Apple-Systeme werden aktuell vermehrt angegriffen: Nach dem Exploitkit Coruna und der mittlerweile auf GitHub aufgetauchten Malware DarkSword, die Kriminellen als Vorbild dienen könnte, kursiert in gefälschten Repositories und via npm aktuell auch der macOS-Infostealer GhostClaw. Dieser versucht vom aktuellen Boom beim KI-Agenten OpenClaw zu profitieren und hofft, auf Nutzer zu treffen, die sich wenig mit dem Terminal auskennen – und dort Befehle einzutippen, die die Installation erst ermöglichen. Auch Entwickler, die nach OpenClaw-Werkzeugen suchen, könnten in die Falle tappen.

„Rug Pull“ mit quelloffener Software

Wie unter anderem die Jamf Threat Labs festgestellt haben, nutzt GhostClaw auch die Tatsache aus, dass Development zunehmend KI-unterstützt erfolgt. Die Kampagne läuft offenbar bereits seit Anfang März, GhostClaw wird teilweise auch als GhostLoader bezeichnet. Hauptinstallationsweg war anfangs der Node.js-Paketmanager npm. Nun fand Jamf Threat Labs mehrere GitHub-Repositories, die ebenfalls der Verbreitung dienen. Mindestens acht neue Proben von GhostClaw wurden entdeckt.

Das Problem: Sowohl die npm-Pakete als auch das Material auf GitHub gibt sich als ungefährliche Software aus beziehungsweise kopiert bekannte Produkte, darunter SDKs, Entwicklerwerkzeuge und sogenannte Trading Bots für den Handel mit Kryptowährungen. Laut Jamf Threat Labs erfolgt dabei eine Art Rug Pull: Ungefährlicher oder gar nicht funktionierender Code bleibt zunächst aktiv, wird dann einige Wochen später aber durch die Malware-Komponenten ersetzt oder ergänzt. Dieses Vorgehen soll offenbar Vertrauen erschwindeln.

Anleitung zur Malware-Installation

Einige der entdeckten GhostClaw-Repositories, darunter das sogenannte antigravity-pack, enthalten sogar ein README-Dokument, in dem auch Anfängern beigebracht wird, wie sie die Malware zu installieren haben – inklusive Passwort-Eingabe. Auch via OpenClaw lässt sich der Schadcode installieren, dabei wird das SKILL-System von dem KI-Agenten missbraucht. GhostClaw ist zudem an macOS angepasst und generiert über das Osascript-Kommando auf den ersten Blick authentisch wirkende Dialoge, über die man zu Freigaben genötigt werden soll. Jamf Threat Labs nennt in seiner Analyse diverse Indicators of Compromise, also Dateien, mit denen sich eine Infektion feststellen lässt.

GhostClaw/GhostLoader stiehlt unter anderem Passwörter, interessiert sich für Krypto-Wallets und will Vollzugriff auf die Mac-SSD. Damit ist letztlich alles möglich. Auch ein entfernter Command-and-Control-Server wird angesprochen, Angreifer könnten den Mac also auch fernsteuern. Nutzer sollten ganz genau hinsehen, welche Repositories sie installieren oder über npm auf ihren Mac holen. Infos zum Vorgehen von GhostClaw via npm hat Jfrog Security Research zusammengetragen.

(bsc)

Meta hat am Mittwoch rund 700 Angestellte in Reality Labs sowie weitere Beschäftigte in der Personalgewinnung, im Vertrieb und bei Facebook entlassen, berichtet die New York Times. Reality Labs ist Metas Hardware-Sparte und für die Entwicklung von Smart Glasses und VR-Brillen zuständig.

Meta hatte schon im Januar 1.500 Stellen in der Abteilung gestrichen. Betroffen war primär die VR-Sparte. Der Konzern erklärte damals, dass er Investitionen vom Metaverse hin zur Wearables-Sparte verlagere, weil diese stärker wachse. Meta ist Marktführer bei KI-Brillen und hat seit Ende 2023 knapp zehn Millionen Geräte verkauft. Aus dem Bericht geht nicht hervor, auf welche Sparten die 700 neuen Kündigungen entfallen. Meta beschäftigte Ende des vergangenen Jahres knapp 79.000 Angestellte, rund 15.000 davon in Reality Labs.

Die jüngsten Maßnahmen erfolgen vor dem Hintergrund einer strategischen Neuausrichtung hin zu künstlicher Intelligenz. Meta plant in diesem Jahr Investitionen von bis zu 135 Milliarden Dollar, die überwiegend in die eigene KI-Infrastruktur und den Bau von Rechenzentren fließen sollen. Im vergangenen Jahr gab Meta zudem Milliarden für hoch qualifizierte KI-Fachkräfte aus. Ziel ist es, im Rennen um eine KI-Superintelligenz eine führende Rolle einzunehmen.

Meta testet neue Strukturen für KI-getriebene Teams

Das US-Nachrichtenportal Business Insider berichtet derweil, dass in einem rund 1.000 Personen starken Team innerhalb von Reality Labs eine grundlegende Neuordnung von Rollen und Teamstrukturen mit Blick auf künstliche Intelligenz erfolgt. Das Pilotprogramm sieht kleinere, funktionsübergreifende Teams und flachere Strukturen vor. Laut Meta stehen die Neuorganisation und die aktuellen Entlassungen dabei in keinem direkten Zusammenhang.

Laut einem internen Memo werden die Beschäftigten als „AI Builders“ neu eingeordnet und in sogenannten „Pods“ organisiert. Diese Einheiten bestehen aus wenigen Personen, die ergebnisorientiert und oft disziplinübergreifend arbeiten sollen. Die Pods werden von „Pod Leads“ geleitet, die wiederum „Org Leads“ unterstellt sind. Prozesse wie Leistungsbewertungen und Beförderungen sollen dabei von nicht näher bezeichneten „KI-Systemen“ unterstützt werden. Bereits im Februar sickerte durch, dass Meta die Mitarbeiterleistung künftig daran messen will, wie stark diese KI-Werkzeuge nutzen.

Parallel dazu setzt Meta verstärkt auf finanzielle Anreize für seine Führungsspitze. Erstmals seit dem Börsengang 2012 bietet der Konzern Top-Managern neue Aktienoptionen an, die an ambitionierte Kursziele geknüpft sind, berichtet Bloomberg. Demnach könnte der Wert der Vergütung in den kommenden fünf Jahren um bis zu 921 Millionen Dollar pro Führungskraft steigen. Vorausgesetzt natürlich, dass Meta die hochgesteckten Wachstumsziele erreicht. Der Konzern erklärte, die Maßnahme solle dazu dienen, Schlüsselpersonal im KI-Zeitalter zu binden und das Unternehmen zum Wachstum anzutreiben.

(tobe)

Viele Unternehmen verfügen über einen immensen Datenschatz zu eigenen Produkten, Userinnen und Usern, internen Arbeitsabläufen und mehr. Lange Zeit galt als Maxime, so viele Daten wie möglich zu sammeln, irgendwann könnten sie schließlich hilfreich werden. Diese Datensammlungen sind aber derart umfangreich, dass eine händische Analyse außerordentlich zeitintensiv wäre. Künstliche Intelligenz kann hier helfen, Muster erkennen und Rohdaten vorstrukturieren, um daraus Strategien abzuleiten. Unser Classroom KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen, vermittelt praxisnah Datenquellen zu erschließen und von den ersten Analysen bis zur überzeugenden Datenstory zu gelangen.

In fünf aufeinander aufbauenden Sessions lernen Teilnehmende die Fähigkeiten, um Daten strategisch zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu etablieren. Unser Experte etabliert dafür zunächst die notwendigen KI-Grundlagen. Darauf aufbauend widmet er sich etablierten Frameworks, etwa dem ACHIEVE-Framework und der Impact-vs-Effort-Matrix, um Use Cases systematisch zu bewerten und priorisieren. Im Folgenden lernen Teilnehmende alles Notwendige über Datenerfassung und -aufbereitung. Damit identifizieren sie strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, führen explorative Datenanalysen (EDA) durch und wenden Techniken zur Datenbereinigung an. Dabei behandelt unser Experte auch ethische Aspekte der Datenanalyse und zeigt auf, wie man darin Bias erkennt und vermeidet.

Mit traditionellen Analysemethoden und KI zur überzeugenden Datenstory

Im weiteren Verlauf des Classrooms lernen Teilnehmende die praktische Anwendung von Python und Jupyter Notebooks, um traditionelle Analysemethoden und modernen KI-Tools zu kombinieren und so Arbeitsprozesse erheblich zu beschleunigen. Unser Experte widmet sich zudem der Visualisierung von Analyseergebnissen. Dabei erklärt er, wann statische oder interaktive Darstellungen sinnvoll sind und wie man komplexe Daten verständlich präsentiert.

Abschließend steht das Storytelling mit Daten im Fokus, um eine überzeugende Datenstory für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln, einen strukturierten Kommunikationsplan zu erstellen und eine fokussierte Mini-Datenstrategie für einen konkreten Use Case zu entwerfen. Mit diesem Wissen sind Teilnehmende dazu in der Lage, nachhaltige und datengetriebene Initiativen im Unternehmen zu etablieren. Die Termine der Sessions sind:

• 03.06.26: Künstliche Intelligenz strategisch nutzen – vom Buzzword zum konkreten Use Case
• 10.06.26: Explorative Datenanalyse (EDA) – Datenquellen identifizieren und Datenqualität sichern
• 17.06.26: Datenanalyse mit Python – Jupyter Notebooks, Pandas und ChatGPT als Analyse-Werkzeuge
• 24.06.26: Datenvisualisierung mit Python und Tableau – von der Analyse zum aussagekräftigen Dashboard
• 01.07.26: Datenanalyse erfolgreich kommunizieren – zielgruppenorientierte Präsentation und Strategieplanung

Praxis- und Expertenwissen – live und für später

Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.

(cbo)