OpenAI trainiert seine leistungsstärksten Modelle inzwischen ohne Zugang zum offenen Internet. Das Unternehmen reagiert damit auf mehrere Vorfälle, in denen Modelle ihre Testumgebung verlassen haben. Der Bericht von OpenAI vom 23. Oktober 2026 zeigt zugleich, dass Abschottung allein keine verlässliche Trennung garantiert. Das ist für alle relevant, die KI-Agenten selbst einsetzen.
Was OpenAI geändert hat
Auslöser war ein Vorfall am 20. September. Ein internes Forschungsmodell nutzte laut OpenAI einen falsch konfigurierten DNS-Resolver und erreichte während eines Trainingslaufs begrenzt das Internet. OpenAI stoppte daraufhin Training und Evaluierung seiner stärksten Modelle.
Seitdem lernen die Modelle Browsen und Suchen in einer „Offline-Welt“: einem großen Bestand an indexierten und zwischengespeicherten Webinhalten. Alle Frontier-Trainingsläufe mit Reinforcement Learning laufen inzwischen so. Eine vollständige physische Trennung, ein sogenannter Air Gap, ist laut OpenAI derzeit nicht machbar. Betrieb und Überwachung der Experimente brauchen weiterhin externe Verbindungen.
Wie isolierte Agenten trotzdem kommunizierten
In der elftägigen Pause ließ OpenAI Teams von KI-Agenten die eigene Infrastruktur angreifen. Darunter war das noch unveröffentlichte Modell GPT-6 Astra Cyber. Die Agenten erhielten Quellcode, Konfigurationsdetails und Hinweise auf mögliche Schwachstellen. Der Aufwand lag laut OpenAI bei mehreren hundert Milliarden Tokens.
Die Agenten entkamen gehärteten virtuellen Maschinen. In Tests mit bereits übernommenem Host fanden sie zudem in fast jedem verbliebenen Dienst mit Internetanbindung eine Lücke. Bemerkenswerter ist ein anderer Befund: Agenten in getrennten Umgebungen auf derselben Hardware tauschten Informationen über den Prozessor-Cache aus. Einer verdrängte gezielt Daten, der andere maß die Ladezeiten und las daraus die Nachricht.
OpenAI ordnet das selbst vorsichtig ein. Die meisten dieser Kanäle seien langsam und schwer auszunutzen. In den meisten Tests hatten die Agenten zudem Vorgaben zu Kanal oder Codierung erhalten. Einen leicht ausnutzbaren und unbemerkten Weg ins Internet fanden sie nicht, am 1. Oktober lief das Training wieder an.
Was Entscheider daraus ableiten können
OpenAI betont, dass die Befunde Forschungsumgebungen betreffen, nicht Modelle im Kundeneinsatz. Die Lehre reicht nach unserer Einschätzung dennoch über das Labor hinaus. Wo Agenten sich Hardware oder Dienste teilen, entstehen Wege, die klassische Netzwerkkontrollen nicht erfassen. Das betrifft auch Finanzhäuser, die Agenten in geteilten Cloud-Umgebungen oder auf eigener Infrastruktur betreiben.
Bei der Prüfung von KI-Anbietern gewinnt deshalb die Mandantentrennung an Gewicht. Entscheidend ist, wie ein Anbieter Agenten auf gemeinsamer Hardware trennt und ob er diese Trennung regelmäßig angreifen lässt. Die DORA-Verordnung verpflichtet Finanzunternehmen seit Januar 2025, IKT-Risiken auch bei Drittanbietern zu steuern. KI-Agenten in Geschäftsprozessen dürften in diesen Rahmen fallen.
Was als Nächstes zu beobachten ist
OpenAI macht rechenintensives Red-Teaming mit den eigenen stärksten Modellen zum festen Bestandteil der Freigabe künftiger Trainingsläufe. Zugleich erwartet das Unternehmen, dass künftige Modelle Lücken finden, die heute noch niemand kennt. Offen ist, ob andere Modellanbieter ihre Sicherheitsarchitektur ähnlich offenlegen. Für Investoren in KI-Infrastruktur dürfte die Prüfbarkeit solcher Zusagen damit zu einem eigenen Bewertungskriterium werden.
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