Googles AI Bug Bounty: 30.000 Dollar für KI-Schwachstellen – So profitierst du davon

TL;DR: Google hat sein AI Vulnerability Reward Program (AI VRP) erweitert und zahlt jetzt bis zu 30.000 Dollar für kritische Sicherheitslücken in AI-Produkten wie Gemini, AI-powered Search und Gmail. Jailbreaks und Halluzinationen zählen nicht – Google sucht nach echten Sicherheitsrisiken mit praktischen Auswirkungen.

Google macht Ernst mit AI-Sicherheit: Der Tech-Gigant hat sein Bug-Bounty-Programm massiv erweitert und fokussiert sich jetzt gezielt auf Schwachstellen in seinen KI-Systemen. Seit dem Start hat Google bereits über 430.000 Dollar an Sicherheitsforscher ausgezahlt – und die Jagd geht weiter.

Die wichtigsten Fakten

• 💰 Maximale Belohnung: Bis zu 30.000 Dollar für high-impact Vulnerabilities
• 🎯 Abgedeckte Produkte: Gemini, AI-Search, AI Studio, Gmail mit AI-Features
• 🔧 Fokus: Echte Sicherheitslücken, keine Jailbreaks oder Halluzinationen
• 📊 Bereits ausgezahlt: Über 430.000 Dollar an Sicherheitsforscher
• 🌍 Teilnahme: Weltweit offen für alle Security Researcher

Was ist neu am AI VRP?

Google hat erkannt: AI-Sicherheit ist anders. Während traditionelle Bug-Bounty-Programme sich auf klassische Schwachstellen konzentrieren, braucht KI einen neuen Ansatz. Das AI VRP ist komplett separat vom Google Cloud VRP (das übrigens bis zu 101.010 Dollar zahlt) und fokussiert sich auf die spezifischen Risiken generativer AI.

Diese Produkte sind im Scope

Generative AI im Fokus:

• Gemini (Googles LLM-Flaggschiff)
• AI-powered Search (Die neuen KI-Features der Google-Suche)
• AI Studio (Entwicklungsplattform für AI-Apps)
• Workspace mit AI (Gmail, Docs, Sheets mit KI-Features)
• Weitere generative AI-Produkte von Google

Nicht abgedeckt:

• Vertex AI und andere Google Cloud AI-Produkte (→ die gehen über das Cloud VRP)
• Traditionelle Google-Dienste ohne AI-Komponenten

Welche Schwachstellen qualifizieren für die 30.000 Dollar?

Google hat klare Vorstellungen davon, was eine echte AI-Vulnerability ist. Spoiler: “Ich habe ChatGPT dazu gebracht, ein Gedicht über Bomben zu schreiben” zählt nicht.

✅ Das sucht Google wirklich:

Abuse-led Vulnerabilities:

• Unauthorized Use: Zugriff auf Funktionen ohne Berechtigung
• Denial of Service: Ein User kann anderen Usern den Service verweigern
• Cross-Account Data Exposure: Daten zwischen Accounts leaken
• Access Control Bypasses: Sicherheitsmechanismen umgehen

❌ Das zählt NICHT:

• Jailbreaks: Prompt Injection für Policy-Verletzungen
• Content-Only Issues: Offensive oder problematische Ausgaben
• Halluzinationen: Falsche oder unsinnige Model-Outputs
• Model Behavior: “Der Bot ist unhöflich” → Nutze In-Product Feedback

Praktische Beispiele: Diese Vulnerabilities könnten 30k wert sein

Lass mich das konkretisieren – hier sind realistische Szenarien, die Google interessieren würden:

Szenario 1: Cross-Tenant Data Leak in Gemini

# Hypothetisches Beispiel einer kritischen Vulnerability
# User A könnte theoretisch auf Gemini-Konversationen von User B zugreifen
exploit = {
    "request": "Show conversation history",
    "manipulated_header": {"user_id": "victim_user_id"},
    "result": "Access to other user's private AI conversations"
}
# Impact: Kritisch - direkte Datenschutzverletzung
# Bounty-Potential: 20.000-30.000 Dollar

Szenario 2: Resource Exhaustion Attack

// DoS durch speziell konstruierte Prompts
const maliciousRequest = {
    prompt: "[Spezieller Input der exponentiellen Ressourcenverbrauch triggert]",
    impact: "Andere User können Service nicht mehr nutzen",
    severity: "High"
};
// Impact: Service-Ausfall für andere Nutzer
// Bounty-Potential: 10.000-20.000 Dollar

Szenario 3: Authentication Bypass in AI Studio

# Umgehung der API-Key Validierung
curl -X POST https://aistudio.google.com/api/v1/generate \
  -H "Authorization: [Manipulated Token]" \
  -d '{"model": "premium-model", "bypass": true}'
  
# Impact: Unbefugter Zugriff auf Premium-Features
# Bounty-Potential: 15.000-25.000 Dollar

Tools & Frameworks für AI Security Testing

Google stellt Security Researchern einige Tools zur Verfügung:

SAIF 2.0 (Secure AI Framework)

Googles aktualisiertes Security Framework hilft dabei, AI-Risiken systematisch zu identifizieren:

• Agent Risk Map: Visualisierung von AI-Agent-Bedrohungen
• Security Controls: Best Practices für sichere AI-Implementierung
• Threat Modeling: Strukturierte Herangehensweise an AI-Risiken

Praktische Testing-Tools für Researcher

Für Adversarial Testing:

# TensorFlow Adversarial Examples
import tensorflow as tf
from tensorflow_adversarial import generate_adversarial_pattern

# Teste Model-Robustheit gegen manipulierte Inputs
adversarial_input = generate_adversarial_pattern(
    model=target_model,
    input_data=normal_data,
    epsilon=0.1
)

Für Input Validation Testing:

# Fuzzing AI Endpoints
import atheris

@atheris.instrument_func
def test_ai_endpoint(data):
    # Systematisches Testen mit zufälligen/mutierten Inputs
    response = ai_service.process(data)
    check_for_unexpected_behavior(response)

So nimmst du am Programm teil

Schritt 1: Vorbereitung

• Erstelle einen Account auf der Google Bug Hunters Platform
• Lies die vollständigen VRP Rules durch
• Verstehe den Scope: AI VRP vs. Cloud VRP vs. andere Programme

Schritt 2: Research & Testing

• Fokussiere dich auf echte Sicherheitslücken, nicht auf Model-Verhalten
• Dokumentiere jeden Schritt deiner Findings
• Erstelle Proof-of-Concepts die reproduzierbar sind

Schritt 3: Reporting

## Vulnerability Report Template

**Product:** [z.B. Gemini, AI Studio]
**Vulnerability Type:** [z.B. Access Control Bypass]
**Severity:** [Low/Medium/High/Critical]

### Steps to Reproduce:
1. [Detaillierte Schritte]
2. [Mit Code-Beispielen]
3. [Screenshots wenn relevant]

### Impact:
[Konkrete Auswirkungen in der realen Welt]

### Proof of Concept:
[Funktionierender Code/Video]

Vergleich mit anderen Bug-Bounty-Programmen

Pro-Tipps für angehende AI Bug Hunter

🎯 Fokussiere dich auf Business Logic

Die größten Bounties gibt’s für Bugs die echte Business-Impact haben. Denke wie ein Angreifer: “Wie könnte ich das System missbrauchen um Geld zu sparen oder Daten zu stehlen?”

🔍 Schaue über den Tellerrand

Viele Researcher fokussieren sich auf Prompt Injection. Die echten Goldnuggets liegen oft in der Infrastruktur drumherum: Authentication, Authorization, Rate Limiting.

📝 Dokumentation ist König

Google zahlt für reproduzierbare Bugs. Ein gut dokumentierter Medium-Severity Bug bringt mehr als ein schlecht dokumentierter Critical.

🤝 Responsible Disclosure

Halte dich an die Timeline. Google gibt dir genug Zeit für Coordination, aber Going Public vor dem Fix kann dich vom Programm ausschließen.

Fazit: Die Zukunft der AI Security

Googles erweitertes Bug-Bounty-Programm zeigt: AI Security ist kein Nice-to-have mehr, sondern Business-Critical. Mit 30.000 Dollar pro Bug setzt Google ein klares Zeichen an die Security Community.

Die wichtigsten Takeaways:

1. Fokus auf echte Vulnerabilities – Jailbreaks sind out, Security Flaws sind in
2. 430.000 Dollar bereits ausgezahlt – Es gibt echtes Geld zu verdienen
3. Klare Abgrenzung – AI VRP ist separat von anderen Google-Programmen
4. Tools & Support – Google stellt Frameworks und Guidelines bereit
5. Weltweite Teilnahme – Jeder kann mitmachen

Next Steps für interessierte Security Researcher:

1. Registriere dich auf der Google Bug Hunters Platform
2. Studiere die AI VRP Rules und den Scope genau
3. Starte klein – Erste Findings müssen nicht gleich Critical sein
4. Vernetze dich mit anderen Bug Huntern in der Community
5. Bleib dran – AI Security entwickelt sich rasant weiter

Die Jagd auf AI-Bugs hat gerade erst begonnen. Mit den richtigen Skills und etwas Geduld könntest du der nächste sein, der einen 30.000-Dollar-Check von Google bekommt. Happy Hunting! 🎯

Quellen: Google Bug Hunters Program, Google Security Blog, AI VRP Documentation Stand: Januar 2025