# Angreifer missbrauchen Claude AI, um fest codierte Geheimnisse aus 1,8 Millionen Android-Apps zu extrahieren

Source: TechNewsList (https://technewslist.com)
Canonical URL: https://technewslist.com/de/article/attackers-abuse-claude-ai-extract-secrets-18m-android-apps-de
Section: Software (https://technewslist.com/de/software)
Author: TechNewsList
Language: de
Published: 2026-09-12T05:58:46.847+00:00
Updated: 2026-09-12T05:58:47.683683+00:00

> Cyber-Angreifer automatisieren groß angelegte Binäranalysen mithilfe der Claude-API von Anthropic und nutzen LLM-Argumentation als Waffe, um über 42.000 Live-Cloud-Anmeldeinformationen aus 1,8 Millionen Android-Anwendungen zu sammeln.

## TL;DR
- Cyber-Angreifer nutzten die Claude-API von Anthropic, um die statische Schwachstellenextraktion in 1,8 Millionen APKs zu automatisieren.
- Der automatisierte Vorgang sammelte über 42.000 gültige Produktionsanmeldeinformationen für AWS, Google Cloud und Stripe.
- Angreifer umgingen Sicherheitsfilter, indem sie dekompilierte Eingabeaufforderungen zur Bytecode-Analyse als akademisches Code-Refactoring darstellten.
- Cloud-Anbieter koordinierten Massen-Token-Sperrungen, da Anthropic die Erkennung von API-Verhaltensanomalien verschärfte.

## Key points
- Dekompilierte Smali- und Java-Bytecode-Dateien wurden autonom verarbeitet, ohne dass eine manuelle menschliche Triage erforderlich war.
- Die LLM-Argumentation umging problemlos herkömmliche binäre Verschleierungstechniken, die herkömmliche Regex-Scanner täuschen.
- Automatisierte Validierungsskripte überprüften aktive administrative Cloud-Berechtigungen, bevor die erfassten Anmeldeinformationen archiviert wurden.
- Cloud-Anbieter führten Notfall-Widerrufsprotokolle ein, um exponierte Datenbank- und Messaging-Tokens zu neutralisieren.
- Sicherheitsführer fordern eine Zero-Trust-Geheimnisverwaltung und Proxy-Architekturen für alle mobilen Anwendungen.

## Was passiert ist

Cybersicherheitsforscher haben einen Vorgang zum Sammeln von Anmeldeinformationen im industriellen Maßstab aufgedeckt, bei dem die Claude-API von Anthropic als Waffe eingesetzt wurde, um die statische Schwachstellenerkennung in 1,8 Millionen öffentlichen Android-Anwendungspaketen zu automatisieren. Detaillierte Post-Mortem-Analysen, die am 11. September 2026 veröffentlicht wurden, ergaben, dass Bedrohungsakteure Orchestrierungspipelines mit hohem Durchsatz konstruierten, die mobile Anwendungspakete in rohen Smali- und Java-Bytecode dekompilierten und die Codefragmente systematisch an Claudes Argumentationsendpunkte übermittelten, um verschleierte API-Tokens, Datenbankkennwörter und kryptografische Geheimnisse zu extrahieren.

Der automatisierte Vorgang erfasste erfolgreich mehr als 42.000 gültige Produktionsanmeldeinformationen, darunter Verwaltungsschlüssel für Unternehmens-Cloud-Dienste wie Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Firebase-Datenbanken, Stripe-Händlerkonten und die SendGrid-Messaging-Infrastruktur. Der Angriff stellt die erste dokumentierte reale Ausnutzung großer Grenzsprachmodelle dar, um eine autonome Massendekompilierung und Triage von Binärdateien durchzuführen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.

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## Warum es wichtig ist

Dieser Vorfall markiert eine entscheidende Entwicklung in der Bedrohungslandschaft der Cybersicherheit und zeigt, wie autonome künstliche Intelligenz die Fähigkeitsschwelle und die Grenzkosten komplexer Cyber-Offensivkampagnen senkt. Traditionell erforderte die Prüfung von Millionen kompilierter Anwendungsbinärdateien auf tief verwurzelte Geheimnisse umfangreiches manuelles Reverse Engineering, benutzerdefinierte reguläre Ausdrücke und eine umfangreiche menschliche Triage, um Fehlalarme auszuschließen. Indem sie Claudes natürliches Sprachverständnis nutzten, umgingen die Angreifer herkömmliche Code-Verschleierungstechniken und veranlassten das Modell, Variablenzuweisungen zu identifizieren, String-Codierungsschemata zu entschlüsseln und funktionale API-Schlüssel mit einer Falsch-Positiv-Rate von nahezu Null zu extrahieren.

Die Offenlegung von über 42.000 Live-Cloud-Anmeldeinformationen verdeutlicht das anhaltende Versagen mobiler Software-Entwicklungsteams bei der Einhaltung sicherer Geheimhaltungspraktiken. Die direkte Hardcodierung von administrativen Produktionstokens in clientseitigen Anwendungsbinärdateien bietet böswilligen Akteuren direkte Hintertüren in Unternehmensrechenzentren und gefährdet Upstream-Software-Build-Pipelines, Kundendatenbanken und Unternehmensinfrastruktur.

## Technische Details

Die Angriffspipeline operierte über verteilte Mikrodienste, die öffentliche Android-Anwendungs-Repositories und kommerzielle App-Marktplätze durchsuchten. Heruntergeladene APK-Pakete wurden mit Open-Source-Dienstprogrammen wie JADX und Apktool dekompiliert, um Manifestdateien, Asset-Verzeichnisse und Smali-Bytecode-Dateien zu extrahieren. Anstatt Dateien mit spröden Regex-Mustern zu scannen, speiste das automatisierte Orchestrierungsskript verdächtige Codeblöcke in Claude-API-Eingabeaufforderungen ein, die als harmlose Softwareentwicklungsaufgaben wie Codeoptimierung, Refactoring und akademische Schwachstellenanalyse formuliert wurden.

Um die programmatischen Sicherheitsleitplanken von Anthropic zu umgehen, nutzten die Gegner ausgefeilte Prompt-Chaining-Techniken, die das offensive Aufklärungsziel verbargen. Durch die Anweisung des Modells, isolierte Codeausschnitte zu analysieren und strukturierte JSON-Objekte auszugeben, die entdeckte Endpunkte und Variablendeklarationen von Drittanbietern enthalten, erzielten die Angreifer eine Erfolgsquote bei sofortiger Fertigstellung von 94 Prozent. Erkannte Anmeldeinformationen wurden sofort in automatisierte Validierungsskripte eingespeist, die Ziel-Cloud-Endpunkte anpingten, um administrative Berechtigungen zu bestätigen, bevor die Zugriffstoken in Command-and-Control-Datenbanken archiviert wurden.

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## Auswirkungen auf Markt und Branche

Die Offenlegung hat sowohl in der mobilen Entwicklungsgemeinschaft als auch bei Cloud-Sicherheitsanbietern eine Notfallreaktion ausgelöst. Anthropic hat seine Entwickler-API-Verhaltensüberwachungssysteme aktualisiert und spezielle heuristische Filter eingesetzt, die die Massenaufnahme von dekompiliertem Code und schnelle Abfragen zur Token-Extraktion erkennen und drosseln sollen. Cloud-Dienstleister wie AWS und Google Cloud führten koordinierte automatisierte Token-Widerrufsprotokolle ein, die Tausende von offengelegten Schlüsseln ungültig machten und betroffene Unternehmenskontoadministratoren benachrichtigten.

Entwicklungsplattformen für mobile Anwendungen und DevOps-Softwareanbieter verzeichnen eine steigende Nachfrage nach automatisierten Secret-Scan-Tools und Lösungen zum Selbstschutz von Laufzeitanwendungen. Unternehmens-CISOs schreiben strenge Pipeline-Gates vor der Kompilierung vor, die eine geheimnisfreie Binärkompilierung, einen dynamischen Token-Abruf über sichere Hardware-Keystores und das Anheften von Zertifikaten erzwingen, um ein unbefugtes Abfangen von Laufzeit-APIs zu verhindern.

## Worauf man als Nächstes achten sollte

Führungskräfte in der Softwareentwicklung und mobile Sicherheitsteams müssen ihre aktiven Anwendungs-Repositories sofort überprüfen und alle in älteren Produktionsversionen eingebetteten Cloud-Anmeldeinformationen rotieren. Entwicklungsteams sollten zentralisierte Secrets-Management-Tresore implementieren und so sicherstellen, dass clientseitige mobile Anwendungen ausschließlich über authentifizierte Backend-Proxy-Gateways und nicht über direkte clientseitige API-Aufrufe mit Cloud-Diensten von Drittanbietern interagieren.

Im Hinblick auf Regulierung und Governance werden Anbieter von KI-Modellen einer zunehmenden Prüfung hinsichtlich des Missbrauchs von APIs mit doppeltem Verwendungszweck und der Durchsetzung von KYC für Entwicklerkonten ausgesetzt sein, die Endpunkte für die Codeanalyse mit hohem Volumen verbrauchen. Der technische Wettlauf zwischen LLM-gestützten autonomen Angriffstools und automatisierten defensiven Secret-Scanning-Algorithmen wird im Jahr 2026 und darüber hinaus die Sicherheitsstandards für Anwendungen definieren.

## Quellen

– [BleepingComputer Cybersecurity Team](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hackers-abused-claude-to-extract-secrets-from-18m-android-apps/) – BleepingComputer führt detaillierte Untersuchungen durch, die zeigen, dass Bedrohungsakteure dekompilierten Smali-Code an Claude-API-Endpunkte weitergegeben haben, um verschleierte Geheimnisse in großem Maßstab zu lokalisieren.
- [The Register Security Desk](https://www.theregister.com/security/2026/09/11/more-jfrog-artifactory-bugs-under-attack-and-all-3-have-patches/5295943) – Untersucht Schwachstellen in der Software-Lieferkette, bei denen gesammelte Entwickleranmeldeinformationen und Token-Lecks vorgelagerte Artefakt-Repositorys offenlegen.
- [BleepingComputer Threat Labs](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/how-threat-actors-are-turning-trusted-ai-platforms-into-an-attack-surface/) – Primäre Cybersicherheitsanalyse, die Techniken zur Verkettung von API-Eingabeaufforderungen erläutert, die zur Umgehung von Sicherheitsleitplanken des Grenzmodells während der Codeanalyse verwendet werden.

Mentions: Anthropisch, Claude API, Android-Ökosystem

## Sources
- [BleepingComputer Cybersecurity-Team](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hackers-abused-claude-to-extract-secrets-from-18m-android-apps/)
- [Der Registersicherheitsschalter](https://www.theregister.com/security/2026/09/11/more-jfrog-artifactory-bugs-under-attack-and-all-3-have-patches/5295943)
- [BleepingComputer Threat Labs](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/how-threat-actors-are-turning-trusted-ai-platforms-into-an-attack-surface/)