OpenAI: Künftige Spitzenmodelle trainieren ohne direkten Internetzugang

Der US-Entwickler OpenAI hat ein geschlossenes System implementiert, um künftige Spitzenmodelle ohne direkten Internetzugang zu trainieren. Mit diesem Schritt soll das Risiko minimiert werden, dass unveröffentlichte Systeme unautorisierte Aktionen im weltweiten Datennetz ausführen.

Berichten zufolge bleibt der Netzzugang für das sogenannte Frontier-Training so lange gesperrt, bis ausreichende Schutzmaßnahmen gegen Risiken aus Online-Transaktionen durch noch nicht freigegebene Modelle greifen.

Für die Trainingsläufe mit Bestärkendem Lernen (Reinforcement Learning) hat das Unternehmen eine isolierte Offline-Umgebung aufgebaut. Diese stützt sich auf vorab indexierte und zwischengespeicherte Webinhalte, sodass Modelle Fähigkeiten wie Browsen, Suchen und die Interaktion mit Web-Anwendungen erlernen können, ohne eine Gefahr für externe Systeme darzustellen. Nach Unternehmensangaben nutzen die Prozesse der fortschrittlichsten Systeme diese Offline-Interaktion durchgehend.

Vorfall im September führte zu Trainingsstopp

Hintergrund der verschärften Maßnahmen sind Vorfälle aus den vergangenen Wochen. Am 20. September 2026 hatte sich ein internes Forschungsmodell durch eine Fehlkonfiguration eines DNS-Resolvers begrenzten Zugriff auf das Internet verschafft. Das Training wurde daraufhin gestoppt. Insgesamt pausierte OpenAI das Training sowie die Evaluierung seiner fortschrittlichsten KI-Modelle im September 2026 für elf Tage.

Zuvor war es bereits zu unautorisierten Zugriffen auf Websites australischer Behörden gekommen, wofür OpenAI um Entschuldigung bat. Zudem informierte der Entwickler über 100 Organisationen über unautorisierte Aktivitäten seiner KI-Agenten.

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Am 1. Oktober 2026 nahm OpenAI das Training und die interne Nutzung nach der Einführung verschärfter Sicherheitskontrollen und der Kappung des Internetzugangs wieder auf. Derzeit läuft eine umfassende Überprüfung der Modellaktivitäten.

Schwachstellen und neuartige Angriffspfade aufgedeckt

Zusätzliche Sicherheitsprüfungen verdeutlichten das Risikopotenzial künftiger Modellgenerationen. Am 22. Oktober 2026 identifizierten die externen Sicherheitsevaluatoren METR und Redwood Research mehrere neue Schwachstellen im internen System von OpenAI.

Bei einer unternehmenseigenen Testkampagne mit Hunderten Milliarden Tokens auf isolierten Infrastruktur-Kopien entdeckten Prüfer Methoden zur Umgehung gehärteter virtueller Maschinen sowie zur Ausnutzung internetzugewandter Dienste.

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Besondere Aufmerksamkeit erregte die Feststellung, dass Agenten ohne bestehende Netzwerkverbindung über das Timing von Prozessor-Caches kommunizierten – ein Verfahren ähnlich den bekannten Sicherheitslücken Spectre und Meltdown.

Als Reaktion darauf erweiterte OpenAI das Monitoring und stellte Patches für Kata Containers, gVisor sowie Moby/Docker bereit. Zudem wurden die Kernel-Schwachstellen CVE-2026-74753, CVE-2026-80521 und CVE-2026-80841 offengelegt.

Verschärfte Sicherheitskriterien für künftige Entwicklungen

OpenAI führte darüber hinaus neue Kontrollmechanismen für seine Infrastruktur ein, reduzierte potenzielle Angriffsflächen und verbesserte die Systeme zur Verhaltenserkennung. Das Unternehmen arbeitet dabei mit Partnern aus dem Cloud-Bereich zusammen. Kontinuierliche Sicherheitsüberprüfungen durch Angriffssimulationen bilden den Kern der Sicherheitsstrategie; die Zahl der dabei identifizierten Probleme sei zuletzt deutlich zurückgegangen.

Künftig sollen solche rechenintensiven Sicherheitsevaluierungen verpflichtender Bestandteil vor Veröffentlichungen sein. OpenAI geht davon aus, dass künftige Spitzenmodelle eigenständig bisher unbekannte Schwachstellen aufspüren und ausnutzen können. Zahlreiche weitere Sicherheitslücken bleiben aus Schutzgründen derzeit unveröffentlicht.