LAMLAD: KI-Malware trickst Android-Sicherheit aus

Forscher enthüllen eine neue Angriffsmethode, die mit Künstlicher Intelligenz Android-Malware nahezu unsichtbar macht. Das System namens LAMLAD umgeht aktuelle Sicherheitsscanner mit einer Erfolgsquote von 97 Prozent – ein Alarmsignal für die mobile Sicherheitsbranche.

Hinter der Bedrohung steckt das Framework LAMLAD (LLM-based Adversarial Malware Language Attack/Detection), entwickelt von Forschern der Université Paris Cité. Anders als frühere, oft plumpe KI-Malware arbeitet LAMLAD mit zwei spezialisierten KI-Agenten, die wie ein menschlicher Angreifer agieren.

Das Manipulator-Modul verändert den schädlichen Code minimal, sodass die Malware für Scanner harmlos erscheint. Der Analyzer überprüft diese Änderungen sofort gegen bekannte Erkennungsmuster und leitet Nachbesserungen ein. Durch eine integrierte Wissensdatenbank lernt das System ständig hinzu – es muss das Rad nicht jedes Mal neu erfinden.

Mobile Malware wird zunehmend KI-gestützt und umgeht klassische Scanner – in Tests lag die Erfolgsquote mancher Angriffe bei bis zu 97%. Dieser kostenlose Cyber-Security-Leitfaden zeigt, welche konkreten Schutzmaßnahmen jetzt Priorität haben, warum Verhaltensanalysen und dynamische Überwachung wichtig sind und welche Schritte IT-Verantwortliche sofort umsetzen können, auch ohne großes Budget. Kostenlosen Cyber-Security-Leitfaden herunterladen

Drei Versuche genügen für fast perfekte Tarnung

Die Testresultate sind alarmierend: Gegen drei repräsentative Android-Malware-Erkennungssysteme erreichte LAMLAD eine Erfolgsquote von 97 Prozent. Besorgniserregend ist die Effizienz: Während herkömmliche Verschleierungswerkzeuge hunderte Versuche benötigen, genügen LAMLAD im Schnitt nur drei Anläufe pro Schadprogramm.

Das System zielt auf statische Merkmalsanalysen ab – die Standardmethode vieler Sicherheitslösungen. Indem es Berechtigungen, API-Aufrufe und Code-Strukturen intelligent umsortiert, tarnt sich die Malware als harmlose App. Die eigentliche Schadfunktion bleibt dabei vollständig erhalten.

Statische Analyse wird zum Sicherheitsrisiko

Die Entwicklung markiert eine gefährliche Wende im Wettlauf zwischen Cyberkriminellen und Sicherheitsanbietern. Bislang galt KI-generierte Malware als experimentell. LAMLAD zeigt: Die Technologie ist praxistauglich und effizient geworden.

Die Schwachstelle nutzt aus, dass viele Scanner nach wie vor auf statische Merkmale setzen. „LAMLAD manipuliert genau diese Merkmale, bis sie zum Profil einer sauberen App passen“, erklärt ein Sicherheitsexperte. Die Einstiegshürde für anspruchsvolle Malware-Entwicklung sinkt damit dramatisch.

KI als Verteidigungswaffe

Doch die Forscher sehen auch einen Lichtblick: In eigenen Tests konnten sie zeigen, dass adversarial Training die Abwehr stärkt. Werden Erkennungsmodelle mit LAMLAD-generierten Proben trainiert, sinkt die Erfolgsquote der Angriffe um über 30 Prozent.

Die KI, die heute Bedrohungen erschafft, könnte also morgen auch zum Schutz beitragen. Mobile Sicherheitsanbieter stehen dennoch unter Druck. Sie müssen vermehrt auf Verhaltensanalysen und dynamische Überwachung setzen, da reine Statik gegen KI-optimierte Malware immer unzuverlässiger wird.

Wettlauf um die nächste Generation

LAMLAD ist aktuell noch ein Forschungskonzept. Doch die demonstrierten Techniken werden wohl bald in echter Schadsoftware auftauchen. Branchenbeobachter erwarten, dass große Sicherheitsanbieter in den kommenden Wochen Updates für ihre Erkennungsengines ankündigen werden.

Die entscheidende Frage: Können die Verteidiger mit der rasanten Entwicklung Schritt halten? Die Pariser Forscher fordern eine kontinuierliche „Impfung“ der Erkennungssysteme gegen KI-generierte Angriffsmuster. Der Kampf um die mobile Sicherheit ist in eine neue, intelligente Phase getreten.

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