Google bringt ein neues Modell heraus, eigentlich hat das nichts mit Krypto zu tun.. Aber von den Punkten, die diesmal am höchsten bewertet wurden, trifft es zufällig genau die schmerzlichste Stelle dieser Branche..
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Am Mittwoch wurde Gemini 4 Argon veröffentlicht, das Google als sein eigenes bahnbrechendes Modell bezeichnet.. In der eigenen Vergleichstabelle liegt es bei 18 Benchmarks in 12 Fällen vorne, beim Programmier-Test DeepSWE holt es 77,9% und schlägt damit Claude Opus mit 5,5 Punkten Vorsprung (74,2%) sowie GPT-6 Astra mit 74,1%.. Allerdings sind das Berechnungen von Google selbst, man kann es also eher als grobe Orientierung ansehen..
Worauf man wirklich achten sollte, ist die andere Zahlenreihe: In Grays Swan’s Test mit indirekter Prompt-Injection liegt die Angriffserfolgsquote von Argon nur bei 0,7%; beide Claude-Versionen liegen bei 1,0%, GPT-6 Astra bei 8,5%, Grok bei 4,6 und Kimi K3 wurden immerhin in über der Hälfte der Fälle reingelegt.. Übersetzt heißt das: Man versteckt bösartige Anweisungen in einer E-Mail, und wenn der KI-Assistent sie liest, folgt er dann den Anweisungen eines Fremden..
Und die bislang teuerste Stelle auf der Chain ist immer genau das.. Diese Woche hat MetaMask wegen eines Sicherheitsvorfalls, der nicht klar genug kommuniziert wurde, zunächst die stakenden Validatoren wieder herausgenommen; davor, nachdem ein Exchange gehackt wurde, war das Geld aber noch immer auf der Chain unterwegs.. Bei jedem Zwischenfall zahlen am Ende die Nutzer den Preis..
Auch Googles Liefer-/Auslieferungsweise ist bemerkenswert: Argon erhält zuerst die Verteidiger, die im Fairwind-Programm bereits die Prüfung bestanden haben – und ohne Sicherheits-Schutzgeländer, also genau die Schranke, die normalerweise verhindert, dass das Modell Angriffscode schreibt.. Der Grund: Die Verteidiger brauchen ein Modell, das ähnlich wie ein Angreifer denkt, damit sie als Erste die Lücken stopfen können.. Aber genau die gleiche Fähigkeit lässt sich natürlich auch umgekehrt nutzen..
Darum lohnt sich als Nächstes nicht nur die Frage, wer zuerst die besten Scores bekommt, sondern vor allem, bei wem diese Fähigkeiten zuerst landen.. Wenn die Effizienz beim Schließen von Lücken wirklich um eine Größenordnung steigt, muss man die Kostenstruktur für den Geschäftsbetrieb der Onchain-Sicherheit neu rechnen: Preise für Audits, Monitoring und Versicherungen müssen alle angepasst werden.. Wenn jedoch nur ein kleiner Kreis die Version ohne Schutzgeländer bekommt, wird die Lücke zwischen Offensive und Defensive noch größer..
Das eigentliche Problem ist möglicherweise nicht, ob KI für Angriffe missbraucht wird, sondern ob die verteidigte Seite an genau dasselbe Werkzeug herankommt..
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Am Mittwoch wurde Gemini 4 Argon veröffentlicht, das Google als sein eigenes bahnbrechendes Modell bezeichnet.. In der eigenen Vergleichstabelle liegt es bei 18 Benchmarks in 12 Fällen vorne, beim Programmier-Test DeepSWE holt es 77,9% und schlägt damit Claude Opus mit 5,5 Punkten Vorsprung (74,2%) sowie GPT-6 Astra mit 74,1%.. Allerdings sind das Berechnungen von Google selbst, man kann es also eher als grobe Orientierung ansehen..
Worauf man wirklich achten sollte, ist die andere Zahlenreihe: In Grays Swan’s Test mit indirekter Prompt-Injection liegt die Angriffserfolgsquote von Argon nur bei 0,7%; beide Claude-Versionen liegen bei 1,0%, GPT-6 Astra bei 8,5%, Grok bei 4,6 und Kimi K3 wurden immerhin in über der Hälfte der Fälle reingelegt.. Übersetzt heißt das: Man versteckt bösartige Anweisungen in einer E-Mail, und wenn der KI-Assistent sie liest, folgt er dann den Anweisungen eines Fremden..
Und die bislang teuerste Stelle auf der Chain ist immer genau das.. Diese Woche hat MetaMask wegen eines Sicherheitsvorfalls, der nicht klar genug kommuniziert wurde, zunächst die stakenden Validatoren wieder herausgenommen; davor, nachdem ein Exchange gehackt wurde, war das Geld aber noch immer auf der Chain unterwegs.. Bei jedem Zwischenfall zahlen am Ende die Nutzer den Preis..
Auch Googles Liefer-/Auslieferungsweise ist bemerkenswert: Argon erhält zuerst die Verteidiger, die im Fairwind-Programm bereits die Prüfung bestanden haben – und ohne Sicherheits-Schutzgeländer, also genau die Schranke, die normalerweise verhindert, dass das Modell Angriffscode schreibt.. Der Grund: Die Verteidiger brauchen ein Modell, das ähnlich wie ein Angreifer denkt, damit sie als Erste die Lücken stopfen können.. Aber genau die gleiche Fähigkeit lässt sich natürlich auch umgekehrt nutzen..
Darum lohnt sich als Nächstes nicht nur die Frage, wer zuerst die besten Scores bekommt, sondern vor allem, bei wem diese Fähigkeiten zuerst landen.. Wenn die Effizienz beim Schließen von Lücken wirklich um eine Größenordnung steigt, muss man die Kostenstruktur für den Geschäftsbetrieb der Onchain-Sicherheit neu rechnen: Preise für Audits, Monitoring und Versicherungen müssen alle angepasst werden.. Wenn jedoch nur ein kleiner Kreis die Version ohne Schutzgeländer bekommt, wird die Lücke zwischen Offensive und Defensive noch größer..
Das eigentliche Problem ist möglicherweise nicht, ob KI für Angriffe missbraucht wird, sondern ob die verteidigte Seite an genau dasselbe Werkzeug herankommt..
