16.02.2023

Dieses Startup verhindert, dass dein Saugroboter deine Daten klaut

Apocrat, das Consent-Management-Startup aus St. Pölten, bietet eine Plattform für Nutzer:innen und Unternehmen. Mit seiner Arbeit will es die Nutzung und Verarbeitung von Daten sicher und datenschutzkonform im Überblick ermöglichen. Sie fokussieren sich auf den Datenschutz bei Smart-Home-Devices.
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Das Apocrat-Founderteam (v.l.): Armin Huremagic (CTO), Laura Kaltenbrunner (CMO und Alexander Jürgens (CEO) © Apocrat
Das Apocrat-Founderteam (v.l.): Armin Huremagic (CTO), Laura Kaltenbrunner (CMO) und Alexander Jürgens (CEO) © Apocrat

Das niederösterreichische Startup Apocrat hat eine Consent Management Plattform (CMP) für IoT-Geräte (Internet of Things) entwickelt und wendet sich damit sowohl an Nutzer:innen als auch an Anbieter von Endgeräten. Konkret fokussiert sich Apocrat auf Smart-Home-Geräte wie Staubsauger oder Smartwatches. Anbieter sollen die Consent-Management-Lösung von Apocrat in ihre Geräte integrieren können, während Nutzer:innen einen Überblick über ihren Datenschutz erhalten. Im brutkasten-Interview erklärt Apocrat-Geschäftsführer und Co-Founder Alexander Jürgens, wieso ihre Lösung für Smart-Home-Devices notwendig ist und welche rechtlichen Komponenten für User:innen und Anbieter in Europa zu beachten sind.

Worum geht es bei eurer Arbeit genau?

Apocrat bietet eine Lösung für die gesetzeskonforme Einholung von User Consent bei Internet-of-Things-Geräten (IoT) an. Wir bewegen uns also sowohl im rechtlichen als auch im technischen Umfeld. Der Hintergrund, warum das Einholen von Consent bei smarten Geräten so wichtig ist, sind die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland, Österreich und der ganzen EU. Die DSGVO (Datenschutzgrundverordnung) ist wahrscheinlich vielen ein Begriff, seither hat sich in Bezug auf die Einholung von User-Consent aber einiges getan: Wir bemerken das täglich, wenn wir beim Cookie-Banner auf Websites auf „akzeptieren“ klicken.

Während die Vorgaben für Websites relativ eindeutig waren, haben sich IoT-Geräte noch lange im rechtlichen Graubereich bewegt. Nun erfordert auch die Datenerhebung bei IoT-Geräten eine Zustimmung der Nutzer:innen, was allerdings nicht so einfach ist wie für Websites.

Ein Staubsaugroboter oder eine smarte Lichtsteuerung haben kein Display, auf dem man seine Zustimmung geben kann. Und genau da kommt Apocrat ins Spiel: Wir bieten Anbietern eine Software-Lösung, die sie direkt in ihre Geräte und ihre Steuerungsapp integrieren können. Über die App-Steuerung können Nutzer:innen dann ihre Zustimmung verwalten. Bisher bietet das noch kein anderes Unternehmen an.

Wie seid ihr auf die Idee zur Gründung von Apocrat gekommen?

Das Founder-Trio besteht aus CTO Armin Huremagic, CMO Laura Kaltenbrunner und mir, Alexander Jürgens als CEO. Wir kennen uns aus unserer Zeit an der FH St. Pölten, wo wir studiert und geforscht haben. Ursprünglich haben wir an der Idee eines Hardwaregeräts zur Kontrolle von Informationsflüssen bei smarten Geräten gefeilt. Wir sind dann auf eine vielversprechendere Herangehensweise umgeschwenkt und uns auf die Entwicklung einer Consent Management Plattform (CMP) für IoT-Geräte konzentriert.

Was unterscheidet euch von der üblichen Cookie-Abfrage?

Consent Management ist bei IoT-Geräten deutlich komplexer. Abgesehen davon, dass wir die User Experience transparent gestalten, werden bei IoT-Geräten gar keine Cookies verwendet, Apocrat arbeitet daher traffic-basiert. Die Software entscheidet dann, ob eine Datenabfrage eines Smart-Home-Geräts anhand der persönlichen User-Einstellungen erlaubt ist oder nicht. Die Consent-Einstellungen werden dafür zentral für jedes Endgerät in der Apocrat-Plattform gespeichert und in Regeln umformuliert, die wiederum an das Endgerät gesendet und von diesem für die Filterung des Traffics verwendet werden.

Warum der Fokus auf Smart-Home-Devices?

Mit dem Beschluss der DSGVO war der Umgang von personenbezogenen Daten
bei Smart-Home-Geräten zwar grundsätzlich geregelt, allerdings lag der Fokus auf Websites und weniger auf IoT-Geräten. Durch das TTDSG (Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz) hat sich das geändert, jetzt wird verstärkt auch auf Smart-Home-Geräte geachtet – und dabei auch auf nicht-personenbezogene Daten. Mit unserem Produkt wollen wir den Nutzer:innen die Entscheidungshoheit über ihre Daten zurückgeben.

Habt ihr konkrete Beispiele, wofür Nutzer:innen ihre Zustimmung geben?

Nehmen wir wieder das Beispiel des Staubsaugroboters her. User:innen können zustimmen, dass durch die Verarbeitung der Nutzungsdaten der Staubsauger laufend verbessert und für den Einsatz im Wohnraum optimiert wird. Darüber hinaus können sie auch angeben, ob sie relevante Angebote und personalisierte Werbung basierend auf ihrem Verhalten bekommen möchten. In unserer Lösung werden alle Punkte einzeln und übersichtlich abgefragt, sodass User:innen völlig transparent einzelnen Punkten zustimmen und andere ablehnen können.

Die Zustimmung zur Datenerhebung und -verarbeitung wird klar über die App-Steuerung des smarten Geräts abgefragt. User:innen werden dabei nacheinander gefragt, zu welcher Datennutzung sie zustimmen möchten. Die individuellen Präferenzen werden auf der Apocrat-Plattform gespeichert und können dort bearbeitet werden.

Auch in der IT wird die Sicherheit bei Smart-Home-Devices kritisiert, da sie leicht zu hacken sind. Wie seht ihr das?

Tatsächlich stellen die vielen Daten, die IoT-Geräte generieren, oftmals auch ein Sicherheitsrisiko dar: Stellen Sie sich vor, Sie haben fünf smarte Geräte zu Hause, zum Beispiel einen Staubsaugroboter, einen Home-Assistenten wie Alexa, einen Lautsprecher, ein Fitnessarmband und eine intelligente Lichtsteuerung. Alle Geräte sammeln Daten, und Sie können ihre Zustimmung zur Datenverarbeitung nicht zentral verwalten.

Die Geräte sprechen auch miteinander, dadurch gibt es hier potenziell weitere Informationsflüsse. Somit kann viel leichter nachvollzogen werden, dass alle Geräte einer Person gehören, auch ohne, dass diese personenbezogene Daten verarbeiten. Und: Der Zugriff auf ein ungesichertes Gerät reicht aus, um Personen zielgenau zu identifizieren und beispielsweise über ein Fitnessarmband zu tracken. Staubsaugroboter wiederum verfügen über Pläne der gesamten Wohnung – auch diese Daten sollten nicht unkontrolliert weiterverbreitet werden.

Was sind aktuelle Herausforderungen für euer Startup?

Da wir die ersten Klagen basierend auf dem TTDSG schon im zweiten Halbjahr von 2023 erwarten, ist der Zeithorizont recht knapp. Um diesen Rückenwind zu nutzen, müssen wir die letzten Kinderkrankheiten beheben, die im Technikbereich oft bestehen. Nicht zuletzt sind wir aktuell auf der Suche nach Entwicklungspartnern bzw. Anbietern von smarten Geräten.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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