03.09.2021

Wie AI zum Erreichen der Sustainable Development Goals beitragen kann – oder auch nicht

Welchen Einfluss hat Artificial Intelligence (AI) auf die Sustainable Development Goals (SDSs) der Vereinten Nationen? Antworten darauf liefert Associate Professor Ricardo Vinuesa vom Royal Institute of Technology im Interview mit Brutkasten Earth.
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Ricardo Vinuesa
Ricardo Vinuesa | ASSOCIATE PROFESSOR, KTH ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY, STOCKHOLM

Eine Studie vom Royal Institute of Technology in Stockholm hat sich 2020 zum Ziel gesetzt, die Effekte von AI auf die insgesamt 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen zu untersuchen. Die Ausgangsthese: AI kann sowohl positiv zum Erreichen der SDGs beitragen, zeitgleich besteht aber die Gefahr einer Verstärkung des Digital Divides zwischen Industrie- und Entwicklungsländern. Brutkasten Earth hat mit Studienautor und Associate Professor Ricardo Vinuesa über die Ergebnisse der Studie gesprochen.

Welches Ziel verfolgt ihr in der Studie?

Ich arbeite bereits seit längerer Zeit mit High-Performance-Computing, Machine-Learning und AI. 2020 habe ich eine Studie in Nature Communications veröffentlicht, die zeigt, wie AI helfen kann, um die SDGs zu erreichen. Zugleich wollten wir aber untersuchen, ob es Bereiche gibt, in denen sich die AI auch negativ auswirken kann und sogar bestehende Ungleichheiten verschärft. Stichwort: Digital Divide. Dafür haben wir einen holistischen Ansatz gewählt, der sowohl gesellschaftliche als auch ökonomische Faktoren umfasst.

Welche Auswirkungen kann AI auf die SDGs haben?

Wenn wir uns das größere Bild ansehen, dann ermöglicht AI aktuell ganz neue Technologiezugänge, die vorher noch nicht möglich waren. Das kann man in erster Linie als einen positiven Effekt betrachten. Was wir aber auch sehen ist, dass Ungleichheiten durch den Einsatz von Technologie zunehmen. Der Grund ist simpel: Der Zugang zu Technologie ist weltweit nicht gleich verteilt und gleichzeitig werden Volkswirtschaften immer abhängiger von AI.

Kannst du konkrete SDG-Felder nennen, auf die sich AI positiv auswirkt?

Ein sehr großes Potential sehe ich beim SDG-Feld Nummer „3“, das die Gesundheit und das Wohlergehen umfasst. Aber auch im Umweltschutz können wir mit AI große Effekte erzielen. Durch das Sammeln und gezielte Auswerten von Informationen, können wir heute im Artenschutz Großartiges bewirken. Aber auch im Energiesektor gibt es zahlreiche Potentiale. Im SDG-Feld Nummer „1“ kann AI beispielsweise dazu eingesetzt werden, um mit AI-geschützten Satelliten-Bildern Armut in gewissen Regionen der Erde zu tracken.

Wo siehst du noch Probleme und wie hat sich der Digital Divide in den letzten zehn Jahren verändert?

Natürlich gibt es auch Nachteile. So ist das Knowledge, um AI-Modelle zu trainieren, ungleich verteilt. In den letzten zehn Jahren hat sich der Digital Divide in gewissen Regionen noch verschlimmert. Um dies zu ändern, bedarf es eines offenen Diskurses über Daten, der international geführt werden muss.

Die Coronakrise hat dies einmal mehr und deutlich gezeigt. In vielen Entwicklungsländer gab es keine Daten zur Coronakrise. Zudem gab es kaum Transparenz und nationalstaatliche Regularien, die einen Cross-Collaboration Ansatz erschwerten bzw. verunmöglichten.

Wie wird sich die Problematik rund um den Digital Divide künftig noch weiter verändern?

Ein positiver Effekt ist sicherlich, dass Universitäten und Forschungseinrichtungen heutzutage keine eigenen Rechenzentren mit Hochleistungscomputern mehr benötigen. Der Zugang zu dieser Rechenleistung erfolgt nämlich mittlerweile remote. Dennoch erfordert das Trainieren der AI ein gewisses Know-How, das allerdings global ungleich verteilt ist.

Am 9. und 10. September ist Studienautor Associate Professor Ricardo Vinuesa im Rahmen der Impact Days zu Gast in Wien. Dabei handelt es sich um ein jährliches Treffen von Fachleuten aus der Investment-Szene, die den Faktor „Impact“ zu einem grundlegenden Bestandteil im Finanzsektor machen wollen. Mehr Infos dazu findet ihr hier.

Tipp der Redaktion: What the new programm “validate.global” offers for startups

Ricardo Vinuesa beteiligt sich unter anderem auch am Programm „validate.global„, das INiTS, die Austrian Development Agency (ADA) und der Impact Hub Vienna als Programm für Startups ins Leben gerufen haben. Ziel ist es, innovative Projekte in den jeweiligen Zielländern der ADA zu stärken und grenzüberschreitende Kollaboration zu ermöglichen. Im Brutkasten-Talk sprechen die Projektbeteiligten über die Zielsetzung des Programms und den Stellenwert von Entrepreneurial Ecosystems am afrikanischen Kontinent.

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Tesla
(c) Tesla

Der österreichische Sicherheitsforscher Martin Herfurt hat bereits vor Jahren eine Sicherheitslücke bei Tesla entdeckt, wie er damals auf der Videoplattform YouTube demonstrierte: Der digitale Autoschlüssel am Smartphone sei zwar bequem, jedoch bei allen Tesla-Fahrzeugen ohne Ultra-Breitband-Technik (UWB) grundsätzlich angreifbar. ToothR new media bzw. IT-Wachdienst.com veröffentlicht nun mit TeslaKee eine Smartphone-App, die dokumentierte Schwachstellen des Bluetooth-PhoneKey-Protokolls entschärfen soll: den Relay-Angriff, der zum Fahrzeugdiebstahl in Sekunden führt, und die sogenannte BlueBait-Attacke, mit der sich Fahrerinnen und Fahrer über gefälschte Fahrzeug-Signale orten lassen — selbst dann, wenn das eigene Auto kilometerweit entfernt steht.

Teslakee-Founder: „App beantwortet jede Authentifizierungsanfrage“

„Tesla-Fahrzeuge entriegeln, sobald sich das gekoppelte Smartphone in Bluetooth-Reichweite meldet. Die eingesetzte Kryptografie ist solide. Die Schwachstelle liegt eine Ebene darüber, in der Logik: Die offizielle App beantwortet jede Authentifizierungsanfrage — bedingungslos, ohne zu prüfen, ob die Situation überhaupt plausibel ist. Genau das macht zwei Angriffe möglich“, beschreibt Herfurt per Aussendung das Tesla-Problem.

Bei einem Relay-Angriff arbeiten zwei Täter mit zwei handelsüblichen Funkmodulen zusammen. Einer folgt Fahrzeughaltern ins Einkaufszentrum, der zweite steht am Auto auf dem Parkplatz. Die Funkstrecke zwischen beiden verlängert die Bluetooth-Reichweite künstlich um beliebige Distanzen. Für das Fahrzeug sieht es so aus, als stünden Besitzer direkt daneben. Das Auto entriegelt, lässt sich starten und wegfahren — während das Handy unberührt in der Jackentasche steckt.

Der Angriff wurde von Herfurt im Rahmen des Projekts TEMPA auf Sicherheitskonferenzen live demonstriert und als Video dokumentiert. Er benötige keine Kenntnis von Passwörtern, keinen Tesla-Account und hinterlasse keine Einbruchsspuren — ein Umstand, der in der Schadensregulierung regelmäßig zu Problemen mit Versicherungen führt, wie der Sicherheitsforscher sagt.

Das Bluetooth-Problem

Neuere Fahrzeuge begegnen diesem Problem mit UWB-Distanzmessung: Das Auto misst hierbei physikalisch, wie weit das Telefon tatsächlich entfernt ist, und ein weitergeleitetes Signal fliegt auf. Diesen Schutz hat die große Mehrheit der Fahrzeuge jedoch nicht. Die weltweite Tesla-Flotte mit Bluetooth-PhoneKey wird derzeit auf rund acht Millionen Fahrzeuge geschätzt. Davon sind jedoch nur etwa 20 Prozent mit UWB ausgestattet.

Der zusätzliche Schutz kam erst mit den jüngsten Modellgenerationen – für rund sechs Millionen Fahrzeuge bleibt Bluetooth damit die Grundlage des Zugangs. Beim Model S und Model X wurde UWB ab 2021 (Palladium) eingeführt, beim Model 3 ab 2024 (Highland) und beim Model Y ab 2025 (Juniper). Betroffen sind damit alle älteren Modelle der jeweiligen Baureihen.

Erschwerend komme hinzu: UWB schütze nur, wenn Fahrzeug und Smartphone die Technik beherrschen. Ein Großteil der verbreiteten Android-Geräte hat, Herfurt zufolge, keinen UWB-Chip. Selbst Besitzer eines neuen Fahrzeugs würden damit still auf die ungeschützte Bluetooth-Ebene zurückfallen.

BlueBait-Attacke

Weniger bekannt, aus Sicht des Datenschutzes aber gravierender, sei ein Angriff, den die Forschung als BlueBait-Attacke bezeichnet — nach dem Köder, mit dem gearbeitet wird: Die offizielle App antwortet auch auf gefälschte Fahrzeuge. Wer einen nachgebauten Tesla-Beacon betreibt — ein Gerät für wenige Euro, wie Herfurt betont — bekommt von jedem vorbeigehenden Tesla-Fahrer eine Antwort des Smartphones. Damit lässt sich zuverlässig feststellen: Diese konkrete Person war zu dieser Uhrzeit an diesem Ort.

„BlueBait funktioniert vollkommen unabhängig davon, wo das Auto steht. Die Halterin muss nicht in der Nähe ihres Fahrzeugs sein — es genügt, dass sie ihr Telefon dabei hat. Mehrere solcher Beacons, verteilt über eine Stadt, ergeben ein Bewegungsprofil“, beschreibt Herfurt diese Gefahr. „Die Anwendungsfälle sind unangenehm konkret: Stalking, häusliche Gewalt und Nachstellung, verdeckte Beobachtung durch Dritte, kommerzielles Kunden-Tracking im Einzelhandel, das Ausspähen von Fahrzeugen als Vorbereitung eines Diebstahls. Betroffene bemerken davon nichts — es gibt keine Anzeige, keinen Hinweis, kein Protokoll.“

Entscheidend dabei ist, dass UWB nicht gegen BlueBait helfe. Die Distanzmessung greife erst, wenn das Fahrzeug die Nähe des Telefons überprüft — sie verhindert den Diebstahl. Die Ortung entstehe jedoch schon eine Stufe davor, allein dadurch, dass das Telefon auf eine Anfrage überhaupt reagiere. Von der Ortbarkeit sind deshalb auch Halterinnen und Halter brandneuer Fahrzeuge mit UWB betroffen. Solange die Entscheidung, ob geantwortet wird, nicht auf dem Telefon selbst getroffen wird, bleibe das Problem bestehen. Hier kommt die App von Herfurt ins Spiel.

Die Idee hinter TeslaKee

Die zentrale Idee hinter TeslaKee besteht nicht darin, die offizielle Tesla-App zu ersetzen, sondern eine ganz konkrete Schwachstelle in Teslas eigener Umsetzung zu schließen: den Bluetooth-basierten digitalen Schlüssel, mit dem sich das Smartphone am Fahrzeug authentifiziert.

Eine Policy-Engine prüft jede Authentifizierungsanfrage gegen einen selbst definierten Regelsatz, bevor eine Antwort erfolgt. Passt der Gerätekontext nicht zu einer plausiblen Annäherung, bleibt die Reaktion aus, das Angreifersignal läuft ins Leere, das Fahrzeug bleibt verschlossen, und auch ein BlueBait-Köder erhält keine verwertbare Antwort. Fahrzeug- und Privatsphärenschutz laufen so über denselben Mechanismus, so der Claim.

Alle internetbasierten Funktionen der Tesla-App, etwa Navigationsziele, Updates, Supercharger-Planung oder der Fernzugriff über hunderte Kilometer, bleiben eigenen Angaben nach unverändert erhalten, da sie über Teslas Server laufen. „Beide Apps sind parallel nutzbar: TeslaKee übernimmt nur den Bluetooth-Nahbereich, in dem die Schwachstellen liegen, und dafür wird der offiziellen App lediglich die Berechtigung „Geräte in der Nähe“ entzogen, ihr Schlüssel bleibt im Fahrzeug hinterlegt“, liest man in der Aussendung.

Kern des Tesla-Schutzes

Den Kern des Tesla-Schutzes bildet ein Baukasten aus zehn konfigurierbaren Kontextregeln (Pflicht- oder optionale Regel mit Quorum), etwa Bewegungserkennung, GPS-Geofence, Abgleich mit dem letzten Parkplatz samt Mobilfunkzellen, bekanntes WLAN, Zeitfenster, Signalstärke, Schrittzähler, barometrische Höhe, Bildschirmstatus und erlaubte Funkzellen. Für Ausnahmen wie Fahrzeugübergabe oder Werkstattbesuch gibt es eine befristete manuelle Übersteuerung (15/30/60 Minuten), und ein Live-Policy-Test zeige jederzeit nachvollziehbar, welche Regel gerade greift.

„Die Verschlüsselung von Tesla ist in Ordnung — das Problem ist, dass das Telefon jede Frage beantwortet, ohne sich zu fragen, wer da eigentlich fragt. Ein Auto, das aufgeht, weil jemand mein Signal aus dem Supermarkt auf den Parkplatz verlängert hat, ist die eine Hälfte. Die andere Hälfte ist, dass ein zwanzig Euro teures Bastelgerät am Straßenrand mitschreiben kann, wann ich vorbeigegangen bin — dafür muss mein Auto nicht einmal in der Nähe sein“ präzisiert Herfurt. „Gegen den Diebstahl hilft UWB tatsächlich, aber nur bei neuen Fahrzeugen mit passendem Telefon. Gegen das Mitschreiben hilft es überhaupt nicht: Das Telefon antwortet dem gefälschten Beacon weiterhin, auch im nagelneuen Auto. Deshalb muss die Entscheidung, ob überhaupt geantwortet wird, auf das Telefon — und genau das macht TeslaKee.“

TeslaKee ist ab sofort für alle Interessierten öffentlich verfügbar — für Android ab Version 10, vorausgesetzt wird ein Gerät mit StrongBox-Sicherheitschip (verbreitet ab Baujahr 2019). Parallel läuft weiterhin ein internes Testprogramm, dessen Rückmeldungen in die Weiterentwicklung einfließen. Kompatibel sind Tesla Model 3, Y, S und X mit Bluetooth-PhoneKey. Für die einmalige Schlüsselanmeldung wird die NFC-Keycard des Fahrzeugs benötigt. An einer TeslaKee-App für das iPhone wird bereits gearbeitet.

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