Rapid7 hat mithilfe eines KI-Agenten eine kritische Sicherheitslücke in Microsoft SharePoint Server 2016 und 2019 entdeckt. Die Schwachstelle mit der Kennung CVE-2026-55040 erhielt einen CVSS-Wert von 9,1 und ermöglichte nicht authentifizierten Angreifern die Ausführung von Remote-Code über einen Fehler bei der JWT-Validierung.
Wie ein Bericht von khafoundation.com vom 4. September 2026 darlegt, markiert der Fund einen weiteren Beleg dafür, wie stark automatisierte, KI-gestützte Analyseverfahren mittlerweile in die klassische Schwachstellenforschung eingezogen sind.
Details zur Schwachstelle
Laut Rapid7 setzt die Ausnutzung von CVE-2026-55040 den Besitz einer SID oder UPN voraus – Kennungen, die zur Identifikation von Nutzerkonten in Windows-Umgebungen dienen. Die US-Cybersicherheitsbehörde CISA stellte dazu fest, dass die Enumeration dieser Kennungen trivial sei, was das tatsächliche Risiko für betroffene Systeme deutlich erhöht. Microsoft reagierte im Juli 2026 mit einem Patch, der die Lücke schloss.
KI als Werkzeug der Schwachstellenforschung
Der Fall reiht sich in eine Serie aktueller Entwicklungen ein, bei denen große Sprachmodelle zunehmend zur Aufdeckung und teils auch zur Ausnutzung von Sicherheitslücken eingesetzt werden. Cloudflare kündigte in diesem Zusammenhang den Early-Access-Start seines Dienstes „Vulnerability Discovery and Remediation“ an, der auf dem Modell GPT-5.6 Cyber von OpenAI basiert.
Das System korreliert Code-Schwachstellen mit Live-Traffic-Daten und schlägt automatisch Patches sowie WAF-Regeln vor, wobei laut Cloudflare weiterhin eine menschliche Freigabe erforderlich ist.
Der Dienst steht zunächst nur ausgewählten Enterprise-Kunden auf Einladung zur Verfügung. Cloudflare gab zudem eine Partnerschaft mit den Daybreak-Modellen von OpenAI bekannt. Laut einem Bericht von marketscreener.com verzeichnete die National Vulnerability Database (NVD) bis September 2026 insgesamt 60.475 Schwachstellen, gegenüber 48.185 im Jahr 2025.
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Auch OpenAI selbst sorgte zuletzt für Aufsehen: Das Modell GPT-6 Astra erzielte laut einem Bericht von thehackernews.com vom 4. September 2026 eine Trefferquote von 100 Prozent auf dem Testverfahren ExploitBench.
Mehrere Berichte vom 3. September 2026 beschreiben, dass OpenAI Astra als erstes eigenes Modell mit der Einstufung „Critical“ versehen hat, da es zu autonomer Zero-Day-Entdeckung und Exploit-Entwicklung fähig sei. Dem Modell gelang demnach das Auffinden zweier bislang unbekannter V8-Zero-Days.
OpenAI blockierte gleichzeitig Anfragen zur Erstellung von Proof-of-Concept-Exploits und meldete eine Verweigerungsrate von 91,5 Prozent bei als bösartig eingestuften Anfragen. Der Zugang zu Astra soll kontrolliert erfolgen, unter anderem über Daybreak Blue für Sicherheitsexperten.
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Weitere Belege für das Tempo der Entwicklung liefert ein Bericht von pivotnews.ai vom 4. September 2026: Demnach erzeugte eine Vorabversion von Anthropics Claude Mythos im Juni 2026 aus 18 Firefox-Patches acht funktionierende Exploits und aus 21 Windows-Kernel-Patches acht vollständige Ketten zur Rechteausweitung – für rund 15.700 US-dollar an API-Credits.
Die Exploit-Erstellung erfolgte damit schneller, als Patches im Schnitt bis zu 90 Prozent der betroffenen Geräte erreichen, was laut dem Bericht üblicherweise etwa sieben Tage dauert.
Auch Salesforce setzt nach eigenen Angaben Frontier-KI-Modelle wie Claude Mythos und GPT-5.5-Cyber zur Schwachstellenerkennung ein und verweist auf über 500 als hochgradig eingestufte Schwachstellen sowie zwölf OpenSSL-Zero-Days, die bis Februar 2026 identifiziert wurden.
WatchTowr-Chef Ben Harris erklärte laut cyberscoop.com, klassisches Schwachstellenmanagement sei angesichts der beschleunigten KI-gestützten Entdeckung und Ausnutzung effektiv tot – Schadensbegrenzung sei essenziell, wenn ein sofortiges Patchen nicht möglich sei.
