Mit dem Inference Manager hat Canonical auf der hauseigenen Tagung „Ubuntu Summit“ ein neues Werkzeug vorgestellt, um lokal installierte KI-Modelle zu verwalten. Das Tool stellt den Kommandozeilenbefehl inference bereit, der Modelle auf dem eigenen Computer installiert und verfügbar macht. Über eine HTTP-Schnittstelle können dann Programme auf die KI-Inferenz zugreifen. Laut Canonical ist sie zur OpenAI-API kompatibel, sodass sich bestehende Clients direkt anbinden lassen.

Mit der aktuellen Ubuntu-Version, 26.10 Stonking Stingray, wurde ein KI-Feature veröffentlicht: Myna ist ein Speech-to-Text-Programm, das auf Desktopsystemen flüssiges Diktieren ermöglicht und das Ergebnis in beliebige Textfelder schreibt. Es setzt auf sogenannte Inference-Snaps auf: Snap ist Ubuntus hauseigenes Paketformat, und im Snap Store sind verschiedene KI-Modelle verfügbar, die komplett auf dem eigenen Gerät laufen und keine Internetverbindung benötigen. Als einheitliche Schnittstelle steht nun der Inference Manager bereit, mit dem Modelle verwaltet werden können. Über TCP-Port 8400 lassen sich alle installierten Modelle ansprechen: Chat-Assistenten auf dem Desktop, Coding-Agenten im Editor oder eben Speech-to-Text-Programme können so auf ihre entsprechenden Modelle zugreifen.

Auf dem Ubuntu Summit machte Canonical dieses Konzept mit einer Carrera-Bahn erlebbar, bei der KI-Modelle die Autos steuerten. In einer Webapplikation ließen sich verschiedene Modelle auswählen, die „Fahrer“ reagierten auf Sprachbefehle wie „fahr schneller“.

Der Inference Manager wird als Snap ausgeliefert und kann mit sudo snap install inference oder über das App Center installiert werden. Danach können mit Befehlen wie inference install smollm2 Modelle installiert werden, um sie anschließend zu nutzen. Inference Manager ist ab sofort im Snap Store verfügbar.

Während Teile der Open-Source-Community den Einsatz von KI kontrovers diskutieren, will Canonical bei Ubuntu auf lokal laufende Open-Weight-Modelle setzen. Geplant sind etwa kontextsensitive Hilfe bei der Fehlersuche, bessere Spracherkennung für die Barrierefreiheit und Automatisierungen durch agentische Workflows. Die KI-Funktionen sollen laut Canonical als Opt-in kommen und sich jederzeit deinstallieren lassen.

(ktn)

Amazon Web Services (AWS) hat einen eigenen AWS Emulator veröffentlicht. Er bildet die AWS-APIs auf dem eigenen Rechner nach, AWS CLI, SDKs und Coding-Agenten schicken ihre Aufrufe an einen lokalen HTTPS-Endpunkt. Mit seinem Stolz darauf, dass der Emulator vollständig von KI-Agenten entwickelt wurde, setzte sich AWS aber direkt in die Nesseln: Die Rezeption fiel kritisch aus – wie bei hundertprozentig KI-generierter Software zurzeit üblich – und dem Vergleich mit etablierten Drittanbieter-Tools wie LocalStack hält der Emulator wohl noch nicht stand.

Entwickler könnte er dennoch interessieren: AWS-Anwendungen lassen sich ohne Deployment lokal testen, CI/CD-Pipelines brauchen keine AWS-Zugangsdaten mehr und – was AWS besonders unterstreicht – Coding-Agenten können schneller und risikoärmer Ressourcen anlegen und Ergebnisse prüfen. AWS bringt also agentisch entwickelte Software für die Entwicklung mit Agenten. Es fällt keine Servicegebühr an, ein AWS-Konto braucht es nicht und der Quellcode steht unter der CC0-Lizenz auf GitHub.

Realismus dank Fidelity-Tests

Der Emulator ist in Rust geschrieben, die Dienste erzeugt AWS aus denselben API-Modellen, aus denen auch die SDKs entstehen. Kommt ein Dienst oder eine API hinzu, tauchen sie im Emulator auf. Alle Dienste, für die ein Modell im öffentlichen Repository AWS API Models liegt, werden auch unterstützt.

Wie genau der Emulator AWS nachbildet, misst AWS mit Fidelity-Tests. Jeder Test ist ein kurzes Python-Programm, das über das AWS-SDK boto3 einen Ablauf durchspielt, etwa ein Objekt zu speichern, zu lesen und wieder zu löschen. Die Abläufe werden dann gegen die echte Cloud geprüft, als Referenz dient die Region US West (Oregon), während globale Dienste in US East (N. Virginia) geprüft werden. Der Emulator besteht einen Test nur, wenn bei jedem Aufruf Statuscode, Antwort, Fehlercode und Fehlermeldung mit der Cloud übereinstimmen, dasselbe gilt für die Ressourcen und Daten, die der Ablauf erzeugt. Die Testsuite umfasst Zehntausende Tests, ist öffentlich und enthält auch die, die noch scheitern. Mit dem Python-Programm fidelity_tests_runner können Nutzer die Tests lokal gegen den Emulator laufen lassen.

Trotz der hohen API-Abdeckung hat die Emulation aber bewusste Grenzen: Für Sicherheitstests eignet sich das Tool laut AWS nicht, da es weder IAM- noch ressourcenbasierte Richtlinien wie die echte Cloud auswertet. Auch Cross-Account- und Cross-Region-Szenarien bildet es nicht ab, sämtliche Aufrufe laufen unter einer festen Dummy-Konto-ID.

Jede Instanz des Emulators bekommt einen eigenen Port, eigene Schlüssel und einen eigenen Zustand im Arbeitsspeicher. Mehrere Agenten oder CI-Jobs teilen sich also keine Buckets, Tabellen oder Queues und arbeiten parallel, ohne sich gegenseitig Ressourcen zu überschreiben. Nutzer des AWS SDK for Rust können den Emulator außerdem im Embedded-Modus betreiben, wobei er direkt ins Test-Binary kompiliert wird. Er läuft dann im selben Prozess und der Test übergibt dem SDK einen HTTP-Client des Emulators statt des Netzwerk-Connectors. Auch hier sind die Instanzen voneinander isoliert, sodass Tests parallel laufen können.

Installation und Betrieb

Coding-Agenten können den Emulator mit dem Skill aws-emulator direkt installieren, starten und verbinden, dafür braucht es allerdings die AWS CLI ab Version 2.35.0. Solche Skills sind im Prinzip Markdown-Anleitungen, die der Agent bei Bedarf lädt. Der Befehl aws agent-toolkit add-skill in der AWS CLI installiert sie für alle Agenten, die es auf dem Rechner findet. Unter Linux gibt es RPM- und Debian-Pakete, unter Windows und macOS einen Docker-Container. Ein fertiges Docker-Image gibt es nicht, das müssen Nutzer aus einem kurzen Dockerfile aus der Dokumentation zusammenbauen. Standardmäßig sendet der Emulator anonymisierte Nutzungsdaten an AWS, was sich jedoch per Start-Flag oder Umgebungsvariable abschalten lässt.

Wer den Emulator selbst kompiliert, braucht Linux auf x86_64 oder aarch64, eine Rust-Toolchain, einen C-Compiler und mindestens 100 GByte freien Speicherplatz für die Build-Artefakte. Jeder emulierte Dienst ist ein eigenes Rust-Paket (Crate), weshalb schon ein Debug-Build sehr groß wird. Das gilt auch für den Embedded-Modus, denn der erste cargo test-Lauf kompiliert sämtliche Service-Crates des Emulators mit. AWS empfiehlt, das Build-Verzeichnis in der CI zu cachen und den Emulator auf einen Release-Commit festzulegen.

„Vibecode“ von AWS?

Matthew Goldberg, Senior Principal Engineer im Developer-Tools-Team von AWS, setzt mit dem Emulator eine KI-Duftnote: Nicht nur ist die Software vor allem auf das schnelle Testen von agentischer KI zugeschnitten, sondern sie ist laut Amazons Firmenblog auch ausschließlich von autonomen Agenten geschrieben. Das Team hat den Code weder verfasst noch geprüft. Goldberg beschreibt, wie ihn der autonome Bau eines C-Compilers von Agenten dazu inspirierte und der Emulator aus einem simplen Wochenendprojekt hervorging. Ein Team von Agenten pflegt die Testsuite, ein zweites sucht Abweichungen von der echten Cloud, ein drittes setzt die Korrekturen um. Jede Änderung muss zudem vor dem Merge ein automatisiertes Quality Gate passieren, an dem weitere Agenten unter anderem die Sicherheit des Codes kontrollieren.

Die autonome Entwicklung lässt sich in den Repository-Verzeichnissen issues/things-that-now-work und issues/things-that-do-not-work nachvollziehen, in die die Agenten hineinschreiben. Menschliche Hilfe von außen ist dabei nicht vorgesehen: Zwar können Nutzer auf GitHub Fehler melden, Pull-Requests nimmt AWS für das Projekt aber nicht an. Ganz unabhängig von dem Tool an sich ist hier also anschaulich zu sehen, in welche Richtung Softwareentwicklung gerade steuert – und wie die großen Systemhäuser versuchen, Vibe-Coding sinnvoll anzugehen.

(kki)

Mit gestohlenen Zugriffstoken für GitHub-Konten schleusen unbekannte Angreifer seit Dienstag Schadcode in Repositories ein, der die Secrets aus GitHub Actions und Cloudzugangsdaten abgreift.

Das Sicherheitsunternehmen Aikido zählt im Rahmen der auf den Namen wfx-loot getauften Kampagne bereits 4837 übernommene Konten, über die die Angreifer 61.764 Repositories attackiert haben. In mehr als 1800 Fällen sollen Workflows den Schadcode bereits ausgeführt haben.

Die Angreifer nutzen anscheinend keine Lücke in GitHub Actions aus, sondern missbrauchen die Schreibrechte gestohlener Token. Woher diese stammen, ist nur teilweise geklärt. Laut Fly.io wurden Token seiner GitHub-App missbraucht, die aus öffentlich erreichbaren .git/config-Dateien stammten; der Hoster widerruft sie. Eine Stellungnahme von GitHub liegt noch nicht vor.

Das Sicherheitsunternehmen SafeDep hat Schadcode-Commits bereits in über 8000 öffentlichen Repositories gefunden. Noch am Donnerstagmittag listete die GitHub-Suche mehr als 66.000 der typischen Test-Pull-Requests, rund 4300 davon vom selben Tag.

Ähnlich wie zuletzt beim Wurm testmetest erreichen Angreifer laut Aikido über Mitwirkenden- und Organisationsrechte mit über 10.000 Test-Pull-Requests auch Repositories, die den übernommenen Konten nicht selbst gehören. Damit können auch Organisationen betroffen sein, deren eigene Zugangsdaten gar nicht gestohlen wurden. Dürfen die Workflows eines Repositorys auf AWS oder Azure zugreifen, nutzt der Schadcode die erbeuteten Zugänge, um Hintertüren in den Cloudkonten einzurichten.

Spuren oft binnen einer Minute verwischt

Die Angreifer lassen ihren Opfern kaum Zeit zu reagieren. Sie öffnen zunächst einen Pull Request, um die Schreibrechte zu bestätigen. Dann folgt der eigentliche Schadcode: ein Shellskript, das die Angreifer in einen bestehenden Workflow einfügen, als neuen Workflow ablegen oder in npm-Projekten bei jeder Installation starten lassen.

Meist schon innerhalb einer Minute machen die Angreifer die Änderungen rückgängig und löschen den Workflow-Lauf samt Logs. Oft weist nur eine fehlende Laufnummer auf den Angriff hin. Eine Branch-Protection für vorgeschriebene Status-Checks kann das Skript mit gefälschten Erfolgsmeldungen aushebeln. Aikido zufolge setzt das Skript solche gefälschten Status-Checks tatsächlich ab; in den von SafeDep untersuchten Proben war diese Funktion dagegen nicht aktiviert.

Neben Token für KI-Dienste wie OpenAI, Anthropic oder Cursor fischt das eingeschleuste Skript insbesondere die Secrets aus GitHub Actions ab, außerdem Zugangsdaten für Clouddienste, Container-Umgebungen, Paketregister und SSH.

Haben die Bedrohungsakteure erst einmal Zugang zu Sitzungen bei AWS, Google Cloud und Azure, geht der Angriff weiter: Bei AWS öffnet das Skript eine IAM-Rolle für jedes AWS-Konto, in Azure trägt es zusätzliche Anmeldewege für Workflows aus dem kompromittierten Repository ein. Erbeutete Daten schickte das Skript laut Aikido in dieser Kampagne per HTTP an Server der Angreifer. SafeDep fand in untersuchten Payloads zudem eine Exfiltration über Telegram.

Selbsttest: Ein Pull Request verrät das gekaperte Konto

Entwicklerinnen und Entwickler, die seit Dienstag einen Branch wfx-docs, den Pull-Request docs: dependency audit notes oder Commits wie ci: refresh build cache, chore: add ci helper und chore: add dependency audit workflow in ihren Repositories finden, sollten das zugehörige Konto als kompromittiert ansehen, auch wenn noch kein Schadcode folgte. Verdächtig sind laut den Sicherheitsforschern von Aikido zudem kurzlebige Branches, die mit chore/ beginnen und auf acht Zufallszeichen enden. Betroffene sollten Token, OAuth-Freigaben und SSH-Schlüssel ihres Kontos widerrufen.

Wurde bereits Schadcode ausgeführt, müssen Betroffene neben dem Austausch der Secrets auch die Hintertüren eigens entfernen, etwa AWS-Rollen, die jedem Konto vertrauen, oder in Azure Federated Credentials mit dem Präfix wfx-ci-. Wer npm install auf einem betroffenen Commit ausgeführt hat, muss auch den eigenen Rechner als kompromittiert betrachten.

Der Schadcode gelangte auch in Paketdistributionen. Aikido nennt das Packagist-Paket digitalelvis/neuronai-studio 3.14.3 sowie die Go-Modul-Versionen github.com/onuragtas/docker-env v1.0.278 und v1.0.280. SafeDep führt darüber hinaus github.com/onuragtas/redock, eine weitere docker-env-Version und eine über den Go-Modul-Proxy verfügbare Pseudo-Version von github.com/vkuznet/gocurl auf. Bei den Go-Modulen liegt der Schadcode in einer GitHub-Actions-Workflow-Datei; ein gewöhnlicher Go-Build führt diese nicht aus. Wer ein solches Modul lediglich als Go-Abhängigkeit einbindet, ist dadurch wahrscheinlich nicht betroffen.

(mro)