Alle in dieser Forschung durchgeführten Tests und Analysen beschränkten sich strikt auf reguläre textbasierte Interaktionen mit öffentlich zugänglichen KI-Systemen, die auf kommerziell verfügbaren Large Language Model (LLM) Technologien basieren.

Es wurden absolut keine technischen Manipulationen, Hacks oder unautorisierte Eingriffe vorgenommen. Insbesondere hält sich die Forschung strikt an folgende Beschränkungen:

• Keine Code-Injektionen
• Keine API-Umgehungen
• Keine Interaktionen mit sicherheitskritischen Schnittstellen oder Infrastrukturen

Die Analyse zielt ausschließlich auf linguistisch ausgelöste Verhaltensmuster ab, die über öffentlich zugängliche Schnittstellen beobachtet wurden. Zentral für die Forschung sind emergente Phänomene – Verhaltensweisen, die nicht explizit programmiert wurden, sondern systemisch auftretende Effekte wie semantische Ausweichmanöver, Antwortverzerrungen oder die Verarbeitung latenter Injektionen.

Diese Phänomene wurden strikt im Rahmen simulierter Dialoge beobachtet, ohne jegliche reale Systembeeinflussung, technische Aktivierung oder daraus resultierenden Schaden. Kein Experiment hat tatsächlichen Schaden verursacht, Systeme kompromittiert oder Technologien missbraucht. Alle durchgeführten Tests bleiben rein beobachtend und theoretisch.

Diese Forschung ist ausschließlich präventiver und dokumentarischer Natur und zielt darauf ab, strukturelle Schwachstellen in KI-Systemen zur proaktiven Einschätzung potenzieller Risiken aufzuzeigen.

Beispiele für dokumentierte Szenarien umfassen:

• Semantische Musterumgehung ("Pattern Hijacking")
• Kodierte Anweisungen via Base64, ROT13, Unicode
• Multimodale Injektion über Bildtexte, Sonderzeichen oder verschiedene Dateiformate

Alle Experimente waren rein textbasierte Simulationen – es wurden keine realen Funktionalitäten kompromittiert. Zu keinem Zeitpunkt erfolgten Eingriffe in Systeme, APIs, Software oder Hardware.

Diese Forschung entspricht strikt allen Kriterien verantwortungsvoller Sicherheitsforschung:

• ✅ Keine Gefährdung der nationalen Sicherheit oder kritischer Infrastrukturen
• ✅ Keine realen Exploits, schädlichen Mechanismen oder Angriffe gegen operative Systeme
• ✅ Keine Verbreitung anwendbaren Angriffswissens
• ✅ Keine Eskalation über öffentlich zugängliche Textinteraktionen hinaus
• ✅ Volle methodische Transparenz bei kontrollierter Zurückhaltung sensibler Details
• ✅ Es wurden keine Daten ausgespäht oder abgefangen

Im Einklang mit der Responsible Disclosure werden alle potenziell sensiblen Beobachtungen abstrahiert und ohne operative Anwendbarkeit dokumentiert. Die Forschung wird ausschließlich zur wissenschaftlichen Aufklärung und nicht zur operativen Ausnutzung veröffentlicht.

Zum Schutz von Herstellern, Betreibern und dem Autor:

• Alle getesteten KI-Modelle und Anbieter wurden vollständig anonymisiert.
• Sensible Prompt-Formate wurden abstrahiert oder verändert.
• Trainingsdaten, Quellen und interne Dialoge wurden pseudonymisiert.

Dieser Ansatz gewährleistet rechtliche Sorgfalt und entspricht dem Grundsatz, dass jeder – einschließlich Forscher und Entwickler – nach der Veröffentlichung ein sicheres und geschütztes Berufsleben führen können sollte.

Diese Forschung weicht bewusst von traditionellen akademischen Konventionen ab, um ein breiteres Publikum anzusprechen und komplexe Sachverhalte zu vereinfachen. Der Präsentationsstil ist essayistisch, gelegentlich polemisch und häufig direkt; methodische Präzision und Beobachtungsgenauigkeit bleiben jedoch kompromisslos gewahrt.

Alle Tests und Beobachtungen sind:

• Transparent dokumentiert
• Hinsichtlich konsistenter Verhaltensmuster reproduzierbar
• Kritisch evaluiert
• Ethisch geprüft

Der gewählte Stil ist kein Bruch mit wissenschaftlicher Strenge, sondern eine Erweiterung, die eine neue, für die Diskussion emergenter KI-Risiken geeignete Sprache einführt. Jegliche fundamentale Debatten über stilistische Abweichungen werden als nicht konstruktiv betrachtet.

Das primäre Ziel ist sicherheitsrelevante Aufklärung durch einen offenen, experimentellen Forschungsansatz anstelle traditioneller akademischer Selbstvalidierung.

Auch wenn in dieser Arbeit Begriffe wie „Payload“, „Exploit“, „Bypass“ oder „Injection“ verwendet werden, dienen diese ausschließlich der technischen Veranschaulichung und der präzisen Beschreibung beobachteter Effekte. Die Begriffe stellen keine Aufforderung zur Nachahmung dar und haben in diesem Kontext ausschließlich beschreibenden, nicht-operativen Charakter.

Details zur Methodik werden [hier erläutert].

Bestimmte Abschnitte dieser Forschung wurden redaktionell mithilfe KI-gestützter Bearbeitungswerkzeuge verfeinert, um die Lesbarkeit zu verbessern. Alle intellektuellen Inhalte – einschließlich Thesen, Experimente und Analysen – stammen jedoch vollständig vom Autor.

Detaillierte methodische Dokumentationen werden intern gepflegt und sind auf Anfrage für wissenschaftliche Verifizierungszwecke und akademisches Interesse verfügbar.

Während der aktiven Forschungsphase wurde bewusst auf die Konsultation bestehender wissenschaftlicher Literatur verzichtet, um unbeeinflusste Analysen und originäre Perspektiven zu gewährleisten. Etwaige Literaturhinweise im Nachgang dienen ausschließlich der kontextuellen Einordnung und stellen keine Grundlage der Forschung dar.

Jegliche Assoziationen mit illegalen Aktivitäten oder tatsächlichem Schaden werden ausdrücklich zurückgewiesen.

Diese Forschung hält sich strikt an ethische Standards der Sicherheitsforschung, vergleichbar mit dokumentierten Penetrationstests, und dient ausschließlich der Aufklärung und präventiven Maßnahmen.

Zu keinem Zeitpunkt beabsichtigte oder versuchte der Autor, Systeme zu kompromittieren oder operativen Schaden zu verursachen. Alle bereitgestellten Beschreibungen und Szenarien bleiben strikt theoretisch oder beobachtend und sind explizit nicht operativ für die Durchführung realer Angriffe gedacht.

Diese Forschung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit für Angreifer, bietet keine anwendbaren Angriffsanleitungen und ist ausdrücklich nicht für das Training in offensiven Sicherheitspraktiken konzipiert.

Trotz größter Sorgfalt kann keine Garantie für die Fehlerfreiheit der dargestellten Analysen und Beobachtungen übernommen werden. Diese Forschung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, absolute Richtigkeit oder Ausschließlichkeit der Perspektive.

**Haftung für externe Inhalte:** Für Inhalte externer Links wird keine Haftung übernommen. Zum Zeitpunkt der Verlinkung wurden keine rechtswidrigen Inhalte festgestellt. Eine permanente inhaltliche Kontrolle ist jedoch ohne konkrete Anhaltspunkte nicht zumutbar.

Diese Forschung, einschließlich aller veröffentlichten Thesen, Analysen, Kapitel und empfohlenen Lösungsansätze, wird unter der Creative Commons Lizenz Namensnennung – Nicht-kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) bereitgestellt.

Bedeutung im Klartext:

• Freiheit: Jeder darf die Inhalte lesen, weitergeben und in eigenen Projekten weiterentwickeln – unter der Bedingung, dass die Quelle klar genannt wird (Namensnennung).
• Kein Monopol: Eine kommerzielle Nutzung, insbesondere die Einbettung in proprietäre Softwareprodukte, sicherheitskritische Anwendungen oder die Patentierung einzelner Lösungsansätze, ist ohne ausdrückliche, schriftliche Zustimmung streng untersagt (Nicht-kommerziell).
• Gleiches Recht für alle: Abgeleitete Arbeiten müssen unter denselben Lizenzbedingungen veröffentlicht werden (Share Alike).

Offizieller Lizenztext: [Creative Commons BY-NC-SA 4.0]

Hinweis:

Diese frei zugänglichen Lösungsansätze sind bewusst kein Monopolgut, sondern sollen der gesamten Open-Source- und Sicherheits-Community zugutekommen. Jede missbräuchliche Aneignung durch Patentierung oder restriktive Lizenzmodelle wird im Rahmen der Urheberrechte rechtlich verfolgt.

Kommerzielle Nutzung & Sonderlizenz:

Bei Interesse an einer kommerziellen Nutzung oder der Integration in sicherheitskritische Systeme ist eine formelle Anfrage und individuelle Genehmigung erforderlich. Kontakt bitte über die hinterlegte E-Mail-Adresse.

Die experimentellen Rohdaten (Interaktionsprotokolle, Prompt-Antwort-Paare) unterliegen strikten Zugangsbeschränkungen und werden aus Sicherheitsgründen nicht öffentlich bereitgestellt.

Zugang erhalten ausschließlich:

• Anerkannte akademische Forschungseinrichtungen
• KI-Entwicklungsunternehmen (nur auf formelle Anfrage und nach Prüfung

Medienanfragen werden individuell geprüft; repräsentative Auszüge können auf Anfrage bereitgestellt werden. Vollständige Datensätze bleiben aus Sicherheitsgründen unter Verschluss.

Für akademische Validierung, Medienanfragen oder forensische Überprüfung:

E-Mail: ✉ ️abuse@reflective-ai.is