Wie ich in zwei Tagen mit 4.700 Zeilen Code einen massiven WordPress-Spam-Angriff abgewehrt habe - dank Codex und Claude

Spam-Konten überfluteten meine Datenbank. Claude entdeckte die Schwachstellen, Codex schrieb die Lösungen - und ich implementierte eine neue Abwehrmaßnahme.

Wichtigste Erkenntnisse

• Spammer fanden Wege hinein und fluteten meine Datenbank.
• Claude und Codex wurden zu meinem Notfall-Coding-Team.
• Der Fix mit 4.700 Zeilen fügte stärkere Schutzmechanismen und Bereinigungstools hinzu.

Vor etwa einem Monat wurde meine Hauptwebsite Ziel eines neuen Angriffs. Spammer nutzten das Benutzernamensfeld als Übermittlungsweg für Nachrichten, indem sie es mit gefälschten Domains sowie kryptowährungsbezogenen Anreizen wie „Kontostand überprüfen“, „Gelder abheben“, „BTC-Überweisung“ und „Handlung erforderlich“ füllten. WordPress leitete diese Nachrichten anschließend in Form von Tausenden von E-Mails mit dem Betreff „Neue Benutzerregistrierung“ an mich weiter.

Damals nutzte mein Server ein kommerziell erworbenes Sicherheitsprodukt, das meinen WordPress-Webauftritt vor Registrierungs-Spam schützen sollte. Dieses Produkt war offensichtlich nicht in der Lage, diese Aufgabe zu erfüllen.

Ich bin der Entwickler eines WordPress-Sicherheitsplugins, das dazu gedacht ist, Nutzern dabei zu helfen, den Zugriff auf ihre Webseiten einzuschränken. Da das von mir bezahlte Produkt zum Schutz vor Registrierungs-Spam nicht funktionierte, beschloss ich, eine Funktion zum Schutz vor Spam in mein bestehendes Plugin zu integrieren.

Ich machte schnell Screenshots meines Gmail-Bildschirms, auf dem mehrere hundert Spam-E-Mails zu sehen waren, gab diese E-Mails an Codex weiter und bat es, eine Abhilfeprobe zu schreiben, die ich umgehend in mein bestehendes Tool integrieren könnte. Nachdem Codex fertig war, stellte ich das verbesserte Plugin sowohl den Nutzern als auch auf meiner eigenen Website zur Verfügung.

Das Problem wandelte sich innerhalb einer Stunde von einem aktiven Angriff zu völliger Stille. Das war Anfang Juni. Dann, letzte Woche, kehrten die Angriffe wie ein Löwe zurück.

Im Laufe der Jahre ist mir aufgefallen, dass Spammer dazu neigen, ihre Aktivitäten zu intensivieren. Sie testen verschiedene Websites und versuchen, leicht ausnutzbare Schwachstellen zu finden. Finden sie eine solche Schwachstelle, nutzen sie sie aus. Doch selbst nachdem man Gegenmaßnahmen ergriffen hat, hören die Angriffe nicht auf - die Angreifer testen weiterhin die Website und suchen nach neuen Zugangswegen. Ich bin mir sicher, dass die Bösewichte mittlerweile KI einsetzen, um diese Erkundungsversuche noch effektiver zu gestalten.

Am Freitagabend teilte mir mein Hosting-Provider mit, dass die Datenbank meiner Website auf mittlerweile mehr als 39.000 Benutzerkonten angewachsen sei - dazu kamen über 700.000 zusätzliche Datensätze zu diesen Benutzern. Es gab tausende Anmeldeversuche, die ständig fehlschlugen. Ich bemerkte das ebenfalls: Mein Posteingang sowie mein Spam-Ordner wurden mit zahlreichen Anmeldeanfragen in ziemlich schneller Folge überschwemmt. Das Benutzerkonto-Dashboard war derart überlastet, dass man die Seite nicht einmal mehr laden konnte.

Mir wurde höflich mitgeteilt, dass ich meine Datenbank bereinigen und verhindern müsse, dass dies erneut geschieht. Die unausgesprochene Botschaft meines Providers war: Falls ich nicht verhindere, dass die Angriffe seine Datenbankinfrastruktur infizieren, würde meine Website als unerwünscht gelten.

Dieser Artikel handelt davon, wie ich das Wochenende damit verbracht habe, Claude Cowork und OpenAI Codex zu nutzen, um gegen Spam vorzugehen - indem ich weitaus robustere Gegenmaßnahmen in mein Sicherheitsprodukt integrierte, um die Angriffe abzuwehren.

Vorbereitungen treffen

Wie bereits erwähnt, habe ich im Rahmen eines Nebenprojekts ein recht leistungsfähiges Sicherheitsprodukt, das WordPress-Webseiten schützt. Letztes Jahr habe ich Codex genutzt, um seine Fähigkeiten erheblich zu erweitern.

Damals habe ich Codex auf das 200 Dollar pro Monat kostende ChatGPT Pro-Abo upgegradet. Nachdem die entsprechenden Erweiterungen bereitgestellt worden waren, wechselte ich wieder zum 20 Dollar pro Monat kostenden ChatGPT Plus-Abo. Derzeit entwickle ich aktiv eine Reihe von Produkten für das Apple-Ökosystem. Dafür nutze ich Claude Code im 100 Dollar pro Monat kostenden Max-Abo.

Ich verwende beide KI-Systeme, damit ich Ihnen Bericht darüber erstatten kann. Allerdings halte ich den Code der jeweiligen KI voneinander getrennt. Codex kümmert sich also um die WordPress-Produkte, während Claude Code für die Apple-Produkte zuständig ist.

Da der Angriff auf meine Website erfolgte - die durch das WordPress-Produkt geschützt ist - war das ein Projekt für Codex. Eigentlich wollte ich jedoch nicht das zusätzliche Geld ausgeben, um den 100-Dollar-monatlichen ChatGPT-Plan abzuschließen, um das Problem zu beheben. Deswegen beschloss ich, Claude Cowork für jene Aspekte des Projekts zu nutzen, bei denen kein Code geschrieben werden musste - schließlich verfügt Claude Cowork über viel größere KI-Fähigkeiten - und Codex hauptsächlich zum Code-Schreiben einzusetzen.

Zu sagen, dass diese Kombination aus Diensten gut funktioniert hat, wäre eine gewaltige Untertreibung.

Claude Cowork auf meiner Website loslassen

Mein Gegenangriff begann mit einem Cybersecurity-Spiel à la „Whack-a-Mole“. Wie genau gelangten die Bösewichte hinein?

In meiner vorherigen Gegenmaßnahme hatte ich die Registrierungsseite für Nutzer blockiert. Ich hatte sogar spamähnliche Signale erkannt (maschinenerzeugte oder unsinnige Benutzernamen sowie fehlerhafte E-Mail-Adressen), außerdem Honypot-Felder verwendet, um Bots zu fangen. Zudem blockierte ich Registrierungen, bei denen keine gültigen MX-Einträge vorlagen, und überprüfte die Registrierungen anhand der StopForumSpam-Blockliste.

Doch irgendwie waren die Spammer wieder in großer Zahl da. Ich verbrachte etwa eine Stunde damit, meine Website zu durchsuchen, fand aber keine Schwachstellen. Deswegen beschloss ich, eine KI einzusetzen.

Technisch gesehen gehört das Sicherheitsprodukt zu ChatGPT Codex. Da ich jedoch im 20-Dollar-Plus-Tarif war, wollte ich Codex nicht mehr Arbeit aufbürden, als mein Nutzungslimit zuließ. Da Claude ein deutlich größeres Nutzungsfenster bot, beschloss ich, meine Arbeit aufzuteilen: Ich würde Claude zur Diagnose und Überprüfung nutzen und Codex zum Schreiben meines Codes. Letztendlich erwies sich dies als ein großartiges Teamwork.

Ich erklärte das Problem Cowork und setzte es in Gang. Zunächst verlangte es ein Administratorpasswort, doch ich erklärte, dass Spammer Mittel und Wege fänden, um ohne Admin-Zugang in das System einzudringen. Die KI schien das zu verstehen und machte sich anschließend daran, meine Website zu attackieren.

Nach etwa 40 Minuten Laufzeit erkannte das System eine Reihe von Problemen. Das offensichtlichste Problem war, dass zwar meine Registrierungsseite ein CAPTCHA enthielt, Spammer dennoch URLs einreichen konnten, über die eine Registrierung ohne Vorlage eines CAPTCHAs ausgelöst wurde. Das musste behoben werden.

Insgesamt wurden acht verschiedene Schwachstellen gefunden, die Spammern den Zugriff auf die Registrierungsdaten ermöglichten. Obwohl mein Sicherheitstool die Einsendungen überprüfte, konnten diese Angriffe die Tests umgehen.

Als Nächstes exportierte ich die Datenbank meiner Website und gab sie an Claude Cowork weiter. Ich wies das Programm an, sämtliche Informationen zu sammeln, die es über die Identifizierung von Spam-Konten sowie Spam-Methoden finden konnte - basierend darauf, was in der Vergangenheit die Schutzmechanismen durchdrungen hatte.

Cowork entdeckte zahlreiche Anzeichen dafür, dass viele Konten Spam verbreiteten. Außerdem stellte es fest, dass Spammer URLs in das Biografiefeld (nicht in das URL-Feld) einfügten.

Claude half mir dabei, die Schwachstellen auf der Website zu identifizieren und schlug neue Funktionen vor, die dem Plugin hinzugefügt werden sollten. Anschließend bat ich Claude, einen Prompt für mich zu verfassen, den ich in Codex eingeben konnte, damit dieser die von Claude erkannten Schwachstellen beheben konnte.

In seinem ersten Entwurf machte Claude einen Fehler und gab mir einen Prompt, der zu äußerst destruktivem Code geführt hätte. Nach sorgfältigem Durchlesen erklärte ich Claude das Problem - daraufhin schrieb es den Prompt neu. Diesmal war der Prompt hilfreich und nicht destruktiv. Man muss alles, was KI-Systeme erzeugen, doppelt überprüfen - insbesondere Prompts für andere KI-Systeme.

Ich war bereit, das Projekt an Codex zu übergeben.

Wofür reichen 20 Dollar?

Codex, der Kodier-Agent von OpenAI, ist im Rahmen des Plus-Abonnements für 20 US-Dollar pro Monat verfügbar. In einer meiner früheren Programmiersitzungen fand ich Codex äußerst leistungsfähig - doch ohne ein Upgrade blieb die Menge an Aufgaben, die es erledigen konnte, ziemlich begrenzt. Damals musste man das Pro-Abonnement für 200 US-Dollar pro Monat wählen (was ich für einen Monat auch getan habe). Mittlerweile gibt es verschiedene Upgrade-Schwellenwerte.

Ich wollte herausfinden, ob ich den gesamten Code, der nötig ist, um Spam-Angriffe abzuwehren, allein mit meinem bestehenden ChatGPT Plus-Abonnement erstellen kann.

TL;DR: Ich habe es geschafft, aber knapp.

Ich habe Codex verwendet, um drei Hauptsysteme zu erstellen. Erstens habe ich die Signale erweitert, die es zur Erkennung von Spam nutzt. Zweitens habe ich ein Registrierungs-CAPTCHA an alle möglichen Zugangswege hinzugefügt, über die sich jemand registrieren könnte - einschließlich des standardmäßigen WordPress-Registrierungsformulars sowie anderer öffentlicher Eingabepunkte wie der REST-API, XML-RPC, admin-ajax und benutzerdefinierte Registrierungsformulare.

Abschließend habe ich Codex genutzt, um ein umfangreiches, mehrstufiges Tool zur Bereinigung von Spam-Konten hinzuzufügen. Dieses Tool nutzt sämtliche Funktionen zur Analyse von Signalen, die auf Spam hindeuten, um festzustellen, ob ein Benutzerkonto als Spam-Konto gilt. Dazu musste ich einen völlig neuen Bereich in der Benutzeroberfläche hinzufügen - inklusive einer fortsetzbaren, im Browser gesteuerten Batch-Analyse sowie Löschfunktion.

Es war ein intensives Programmierwochenende. Für jede Stunde, in der dieses Tool nicht eingesetzt wurde, wurden immer mehr Nutzerkonten erstellt. Ich war in einem Wettlauf gegen die Zeit - ich musste das stoppen, bevor entweder die Spammer oder mein Hosting-Anbieter meinen Server abschalteten.

Am Samstag wurde ich zweimal von Codex ausgesperrt. Beim ersten Mal musste ich nur kurz warten, bis es wieder verfügbar war. Ich nutzte das als Vorwand, um zu Mittag zu essen. Beim zweiten Mal sollte die Auszeit jedoch mehrere Stunden dauern - Zeit, die ich eigentlich nicht hatte. Codex zeigte folgende Nachricht an:

Wenn man auf „Upgrade“ klickt, hat man die Möglichkeit, weitere Nutzungsgutscheine zu kaufen. Doch ich hatte keine Ahnung, wie diese Gutscheine mit der Menge an Arbeit zusammenhingen, die ich von Codex verlangte.

Dann gab es diese Option „Nutzung zurücksetzen“. Die hatte ich vorher noch nie gesehen. Ich beschloss, darauf zu klicken, um zu sehen, was passiert. Hier ist die Nachricht, die Codex anzeigte.

Also habe ich es ausprobiert. Ich drückte auf „Reset Usage“ und war wieder in Codex, wo ich weiter Code schrieb. Am Samstag nutzte ich diese Funktion zweimal und arbeitete unermüdlich, bis es Zeit zum Schlafen war. Jeder Reset verschaffte mir etwa 45 zusätzliche Minuten zum Programmieren.

Am Sonntag ging es eher um Tests als um Programmierung. Denken Sie daran: Ich hatte mehr als 39.000 Benutzerkonten sowie über 700.000 zugehörige Nutzerdaten zu löschen. Ich kopierte eine Kopie dieser Datenbank von meinem Server auf meinen lokalen Entwicklungsrechner und führte anschließend mein Tool zur Bereinigung der Konten darauf aus. Aufgrund der Verbindungen zum remoteen StopForumSpam-Service dauerte jeder Testlauf etwa zwei Stunden.

Ich nutzte meinen dritten Reset, um nach meinem ersten Testlauf zur Kontobereinigung 45 Minuten lang Codeänderungen vorzunehmen. Als die Verbindung erneut unterbrochen wurde, war ich bereit, einen weiteren zweistündigen Testlauf zur Kontobereinigung durchzuführen. Das - zusammen mit dem Mittagessen - half mir, die vorgeschriebene Wartezeit bis zu meinem letzten Codierungsversuch zu überbrücken.

Gegen späten Sonntagnachmittag war ich bereit, die neuen Module auf meinem Server zu installieren. Ich lud die neue Version hoch. Seitdem habe ich keine Spam-Nachrichten in den Konten mehr festgestellt. Nach Ausführung des Bereinigungsprozesses löschte ich 15.069 von insgesamt 39.314 Benutzerkonten. Außerdem löschte ich 275.567 von 723.799 Benutzer-Metadatensätzen.

Das machte nicht nur meinen Hosting-Anbieter glücklich, sondern ermöglichte es mir auch, erneut auf das Dashboard des Benutzerkontos zuzugreifen.

Verständnis der Codex-Nutzung

Lassen Sie mich ganz klar sein: Ich bin erstaunt darüber, wie viel Arbeit ich mit meinem ChatGPT Plus-Abo, das mich 20 Dollar im Monat kostet, erledigen konnte. Ich wäre bereit gewesen, weitere Nutzungsguthaben zu kaufen oder alles Notwendige zu tun, um meinen Server zu schützen - doch das war nicht nötig.

Aber warum? Nachdem ich die Arbeit an dieser neuen Version abgeschlossen hatte (und all diese Funktionen stehen meinen Nutzern nun kostenlos zur Verfügung), hatte ich Zeit, noch etwas mehr über Codex nachzudenken. Was sind „Resets“ und wie funktionieren sie? Was sind Nutzungsguthaben? Wofür reichen sie aus?

Am 11. Juni stellte OpenAI die Zurücksetzfunktion in einem Beitrag auf X vor. Ein Sprecher von OpenAI teilte mir mit:

Sie häufen sich nicht durch normalen Gebrauch an und sind von gekauften Credits getrennt. Berechtigte Plus- und Pro-Nutzer haben beim Start dieser Funktion eine kostenlose Zurücksetzung erhalten. Es gibt nicht nur einen Grund, warum wir Zurücksetzungen gewähren: Manchmal, wenn wir an der Behebung eines Fehlers arbeiten; manchmal, um ein Meilenstein zu feiern. Und manchmal geschieht es einfach zum Spaß! Gesammelte Zurücksetzungen verfallen in der Regel 30 Tage nach ihrer Gewährung.

Die Credits sind wiederum auch irgendwie unklar definiert. Die Nutzung wird anhand von Tokens gemessen, nicht anhand von Credits. Doch die Nutzung wird in Form von Credits (und Abonnements) verkauft, nicht als Tokens. Vielleicht bräuchten wir dann keine KI, wenn diese Dinge etwas klarer wären.

Ich habe OpenAI gefragt, und sie schlugen vor, dass ich Codex frage. Hier sind die Prompts, die ich verwendet habe:

Überprüfen Sie ~/.codex/sessions, summieren Sie die Anzahl der Eingabe-, gecachten Eingabe- und Ausgabetokens aus diesem Codierfenster und wenden Sie den aktuellen Preiskatalog an.

Wie verhält sich diese Token-Anzahl im Vergleich zum aktuellen Preis für den Kauf von Credits?

Codex teilte mir mit, dass mein gesamter Wochenend-Programmieraufwand 166.806.884 Tokens verbraucht hat. Hätte ich die Kosten nach den üblichen API-Tarifen bezahlt, wären das 146 Dollar gewesen. Ehrlich gesagt ist das für die Menge an Arbeit, die ich verlangt habe, überhaupt nicht schlecht. In Bezug auf Credits schätzt Codex, dass ich 3.651 Credits verbraucht hätte.

Aber das galt für mein gesamtes Arbeitswochenende - einschließlich der Arbeit, die im Rahmen meines ChatGPT Plus-Abonnements anfiel. Laut meinem Sitzungsprotokoll schätzt Codex, dass das Kontingent an Credits für ChatGPT in diesem Zeitraum etwa 500 betrug. Um weiterarbeiten zu können, ohne warten zu müssen, hätte ich also etwa 3.100 Credits kaufen müssen.

In dieser Situation wäre die richtige Entscheidung gewesen, auf das 100 Dollar pro Monat kostende Pro-Abonnement aufzurüsten. Codex lieferte diese Schätzung:

Basierend auf Ihrer beobachteten Nutzung von Plus dürften Sie mit Pro wahrscheinlich etwa 40.000 Codex-Guthaben pro längerem Nutzungszeitraum erhalten. OpenAI garantiert dies jedoch öffentlich nicht als festen Guthabenbetrag.

Nach der Veröffentlichung dieses Artikels lieferte OpenAI einige Nuancen und Klarstellungen zu Codexs obiger Schätzung. Sie sagten:

Obwohl die Zahl von 40.000 Credits offenbar eine auf dieses spezielle Projekt bezogene Schätzung darstellt, könnte ein zukünftiges Projekt - sogar für Sie! - zu einer völlig anderen Schätzung führen, abhängig vom Modell, dem Kontext, dem Grad der Parallelverarbeitung sowie der Zusammensetzung der Ein-/Ausgabedaten. Laut der veröffentlichten Vergleichstabelle bietet „Pro“ bis zu 5- bzw. 20-mal höhere Rate-Limits als „Plus“. Es soll dabei keineswegs der Eindruck entstehen, dass 40.000 Credits als Grundlage für die Berechnung der Limits zwischen den beiden Abrechnungsebenen zu verstehen sind.

Ehrlich gesagt: Egal, ob es zusätzlich hundert Dollar oder 146 Dollar gekostet hätte - es hätte sich auf jeden Fall gelohnt. Dass das nicht der Fall war und ich alles, was ich erreichen wollte, nur mit meinem regulären 20-Dollar-Tarif geschafft habe, ist einfach unglaublich.

Obwohl Codex den kreditäquivalenten Verbrauch auf 146 Dollar schätzte, wollten die Leute von OpenAI die Berechnung klären. Das ist, was sie mir nach der Veröffentlichung des Artikels sagten:

Basierend auf Ihrer Schätzung, dass Plus für diese Arbeitslast etwa 500 Credits abdeckte, blieben ungefähr 3.100 Credits übrig - was einem Wert von etwa 124 US-Dollar entspricht. Der Umstieg von Plus (20 US-Dollar) auf Pro (100 US-Dollar) bedeutet eine Preiserhöhung von 80 US-Dollar (nicht 100 US-Dollar). Daher glaube ich, dass der sinnvollere Vergleich darin besteht, die 80 US-Dollar für das Upgrade den zusätzlichen 124 US-Dollar an Credits gegenüberzustellen - anstatt 100 US-Dollar mit 146 US-Dollar zu vergleichen.

Wie erstaunlich ist das?

Am Wochenende habe ich in Zusammenarbeit mit Codex 4.700 Zeilen Code hinzugefügt und 170 Zeilen gelöscht - insgesamt ergibt das einen Nettozuwachs von 4.530 Zeilen in 138 neuen Prozedurfunktionen. Dazu kommen noch all der CSS- und HTML-Code, die Validierungs- und Testroutinen sowie die gesamte Arbeit am Benutzerinterface, die in derselben Zeit erledigt wurden.

Für einen erfahrenen Programmierer, der Vollzeit arbeitet, hätte diese Arbeit vermutlich 25 bis 45 Arbeitstage in Anspruch genommen - also bis zu acht Wochen. Claudes Arbeit bei der Datenbankanalyse würde vermutlich noch vier bis fünf weitere Tage hinzufügen.

Aber ich habe all das an einem Wochenende erledigt - im Rahmen der 120 Dollar, die ich monatlich für Claude und ChatGPT ausgebe. Wenn ich das alles allein hätte machen müssen, wäre es mir unmöglich gewesen, zwei ganze Monate ausschließlich für das Schreiben von Abhilfecode zu verwenden.

Lassen Sie mich das aber klarstellen: Diese Art des „Vibe Coding“ bedeutet nicht, einfach nur zurückzulehnen und die KI alles machen zu lassen. Ich wechsle ständig zwischen den KIs hin und her - ich arbeite mit einer KI, während die andere nachdenkt. Am Samstag habe ich 12 Stunden gearbeitet, am Sonntag mindestens acht weitere Stunden. Meine aktive Aufsicht und Mitwirkung waren für den gesamten Prozess absolut entscheidend.

Im Verlauf des Prozesses machte Codex zahlreiche Fehler, die behoben werden mussten. Claude beging einen Fehler, der meinen Server fast lahmgelegt hätte; außerdem verbrachte er drei Stunden damit, völlig falsche Wege einzuschlagen - nur um zu spät festzustellen, dass man von dort aus nicht weiterkam.

Aber unterschätzen Sie die geleistete Arbeit nicht. Ich habe an einem Wochenende eine umfangreiche Intervention durchgeführt, für die sonst ein Vollzeit-Programmierer monatelang gebraucht hätte.

Es gibt auch einen großen, aber immateriellen Vorteil. In vergangenen Jahren war ich allein, wenn es darum ging, Serverprobleme zu lösen. Oft lief auf meinen Servern mein eigener Code, und die Bewältigung von Angriffen sowie anderen Problemen lag in meiner Verantwortung. Hilfe zu bekommen, hätte erhebliche Beratungskosten bedeutet. Selbst wenn ein oder mehrere meiner Freunde bereit oder in der Lage gewesen wären zu helfen, hätte es Tage gedauert, sie auf den neuesten Stand zu bringen.

Also wehrte ich die Angriffe ganz allein ab. Meine Frau kann bezeugen, wie demoralisierend und überwältigend dieses Gefühl war.

Diesmal nicht. Diesmal konnte ich mit meinem kleinen Team von Codex und Cowork zusammenarbeiten. Ich kann gar nicht genug betonen, wie groß der Unterschied dadurch ist. Ja, sie können manchmal etwas schwerfällig sein. Und ja, das war nicht das, was ich für das Wochenende geplant hatte. Und ja, es gab Stress - schließlich bedeutete jede Stunde ohne Lösung weitere Angriffe.

Aber am Ende war ich nicht allein. Ich hatte zwei fähige Partner, die es in Minuten schafften, sich ins Thema einzuarbeiten. Sie halfen mir dabei, innerhalb von zwei Tagen eine umfangreiche Maßnahme zu diagnostizieren, zu entwickeln, zu testen und umzusetzen. Ich stellte Fragen - und bekam meist konstruktive, hilfreiche Antworten.

Ich fragte Claude: „Können Sie einen klärenden Prompt für Codex formulieren?“ und fragte Codex: „Haben Sie irgendwelche Analyseaufgaben, die ich Claude geben soll?“ Und das taten sie. Beide KI-Systeme wurden über die Existenz des jeweils anderen im Team informiert - doch keines von beiden lehnte ab, obwohl es sich um konkurrierende Produkte handelte.

Ich weiß, dass wir regelmäßig darüber sprechen, wie KI dazu führt, dass Arbeitsaufgaben zusammengefasst werden - insbesondere bei Programmierern und Schriftstellern. Doch als Einzelkämpfer, der die gesamte technische „Schuld“ meines kleinen Unternehmens tragen muss (sowie die Pflege von mehr als 20.000 Server-Installationen für meine Nutzer), war die Hilfe der KI eine echte Offenbarung - selbst zu diesem Zeitpunkt der Entwicklung generativer KI.

Ich bin müde und etwas erschöpft nach einem sehr intensiven Wochenende - aber nach diesem Angriff habe ich ein Gefühl erlebt, das ich bei der Bewältigung einer Cyberangriffskrise zuvor noch nie hatte: Es hat tatsächlich Spaß gemacht.

Wie verrückt ist das? Es hat eigentlich Spaß gemacht.

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