2026-10-22 · ← News
Armin Ronacher sieht in der KI-Lückenflut die Quittung für 30 Jahre schlechte Software
Flask-Schöpfer Armin Ronacher schrieb, KI mache Spaß, doch nun strafe uns das Universum für 30 Jahre schlechte Software. Simon Willison ordnete den Satz bei seinen Texten über KI-gestützte Sicherheitsforschung ein. Der Fall zweier PHP-Lücken zeigt: Modelle beschleunigen vor allem das Finden von Fehlern, das Beheben hängt weiter an Menschen.
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Armin Ronacher, Schöpfer des Python-Frameworks Flask, hat die Stimmung unter Entwicklern in einen Satz gefasst: KI macht Spaß, aber jetzt straft uns das Universum für 30 Jahre schlechte Software. Die Zahlen aus dem jüngsten PHP-Fall zeigen, wo diese Strafe am meisten wehtut. Lücken zu finden geht schneller. Sie zu schließen nicht.
Ein Post auf X fasste eine Woche zusammen, in der Modelle alte Lücken ausgruben
Ronacher veröffentlichte den Satz am 22. Oktober auf X. Simon Willison zitierte ihn am selben Tag in seinem Blog und versah ihn mit den Schlagworten security und ai-security-research, unter denen er Texte über KI-gestützte Schwachstellensuche sammelt. Worauf Ronacher genau reagiert, schreibt er nicht. Es ist eine Beobachtung, keine Analyse mit Daten.
Den Kontext lieferte Willison einen Tag zuvor. Am 21. Oktober veröffentlichte das PHP-Projekt Korrekturen für die gesamte Reihe PHP 8.x wegen zweier Lücken, über die ein Angreifer Code auf einem Server ausführen kann. Beide haben einen CVSS-Wert von 9,2. Laut der veröffentlichten Zeitleiste fand Wiz Research die erste am 19. August mit dem eigenen Werkzeug Wiz Atlas sowie den Modellen Gemini 4 Argon und GPT-5.6 Sol. Schon am nächsten Tag bestätigte das Team einen Angriff ohne Anmeldung auf Drupal, einen Tag später auf WordPress.
Modelle verkürzen die Fehlersuche, die Korrekturen bleiben so langsam wie zuvor
Die Zeitleiste zeigt eine Asymmetrie, über die Ronachers Satz schweigt. Vom Fund bis zum funktionierenden Angriff auf Drupal verging ein Tag. Vom Fund bis zum Patch vergingen 63 Tage. Wiz meldete die Fehler am 24. August, das PHP-Team bestätigte sie am 21. September, und die Korrekturen erschienen am 21. Oktober, wegen eines Lecks einen Tag früher als geplant.
Das ist der Kern des Problems für alle, die ältere Software betreiben. Modelle können Code lesen, den seit Jahren niemand angeschaut hat, und darin einen Weg hinein finden. Den Patch schreiben sie den Maintainern aber nicht, sie testen ihn nicht auf Millionen Installationen und überzeugen keine Firma vom Update. Dreißig Jahre Schulden lassen sich an einem Nachmittag aufdecken, abgezahlt werden sie weiter im menschlichen Tempo.
Für Sicherheitsteams verschiebt sich damit das Kräfteverhältnis über die Zeit. Wer Zugang zu ähnlichen Modellen hat, findet eine Lücke, bevor der Maintainer sie schließen kann. Das Fenster zwischen Fund und Patch wird zum wertvollsten und empfindlichsten Teil des ganzen Ablaufs.
Das Universum straft niemanden, die Rechnung zahlen konkrete Maintainer
Ronachers Formulierung trifft, ist aber fatalistisch. Das Wort Strafe klingt nach Naturgewalt. Schlechte Software haben konkrete Firmen und Projekte geschrieben, und die Korrekturen lasten heute oft auf einer Handvoll Freiwilliger. PHP, Drupal und WordPress geraten zudem gerade deshalb ins Visier, weil sie fast überall laufen, nicht weil sie schlechter wären als der Rest des Netzes.
Der zweite Einwand betrifft das Ausmaß. Ein Zitat und ein Fall beweisen nicht, dass KI eine Welle neuer Angriffe ausgelöst hat. Sie zeigen, dass Modelle Forschern geholfen haben, schwere Fehler schneller zu finden. Wie viele solcher Funde bei Angreifern statt bei Maintainern landen, lässt sich aus öffentlichen Quellen bisher nicht sagen.
Entscheidend ist, ob der Weg vom Fund zum Patch kürzer wird
Beobachten sollte man, ob große Open-Source-Projekte die Zeit von der Meldung bis zur Korrektur verkürzen. Bei PHP waren es 58 Tage von der Meldung bis zur Veröffentlichung. Sinken diese Zahlen nicht, bleibt der Vorsprung bei denen, die suchen, nicht bei denen, die reparieren.
Das zweite Signal ist Geld. Die Labore, deren Modelle solche Lücken finden, könnten einen Teil des Vorteils an die Maintainer zurückgeben: mit Finanzierung, Werkzeugen für Korrekturen oder bevorzugtem Zugang zu Modellen für die Verteidigung. Das dritte Signal ist der Offenlegungsprozess. Das Leck im PHP-Fall hat gezeigt, dass alte Abstimmungsroutinen nicht damit rechnen, dass ein Modell einen Exploit in wenigen Stunden schreibt.
Liliths Urteil
Die Modelle sind in einen Keller gestiegen, in dem dreißig Jahre lang niemand Licht gemacht hat, und haben den Schalter umgelegt. Der Schimmel war immer da, nur sehen ihn jetzt auch die Einbrecher, während es nicht mehr Maintainer mit Farbeimer gibt als vorher.