In Kalifornien muss ein Anwalt 10.000 US-Dollar Strafe bezahlen, weil einer seiner Anträge bei Gericht voller falscher Quellenangaben war, die eine KI generiert hatte. Das berichtet das Nachrichtenportal CalMatters und ergänzt, dass es sich um die höchste Strafe handelt, die in dem US-Bundesstaat wegen solch eines Vergehens gegen einen einzelnen Anwalt verhängt wurde. Laut dem Gericht waren 21 von 23 Zitaten, die der Anwalt aufgeführt hat, frei erfunden. Der wiederum habe eingestanden, dass er den generierten Text vor der Einreichung bei Gericht nicht gelesen hatte. ChatGPT habe ihm lediglich seinen Ausgangstext verbessern sollen. Er habe nicht gewusst, dass die Technik Dinge erfinden würde.

KI am Gericht ein immer größeres Problem

Ereignet hat sich der Vorfall laut CalMatters bereits im Sommer 2023, wenige Wochen nachdem die ChatGPT-Firma OpenAI erklärt hat, dass ihr KI-Modell sogar eine juristische Abschlussprüfung bestehen könnte. Der Anwalt habe versichert, dass er seinen Berufungsantrag selbst geschrieben habe, dann aber mithilfe von ChatGPT verbessern wollte. Obwohl ihn das nun ganz schön teuer zu stehen kommt, halte er es für unrealistisch, von Anwälten und Anwältinnen zu erwarten, dass sie keine KI einsetzen. Die Technik sei längst ein wichtiges Werkzeug, bei der Benutzung sollte man aber vorsichtig sein. Die Geldstrafe wurde jetzt wegen eines unseriösen Berufungsantrags, Verstößen gegen die Gerichtsregeln, dem Zitieren falscher Fälle und der Verschwendung von Zeit und Steuergeldern verhängt, zitiert CalMatters.

Der abschließend von einem Berufungsgericht entschiedene Fall ist bei weitem nicht der erste, in dem KI für Probleme vor einem Gericht gesorgt hat. Im Rahmen zweier unterschiedlicher Projekte wurden inzwischen jeweils schon hunderte Vorfälle zusammengetragen, in denen KI-Technik für erfundene Quellenverweise in Gerichtsdokumenten verantwortlich war. Der Rechtsexperte Mark McKenna von der University of California, Los Angeles gibt Universitäten und Anwaltskanzleien eine Mitschuld, denn dort werde man regelrecht bombardiert mit der Aufforderung, KI zu benutzen, ohne richtig darüber nachzudenken, zitiert ihn das Nachrichtenportal. Deshalb meint er, dass das Problem noch schlimmer werden wird, bevor irgendwann eine Besserung eintritt.

(mho)

Als zentraler Bestandteil vieler Unternehmensnetzwerke ist das Active Directory (AD) ein beliebtes Ziel für Ransomware und andere Angriffe aus dem Netz. Im iX-Workshop Angriffsziel Active Directory: Effiziente Absicherung erfahren Sie, wie Sie Active Directory-Umgebungen wirksam schützen.

Zunächst lernen Sie die Grundlagen von AD-Objekten und Authentifizierungsprotokollen wie Kerberos und Net-NTLM kennen. Sie erhalten Einblicke in typische Angriffswege – von der Informationssammlung über Fehlkonfigurationen bis zu Techniken wie Pass the Hash, Kerberoasting, Lateral Movement und Delegierungsangriffen. Auch verbundene Dienste wie SQL-Server und Exchange werden betrachtet.

Darauf aufbauend werden konkrete Schutzmaßnahmen vermittelt: das Aufspüren und Beheben von Schwachstellen mit Tools wie PowerView, BloodHound und PingCastle, Härtung durch Rechtevergabe, Tiering, LAPS und Schutz administrativer Konten. Zudem lernen Sie, Angriffe frühzeitig zu erkennen – durch Log- und Auditeinstellungen, zentrale Protokollauswertung, Sicherheitslösungen und Deception-Technologien wie Honeypots.

Dieser Workshop richtet sich an Administrierende, IT-Sicherheitsverantwortliche sowie an Security-Fachleute. Referent des dreitägigen Präsenz-Workshops ist Frank Ully, der Sie vom 12. bis zum 14. November 2025 in München durch die Inhalte führt. Als erfahrener Pentester konzentriert er sich auf relevante Entwicklungen im Bereich der offensiven IT-Sicherheit.

Absicherung von Entra ID

Geht es Ihnen um die Absicherung von Entra ID, Microsofts Active Directory in der Cloud, empfehlen wir Ihnen den Workshop Angriffe auf und Absicherung von Entra ID.

(ilk)

Nvidia will mit OpenAI das „größte KI-Infrastrukturporjekt der Geschichte“ umsetzen und parallel dazu 100 Milliarden US-Dollar in die KI-Firma investieren. Das teilten beide Unternehmen jetzt mit und erklärten, dass es darum gehe, KI-Technik aus dem Labor in die Welt zu bringen. Im Zuge der Kooperation will Nvidia demnach mindestens 10 Gigawatt der eigenen Technik für die künftige Infrastruktur von OpenAI bereitstellen, darunter auch in Form der neuen KI-Beschleuniger der Rubin-Architektur. Laut Informationen der Nachrichtenagentur Reuters sieht die Vereinbarung vor, dass Nvidia für seine Milliarden nicht stimmberechtigte Anteile an OpenAI bekommt, die KI-Firma werde für das Geld Nvidia-GPUs kaufen. Die sollen ab 2026 eingesetzt werden.

Sorgen über Finanzierbarkeit

Auch wenn der Kurs der Nvidia-Aktie nach der Ankündigung einen Sprung nach oben machte, gibt es auch kritische Stimmen. So zitiert Reuters eine Analystin, die auf die zirkulären Elemente in der Vereinbarung hinweist. Nvidia selbst hat laut Bloomberg versichert, dass die Zusammenarbeit mit OpenAI nichts an dem Fokus auf die restliche Kundschaft ändern werde. „Wir werden weiterhin jeden Kunden mit höchster Priorität behandeln, ob wir an dem einen Anteil haben oder nicht“, zitiert die Nachrichtenagentur. Zwar eilt Nvidia von Börsenrekord zu Börsenrekord, der Chiphersteller macht den Großteil seines Umsatzes aber mit einer Handvoll von Techkonzernen, die KI-Infrastruktur aufbauen. Sollten sie Sorgen über Nvidias Prioritäten haben, könnten sie nach Alternativen suchen.

Erst vorige Woche hat Nvidia angekündigt, für fünf Milliarden US-Dollar Aktien von Intel kaufen zu wollen und damit vier Prozent zu übernehmen. OpenAI wiederum arbeitet schon mit anderen Konzernen am immens teuren Aufbau der Infrastruktur für die KI-Entwicklung. Vor zwei Wochen wurde bekannt, dass die KI-Firma einen 300 Milliarden US-Dollar schweren Deal mit Oracle geschlossen hat. Woher das Geld kommen soll, ist aber weiter völlig unklar. Alle KI-Firmen zusammen werden in diesem Jahr etwa 13 Milliarden US-Dollar Umsatz machen. Laut einem Bericht der Beraterfirma Bain & Co. müssten sie 2030 zusammen auf 2 Billionen US-Dollar kommen, um den erwarteten Bedarf an Rechenleistung zu bezahlen, schreibt Bloomberg. Erwartet würden aber nur 1,2 Billionen.

(mho)