26.02.2025
KI

Broad AI: Hochreiter entwickelt neue KI, die besser als ChatGPT sein soll

Der Exzellenzcluster "Bilateral AI" unter der Leitung von Sepp Hochreiter startet am Mittwochabend in Form einer Auftaktveranstaltung in Linz. Die neue KI-Technologie soll bestehende Modelle wie ChatGPT und Co. in einem Punkt weit übertreffen.
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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
Sepp Hochreiter | (c) NXAI

Künstliche Intelligenz ist eines der zentralen Zukunftsthemen unserer Zeit. KI-Modelle wie ChatGPT sind längst fester Bestandteil unseres Alltags. Doch KI-Pionier Sepp Hochreiter sieht Schwachstellen in den aktuellen Modellen und großes Verbesserungspotenzial. Deshalb entwickelt er nun mit einem ausgewählten Forschungsteam eine neues KI-Modell, namens „Broad AI“. Es soll insbesondere in der Problemlösungsfähigkeit deutlich leistungsstärker sein als derzeitige Modelle.

„Für unsere Vision der ‚Broad AI‘ bündeln wir die gesamte Expertise der österreichischen KI-Forschung und wollen eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz schaffen, von der wir alle profitieren können“, sagt Projektleiter Sepp Hochreiter. Die Entwicklung des neuen KI-Modells erfolgt im Rahmen des Exzellenzclusters „Bilateral Artificial Intelligence“.

Broad AI: höhere Problemlösungsfähigkeit

Das Forschungsprojekt hat das Ziel, die Grundlagen für eine neue Ebene der Künstlichen Intelligenz zu schaffen. Die sogenannte „Broad AI“ soll nicht nur eine höhere Problemlösungsfähigkeit besitzen, sondern auch mit Abstraktionen umgehen können. Das bedeutet, dass sie eigenständig Schlussfolgerungen ziehen und umfassende kognitive Fähigkeiten entwickeln kann. Dadurch wäre sie in der Lage, komplexe Planungen unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren durchzuführen.

Darüber hinaus soll Broad AI ein tieferes Verständnis der Welt entwickeln. Im Gegensatz zu Sprachmodellen wie ChatGPT, die lediglich vorhandene Daten auswerten, könnte sie sogar eigene Wörter erfinden und dadurch auf eine neue Art kreativ werden, heißt es in der offiziellen Aussendung.

Kombination von Sub-symbolischer und Symbolischer KI

Um Broad AI zu realisieren, werden zwei zentrale Forschungsansätze im Bereich der KI kombiniert: Sub-symbolische KI (Maschinelles Lernen) und Symbolische KI (Wissensrepräsentation und logisches Schließen). Axel Polleres von der WU Wien, Teil des Forschungsteams, sagt dazu: „Das Projekt hat sich nicht nur zum Ziel gesetzt, die AI-Forschung standortübergreifend zu vernetzen, sondern auch die wichtigsten beiden Methoden der AI, symbolische und subsymbolische AI, zu verbinden. Das ist ein bedeutender erster Schritt zu effektiverer AI-Forschung und Anwendungen aus Österreich!“.

Die KI trainiere man mithilfe von Graph Neural Networks. Dabei nutzt sie einerseits die Rechenleistung von Computern zur Verarbeitung großer Datenmengen und greift andererseits auf Lernmethoden zurück, die an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Ein zentraler Aspekt der Forschung ist die Frage, wie Broad AI vertrauenswürdig, transparent, erklärbar und ethischen Prinzipien entsprechend gestaltet werden kann, erklärt Robert Legenstein, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung an der TU Graz.

Projekt „Broad AI“ wird mit 33 Mio. Euro gefördert

Um Broad AI zu entwickeln und zu trainieren, arbeiten Wissenschaftler:innen verschiedener österreichischer Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammen. Beteiligt sind die TU Wien, die WU Wien, die TU Graz, die Universität Klagenfurt sowie das Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Die Universität Linz (JKU) übernimmt die Leitung des Projekts.

Im Rahmen der Initiative „excellent=austria“ wurden vom Wissenschaftsfonds FWF und dem Bildungsministerium ingesamt neun Exzellenzcluster zu unterschiedlichen Forschungsthemen eingerichtet. Der Exzellenzcluster für Broad AI ist auf fünf Jahre ausgelegt und wird mit 33 Millionen Euro gefördert. Die Laufzeit könnte theoretisch sogar auf zehn Jahre verlängert werden, wodurch insgesamt bis zu 70 Millionen Euro zur Verfügung stehen würden.

„Der Cluster of Excellence ist eine große Auszeichnung und Bestätigung unserer bisherigen Forschungsarbeit, aber auch Ansporn, dass wir die Künstliche Intelligenz im Sinne der Menschen und zum Nutzen unserer Gesellschaft nachhaltig weiterentwickeln“, so Projektleiter Hochreiter.

Hochreiter entwickelte mit NXAI bereits ein LLM-Modell

Die Broad AI ist nicht das erste KI-Modell, das KI-Koryphäe Sepp Hochreiter entwickelt. Mit seinem Linzer Startup NXAI veröffentlichte er wenige Monate nach der Gründung im Mai sein erstes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete. Auch dieses Modell soll laut Startup weniger Rechenkapazität benötigen und trotzdem schneller und mit höherer Genauigkeit arbeiten als seine Konkurrenz. Im August folgte die nächste Version “xLSTM 7B Modell”. Das NXAI-Modell steht allerdings nicht in Konkurrenz mit ChatGPT, denn es richtet sich nicht an die breite Öffentlichkeit.

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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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