24.07.2017

TU Graz arbeitet an IoT-Chips ohne eigene Stromversorgung

An der TU Graz wird an der Nutzung von RFID-Chips für das Internet der Dinge (IoT) gearbeitet. Sie kosten in der Produktion nur ein paar Cent und brauchen keine eigene Stromversorgung.
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(c) fotolia.com - Albert Lozano-Nieto: RFID-Chips sollen bald im IoT eingesetzt werden.

Im Alltag begegnen sie einem bereits andauernd: RFID-Chips sind einfache elektronische Bauteile, die etwa als Aufkleber zum Diebstahlschutz in Geschäften, als elektronische Liftkarten für Ski-Lifte oder in Reisepässen eingesetzt werden. „Passive Radiofrequenz-Identifikationsetiketten“, so der Fachausdruck im Deutschen, sind rudimentäre Computer, dünn wie eine Folie, die über keine eigene Stromversorgung verfügen. Sie werden allein über die Energie gespeist, die sie mittels Antenne empfangen. Typische Kosten in der Produktion: ein paar Cent. An der TU Graz wird nun, vom Wissenschaftsfonds FWF finanziert, erforscht, wie sich RFID-Chips für das Internet der Dinge (IoT) nutzen lassen – einen Prototypen gibt es bereits. Die größte Herausforderung: Wie gewährleistet man die Sicherheit?

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Vom abgeschlossenen Bereich ins offene System

(c) SFG: Hannes Groß

„Die Vision des Internet der Dinge, so wie wir es verstehen, ist, Computern die Fähigkeit zu verleihen, die Umgebung wahrzunehmen“, sagt Hannes Groß von der TU Graz. „Man stattet die Umgebung mit Sensoren aus, bindet sie an Computer an und verwendet das zur Prozessoptimierung.“ RFID-Chips, auch „Tags“ genannt, seien dafür besonders geeignet, so Groß. Bisherige Anwendungen von RFID-Tags seien aber nur für abgeschlossene Bereiche wie Logistikzentren oder eben Kaufhäuser konzipiert. Von IoT könne man hier noch nicht reden, sagt Groß. „Wir wollten ein offenes Internet der Dinge mit RFID-Tags gestalten und haben uns angesehen, welche Sicherheitslösungen dafür nötig sind.“ Denn in einem offenen System bestünden weitere Risiken.

Kryptografische Lösungen für Sicherheitsrisiken

Groß nennt mehrere Beispiele für Anwendungen, bei denen Sicherheit kritisch ist. Ein Bereich ist die Authentifizierung, wie etwa für Reisepässe oder berührungslose Schlüssel bei Autos. Ein RFID-Tag, der diese Aufgaben übernimmt, muss fälschungssicher sein. Ein anderer Bereich ist Privatheit: Hier geht es darum, dass der Tag Informationen nur jemandem weitergibt, dem er vertraut. All diese Dinge sind aus anderen Bereichen der Computersicherheit bekannt und es gibt kryptografische Lösungen dafür. „Die Anforderungen sind aus kryptografischer Sicht ähnlich wie für ein Handy“, sagt Groß.

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Tags müssen sich selbst schützen können

Der Unterschied liege in der begrenzten Leistung der RFID-Tags. „Weil die Tags mit so wenig Leistung auskommen müssen, versucht man normalerweise, möglichst viel Funktionalität auf das Lesegerät auszulagern.“ RFID-Tags funktionieren nur in Kombination mit speziellen Lesegeräten – in Kaufhäusern etwa gut sichtbar am Ausgang montiert, wo sie Alarm schlagen, wenn ein Tag zu nahe kommt. Damit die Tags nicht mit jedem beliebigen Lesegerät, etwa dem eines Angreifers, sensible Informationen austauschen, müssen sie sich selbst schützen können. Ein Auslagern der Berechnungen ist also nicht möglich. „Wir müssen alle kryptografischen Berechnungen auf dem Tag durchführen, obwohl dort kaum Leistung zur Verfügung steht“, erklärt Groß.

Chip-Größe und Rechen-Dauer als Herausforderungen

Das hat verschiedene Konsequenzen: „Jede Sicherheitsmaßnahme macht den Chip größer und teurer“, sagt Groß. Ein weiterer Faktor ist die Rechenzeit. „Wir können mit relativ wenig Leistung kryptografische Verfahren rechnen, indem wir sie auf einfache Einzelschritte herunterbrechen, sodass der Chip nur wenige Dinge auf einmal rechnet. Die investierte Zeit wird dabei aber immer größer“, so Groß. All das ist entscheidend für die Praxistauglichkeit der Technologie. Groß und seine Gruppe haben verschiedene gängige Sicherheitsprotokolle analysiert und ihre Anwendung auf RFID-Tags untersucht. „Wir haben verschiedene Angriffsszenarien durchgespielt, analysiert und uns Gegenmaßnahmen angesehen“, so Groß.

„Noch eine Weile bis zur Praxistauglichkeit“

(c) IAIK TU Graz: Der „Pioneer“

Zur Demonstration wurde ein Prototyp eines RFID-Tags entwickelt – der „Pioneer“. Er kommuniziert über ein Standard-Protokoll für sogenannte „Virtual Private Networks“ (VPN) mit einem Server im Internet. Das Protokoll wurde so adaptiert, dass es sich nahtlos in die bestehende Internet-Infrastruktur einfügt und zusätzlich die Anonymität der Tags wahrt. Der Prototyp verfügt über Sensoren und kann die damit aufgenommenen Daten verschlüsselt verschicken. Bis zur Praxistauglichkeit werde es noch eine Weile dauern, so Groß. Wie wichtig das Thema ist, zeigt die Kritik, mit der die RFID-Technologie zuweilen konfrontiert ist, und die sich auf den fehlenden Schutz der Tags konzentriert. Diese führe zu Datenschutzproblemen, heißt es. Mit den neuen Lösungen ließen sich diese Bedenken ausräumen. (PA/red)

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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