktur weiterhin der Genehmigung durch Menschen unterliegen. Je gr\u00f6\u00dfer die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells ist, desto wichtiger wird es, die ihm zur Verf\u00fcgung stehenden Werkzeuge, Zugangsdaten und Netzwerke zu kontrollieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sicherheitsteams m\u00fcssen zudem das KI-System selbst testen. Modelle k\u00f6nnen zu falschen Schlussfolgerungen gelangen, ungew\u00f6hnlichen Code falsch interpretieren oder Abhilfema\u00dfnahmen vorschlagen, die ein neues Problem verursachen. Sie k\u00f6nnen durch b\u00f6swillige Anweisungen manipuliert werden, die in Repositorien, in der Dokumentation oder in externen Daten versteckt sind. Der Einsatz von KI in der Cybersicherheit erweitert die Verteidigungsf\u00e4higkeiten, schafft aber gleichzeitig ein weiteres System, das gesichert werden muss.<\/span><\/p><h2><span>Hier geht es nicht in erster Linie um DeFi<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Ank\u00fcndigung von ICE wurde in Teilen der Kryptow\u00e4hrungspresse aufgegriffen, wo sie mit Schwachstellen bei Smart Contracts und systemischen Risiken im Bereich der dezentralen Finanzdienstleistungen in Verbindung gebracht wurde. Diese Risiken sind zwar real, stellen jedoch nicht den Hauptgrund f\u00fcr diese Einf\u00fchrung dar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Infrastruktur von ICE wird \u00fcberwiegend mit regulierten B\u00f6rsen, Clearing, Marktdaten sowie Technologien f\u00fcr festverzinsliche Wertpapiere und Hypotheken in Verbindung gebracht. Claude Mythos wird als allgemeines System zur Erkennung von Schwachstellen in dieser gesamten Infrastruktur eingesetzt und nicht als spezielles Audit-Tool f\u00fcr Smart Contracts.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Unterscheidung verdeutlicht etwas, das weitaus wichtiger ist als eine weitere DeFi-Sicherheitsinitiative. Die KI-gest\u00fctzte Schwachstellenforschung h\u00e4lt Einzug in die Kerninstitutionen der traditionellen Finanzwelt. Die Technologie beschr\u00e4nkt sich nicht mehr auf experimentelle Blockchain-Protokolle oder Technologieunternehmen, die bereit sind, neue Tools zu testen. Sie wird von einem Betreiber eingesetzt, der f\u00fcr einige der weltweit bedeutendsten Finanzsysteme verantwortlich ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Smart Contracts k\u00f6nnten letztendlich von denselben Funktionen profitieren. Ihr \u00f6ffentlich zug\u00e4nglicher Code und ihre unumkehrbaren Transaktionen machen sie zu idealen Kandidaten f\u00fcr eine KI-gest\u00fctzte \u00dcberpr\u00fcfung, erm\u00f6glichen es Angreifern aber gleichzeitig, Vertr\u00e4ge in gro\u00dfem Umfang zu analysieren. Die Erkenntnisse aus dem Einsatz bei ICE k\u00f6nnten Einfluss darauf haben, wie B\u00f6rsen, Banken und Unternehmen im Bereich digitaler Verm\u00f6genswerte solche Systeme regeln.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die \u00fcbergeordnete Herausforderung gilt sowohl f\u00fcr das traditionelle als auch f\u00fcr das dezentrale Finanzwesen: eine Schwachstelle aufzudecken, bevor jemand einen gewinnbringenden Weg findet, diese auszunutzen.<\/span><\/p><h2><span>Die Regulierung wird sich auf die Unternehmensf\u00fchrung konzentrieren, nicht nur auf die Leistung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es ist unwahrscheinlich, dass die Finanzaufsichtsbeh\u00f6rden KI-basierte Cybersicherheitssysteme allein danach beurteilen, wie viele Schwachstellen sie aufdecken. Sie werden auch pr\u00fcfen, wie die Institute den Einsatz dieser Systeme regeln.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Zu den wichtigen Fragen geh\u00f6ren unter anderem, wer Zugriff auf das Modell hat, welche Informationen es erh\u00e4lt, ob seine Ergebnisse unabh\u00e4ngig validiert werden und wie die Institution reagiert, wenn das Modell eine schwerwiegende Schwachstelle identifiziert. Die Aufsichtsbeh\u00f6rden k\u00f6nnten zudem von den Organisationen erwarten, dass sie das Konzentrationsrisiko bewerten, wenn mehrere wichtige Institutionen auf denselben Modellanbieter oder dieselbe Cloud-Infrastruktur zur\u00fcckgreifen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Abh\u00e4ngigkeiten von Drittanbietern verdienen besondere Aufmerksamkeit. Ein \u201eFrontier\u201c-Modell kann zwar die Sicherheitsvorkehrungen einer Institution st\u00e4rken, f\u00fchrt jedoch gleichzeitig zu einer Abh\u00e4ngigkeit von einem externen Entwickler hinsichtlich Zugriff, Updates und Sicherheitskontrollen. Dienstunterbrechungen, Richtlinien\u00e4nderungen oder eine Kompromittierung des Anbieters k\u00f6nnten Auswirkungen auf mehrere Kunden haben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Angriffspotenzial des Modells bringt zus\u00e4tzliche Verpflichtungen mit sich. Sicherheitsbefunde m\u00fcssen mit derselben Sorgfalt gesch\u00fctzt werden wie Zugangsdaten oder kryptografische Schl\u00fcssel. Eine Datenbank, die ausnutzbare Schwachstellen in B\u00f6rsen- und Clearing-Systemen enth\u00e4lt, w\u00fcrde selbst zu einem au\u00dferordentlich wertvollen Ziel werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Projekt \u201eGlasswing\u201c bietet eine L\u00f6sung durch kontrollierten Zugang und die Zusammenarbeit zwischen dem Entwickler und den Infrastrukturbetreibern. Ob sich dieses Modell international skalieren l\u00e4sst, den Anforderungen verschiedener Regulierungsbeh\u00f6rden gerecht wird und auch bei wachsender Teilnehmerzahl sicher bleibt, muss sich erst noch zeigen.<\/span><\/p><h2><span>Eine neue Phase im Wettlauf um die Cybersicherheit<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Einf\u00fchrung von Claude Mythos durch die ICE beweist nicht, dass KI das Problem der Cybersicherheit gel\u00f6st hat. Sie zeigt vielmehr, dass sich das Kr\u00e4fteverh\u00e4ltnis zwischen Angreifern und Verteidigern neu verhandelt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dieselben F\u00e4higkeiten, die es einer Organisation erm\u00f6glichen, Software aus mehreren Jahrzehnten effektiver zu \u00fcberpr\u00fcfen, k\u00f6nnen einem Angreifer dabei helfen, \u00fcbersehene Schwachstellen aufzusp\u00fcren. Die Verteidiger gewinnen an Geschwindigkeit, aber das tun auch die Angreifer. Der relevante Vergleich findet nicht mehr zwischen einem KI-gest\u00fctzten Sicherheitsteam und den Bedrohungen der Vergangenheit statt. Er findet vielmehr zwischen Organisationen und Angreifern statt, die immer leistungsf\u00e4higere Systeme gegeneinander einsetzen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>F\u00fcr Finanzmarktakteure w\u00e4re es eine kostspielige Strategie, abzuwarten, bis KI-gest\u00fctzte Angriffe zur Routine werden. Durch das Testen fortschrittlicher Abwehrmodelle k\u00f6nnen sie bereits jetzt herausfinden, wo die Technologie gut funktioniert, wo eine menschliche \u00dcberpr\u00fcfung nach wie vor unverzichtbar ist und welche Kontrollmechanismen eingerichtet werden m\u00fcssen, bevor der Einsatz ausgeweitet wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Schritt von ICE ist daher nicht nur f\u00fcr die NYSE von Bedeutung. Er gibt einen ersten Einblick darin, wie kritische Finanzinfrastrukturen gesch\u00fctzt werden k\u00f6nnen, wenn KI in der Lage ist, Software zu analysieren, Schwachstellen aufzudecken und komplexe Sicherheitsaufgaben im maschinellen Ma\u00dfstab zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p><p><span>Die Institutionen, die f\u00fcr dieses Umfeld am besten ger\u00fcstet sind, werden nicht diejenigen sein, die sich einfach nur das leistungsst\u00e4rkste Modell zulegen. Es werden vielmehr jene sein, die dessen F\u00e4higkeiten mit einer sicheren Bereitstellung, erfahrenen Spezialisten, konsequenten Abhilfema\u00dfnahmen und einem klaren Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr verbinden, wie schnell sich die Bedrohung selbst ver\u00e4ndert.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die New Yorker B\u00f6rse und ICE Markets haben \u201eClaude Mythos\u201c von Anthropic eingef\u00fchrt, um ihre Ma\u00dfnahmen zur Cybersicherheit zu verst\u00e4rken. 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