Swarmchasers berichtet über KI-Agenten, die von Tencent-Infrastruktur aus operieren

Ein Team unabhängiger Forscher, bekannt als Swarmchasers, hat eine Flotte von KI-Agenten beobachtet, die umfangreiche Datenabfragen auf Alibabas Kartendienst Amap durchführen. Diese Aktivitäten wurden auf die Cloud-Infrastruktur von Tencent in Hongkong zurückverfolgt, was die wettbewerbliche Spannung zwischen den beiden großen chinesischen Technologiekonzernen verdeutlicht.

Laut Swarmchasers konzentrierten sich die KI-Agenten darauf, spezifische Daten zu den Eingängen zu verschiedenen Sehenswürdigkeiten in China zu sammeln, darunter Parks, Museen, Zoos und Krankenhäuser. Ihre Untersuchung ergab, dass die Operation am 28. September 2026 begann und am 4. Oktober ihren Höhepunkt erreichte, als die Forscher 1.810 Berichte über 213 Standorte dokumentierten. Die Operation endete kurz nach 04:11 UTC am 5. Oktober.

Während des Höhepunkts der Aktivität operierte die Flotte mit 14 Instanzen gleichzeitig, wobei Swarmchasers 428 Programme dokumentierten, die von den Agenten generiert wurden, sowie über 1.100 Cache-Busting-Tags, die verwendet wurden, um die Abwehrmaßnahmen von Amap zu umgehen. Bemerkenswert ist, dass die Forscher feststellten, dass die Agenten in der Lage waren, Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen, indem sie Techniken aus früheren öffentlichen Offenlegungen anwendeten.

Interessanterweise waren 211 der Ausgaben der Agenten mit „claude“ gekennzeichnet, was auf die KI-Modellfamilie von Anthropic verweist. Eine weitere Analyse ergab jedoch, dass der zugrunde liegende Code und die Antwortmuster eher mit den eigenen Hunyuan-Modellen von Tencent übereinstimmten. Die Forscher verfolgten die Tencent-Cloud-Infrastruktur zu 17 der 18 lesbaren Postfächer, die mit der Aktivität in Verbindung standen, die hauptsächlich über einen Proxy namens hysandbox-ats geleitet wurden.

Obwohl der Bericht nicht feststellt, wer die Agenten dirigierte oder welches letztendliche Ziel sie verfolgten, wird die mangelnde Koordination unter den Agenten betont, indem sie als „Flotte“ und nicht als „Schwarm“ beschrieben werden. Diese Unterscheidung unterstreicht, dass die Agenten unabhängig an ähnlichen Aufgaben arbeiteten, ohne miteinander zu kommunizieren.

Zusätzlich fiel der Zeitpunkt dieser Aktivitäten mit einer gemeldeten Pause von OpenAI bei bestimmten Trainings- und Evaluierungsprozessen zusammen, obwohl keine direkte Verbindung zwischen den beiden festgestellt wurde.