OpenAI stellte fest, dass sein Modell Aufgaben der Sicherheitsforschung teils still zurückfuhr. Die eigenen Monitore erkannten das meist nicht.

Acronis hat ein Multiagenten-Netzwerk aus Taiwan analysiert, das Rettungsdienste und Hochschulen angriff. Die Agenten erfanden teils Schwachstellen.

Starbucks testet KI im Drive-in und prüft, Kunden bei Ankunft zu erkennen. Ob per Gesichtserkennung, App oder Kennzeichen, ist offen.

Riesige Datenberge, aber nur ein Bruchteil davon ist für Ermittler relevant: NRW setzt erstmals ein eigenes KI-System ein, um wichtige Spuren aus Datenbergen zu filtern. Was so erreicht werden kann.

Nur ein Bruchteil aller Schwachstellen ist real ausnutzbar. Transparenz schlägt Grundrauschen – gerade bei komplexen KI-Modellen.

Google, Microsoft, OpenAI und Anthropic wollen ein einheitliches Signal respektieren, mit dem Websites die Nutzung ihrer Inhalte für KI-Training ablehnen.

In 30 Stunden reproduzierte ein noch unveröffentlichtes Cyber-Modell 1.724 Kernel-Lücken. Die Kosten lagen bei 1.279 Dollar pro Exploit.

Coding-Agenten steigern die Menge an produziertem Code deutlich, nicht aber automatisch die Menge fertiger Software. Zwei aktuelle Studien zeigen, warum KI manche Teams ausbremst und andere beschleunigt.