KI SpotlightNewsUnsichtbare Unicode-Zeichen: Spammer umgehen E-Mail-Filter mit ASCII-Smuggling
Microsoft beobachtet großvolumige Phishing-Kampagne mit unsichtbaren Unicode-Tag-Zeichen
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◆ Fakten auf einen Blick
- ASCII-Smuggling nutzt unsichtbare oder nicht darstellbare Unicode-Zeichen, insbesondere den Unicode-Tags-Block U+E0000–U+E007F, um Inhalte in scheinbar normalem Text zu verbergen.
- Microsoft-Forscher beobachteten eine großvolumige Phishing-Kampagne, bei der Angreifer unsichtbare Unicode-Tag-Zeichen verwendeten, um Finanz-Lockwörter wie 'funding' zu splitten und so E-Mail-Filter am Parsen zu hindern.
- In der Microsoft-Telemetrie stiegen Treffer auf eine Jagd-Signatur zur Erkennung von ASCII-Smuggling ab dem 9. Februar 2026 stark an und blieben an Wochentagen etwa drei Monate lang erhöht.
- Laut Microsoft Defender for Office 365-Telemetrie wurde die Mehrheit der Nachrichten durch mehrschichtige Schutzmechanismen erkannt, nicht durch ein einzelnes Unicode-spezifisches Signal.
- ASCII-Smuggling wurde ursprünglich in der KI-Prompt-Injection-Forschung populär, um Anweisungen vor Menschen zu verbergen, aber für KI-Modelle sichtbar zu machen.
- Der Sicherheitsforscher von Embrace the Red dokumentierte eine Schwachstelle in Microsoft 365 Copilot, bei der Prompt Injection per E-Mail, automatische Tool-Aufrufe und ASCII-Smuggling kombiniert wurden, um unsichtbar Daten zu exfiltrieren.
Unsichtbare Unicode-Zeichen umgehen E-Mail-Filter
Spammer setzen ASCII-Smuggling ein, um E-Mail-Filter zu umgehen. Sie nutzen unsichtbare Unicode-Zeichen aus dem Block U+E0000 bis U+E007F, die für Menschen nicht sichtbar sind, aber von Maschinen gelesen werden. Diese Zeichen sind eine Schattenkopie der druckbaren ASCII-Zeichen: U+E0041 entspricht 'A', U+E0061 entspricht 'a'. Der Block war ursprünglich für Sprachkennzeichnung gedacht, ist aber veraltet. Angreifer fügen diese unsichtbaren Zeichen zwischen die Buchstaben von Finanz-Lockwörtern wie 'funding' ein. Ein E-Mail-Filter, der nach dem exakten String 'funding' sucht, erkennt das Wort nicht mehr, weil die unsichtbaren Zeichen die Buchstabenfolge unterbrechen. Für den menschlichen Empfänger erscheint der Text normal, da die Zeichen nicht gerendert werden. So umgehen die Spammer die Keyword-basierte Filterlogik. Microsoft beobachtet eine großvolumige Phishing-Kampagne, die diese Technik nutzt.
Starker Anstieg der Angriffe seit Februar 2026
Microsofts Jagd-Signatur zur Erkennung von ASCII-Smuggling verzeichnete ab dem 9. Februar 2026 einen starken Anstieg der Treffer. Grund: Angreifer übernahmen die zuvor in der KI-Forschung populäre Technik ab Anfang Februar 2026 massenhaft für Phishing-Kampagnen; Microsofts im Rahmen der Prompt-Injection-Forschung entwickelte Signatur erkannte diese Angriffe nun, was zu einem sprunghaften Anstieg der erkannten Fälle führte. Die Zahlen blieben an Wochentagen etwa drei Monate erhöht. Die Telemetrie von Microsoft Defender for Office 365 zeigt, dass die Mehrheit der Nachrichten durch mehrschichtige Schutzmechanismen erkannt wurde – nicht durch ein einzelnes Unicode-spezifisches Signal. Diese mehrschichtigen Schutzmechanismen kombinieren verschiedene Erkennungssignale, sodass die Umgehung eines einzelnen Filters nicht ausreicht. Dadurch wurden die meisten Phishing-Mails trotz der hohen Trefferzahl abgefangen.
Technik stammt aus KI-Prompt-Injection-Forschung
ASCII-Smuggling wurde ursprünglich für Prompt-Injection-Angriffe auf KI-Modelle populär. Dabei verstecken Angreifer Anweisungen vor menschlichen Lesern, während KI-Modelle sie verarbeiten. Ein dokumentiertes Beispiel ist eine Schwachstelle in Microsoft 365 Copilot, bei der Prompt Injection per E-Mail, automatische Tool-Aufrufe und ASCII-Smuggling kombiniert wurden, um unbemerkt Daten zu exfiltrieren. Spammer haben die Technik nun adaptiert: Statt Anweisungen für KI zu verbergen, nutzen sie die Unsichtbarkeit der Zeichen, um Schlüsselwörter in E-Mails zu zerlegen und so Filter zu umgehen. Der Kerngedanke – für Menschen unsichtbar, für Maschinen lesbar – lässt sich direkt auf klassische Phishing-Abwehr übertragen.
