02.06.2020

contextflow: Investment für Radiologie-Startup zwecks Kampf gegen Corona

Das Wiener Startup contextflow entwickelt KI-basierte Software für Radiologen und hat seine institutionelle Finanzierung auf einen siebenstelligen Betrag erhöht, um den Markteintritt zu beschleunigen und neue Funktionen im Zusammenhang mit dem Coronavirus zu entwickeln.
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Das Team von contextflow
Chief Scientist Georg Langs, Professor of Data Intelligence Allan Hanbury, CEO Markus Holzer, CTO Rene Donner. (c) contextflow

Bereits vor der Pandemie umfasste die Software des Unternehmens eine bildbasierte 3D-Suchmaschine (SEARCH), die Krankheitsbilder in Lungen-CTs erkennt, auch solche, die bei Corona-Patienten auftreten. Während Lungen-CT-Scans eine wichtige Rolle im Diagnoseprozess für häufige Lungenentzündungen spielen, wird ihre genaue Auswirkung auf die mit dem Coronavirus zusammenhängende Lungenentzündung aber noch von Radiologieexperten erforscht.

Das Wiener Radiologie KI Startup contextflow beteiligt sich an dieser Forschung und liefert Radiologen bereits corona-relevante Informationen bei der Auswertung von Scans potenzieller Cocid-19-Patienten für wissenschaftliche Zwecke. Dennoch, so der leitende beratende Radiologe des Wiener Allgemeinen Krankenhauses (AKH), Helmut Prosch, „könnten Radiologen besonders von der Möglichkeit profitieren, potenzielle Covid-19-Patienten schneller zu identifizieren, insbesondere jene, die auf der Intensivstation behandelt werden müssen“.

Neuer Investor für contextflow

Die derzeitigen Investoren von contextflow (IST Cube, APEX Ventures, Nina Capital, Crista Galli Ventures) erkannten bereits den Wert, den ein weiterer Ausbau der Fähigkeiten des Unternehmens in naher Zukunft bieten könnte. Zusammen mit einem neuen Investor, Novacaptial, stellten sie nun zusätzliche finanzielle Mittel zur Verfügung, um die Entwicklung der corona-relevanten Funktionen zu beschleunigen, wobei sie auf dem Fundament der Software als verbesserungsfähige Werkzeuge aufbauten.

+++contextflow: VCs aus London und Barcelona für Wiener AI-MedTech+++

„Die Agilität von contextflow innerhalb des aktuellen Gesundheitsnotfalls beweist ihre Widerstandsfähigkeit und ihre Fähigkeit, ihre Technologie und ihr Fachwissen schnell zur Verfügung zu stellen, um in einer Krise wie dieser einen Beitrag zu leisten“, sagt Andreas Riegler, Managing Partner bei APEX Ventures.
Marta Gaia Zanchi, Gründerin und geschäftsführende Partnerin bei Nina Capital, fährt fort: „Die Flexibilität von contextflow zeigt, wie schnell sie in einer Krise wie dieser einen Beitrag leisten können: Schnelligkeit ist der Schlüssel, und in einer Zeit, in der viele Startups Schwierigkeiten haben, ist es beeindruckend zu sehen, wie der contextflow schnell reagiert und nicht nur mit der Entwicklung neuer Funktionen beginnt, sondern tatsächlich relevante Technologie institutionenübergreifend an den Point of Care liefert.”

Einsatz der contextflow-Software in ganz Europa

Die Software von contextflow ist bereits in Krankenhäusern in ganz Europa im Einsatz. Die Covid-19-Funktionen werde derzeit für wissenschaftliche Zwecke so vielen Krankenhäusern und Kliniken wie möglich kostenlos zur Verfügung gestellt, um Radiologen und damit das Gesundheitssystem während der laufenden Pandemie zu unterstützen, heißt es in einer Aussendung.

CEO und Mitbegründer Markus Holzer erklärt: „Dank unserer bestehenden Technologie und der unmittelbaren Kommunikation mit unseren Partnerkrankenhäusern waren wir in der Lage, unser System rasch anzupassen und gemeinsam den Radiologen unter diesen einzigartigen Umständen einen Mehrwert zu bieten und darüber hinaus unser System innerhalb weniger Wochen an neue Standorte in Not zu bringen.”

contextflow ist ein Spin-off der Medizinischen Universität Wien, der Technischen Universität Wien und des europäischen Forschungsprojekts Khresmoi. Das Unternehmen wurde 2016 von einem Team aus KI- und medizinischen Bildgebungsexperten gegründet und befindet sich derzeit in der Proof-of-Concept-Phase mit 10 Partnerkrankenhäusern und -kliniken in ganz Europa.

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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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contextflow: Investment für Radiologie-Startup zwecks Kampf gegen Corona

  • Bereits vor der Pandemie umfasste die Software des Unternehmens eine bildbasierte 3D-Suchmaschine (SEARCH), die Krankheitsbilder in Lungen-CTs erkennt, auch solche, die bei Corona-Patienten auftreten.
  • Das Wiener Radiologie KI Startup contextflow beteiligt sich an der Forschung und liefert Radiologen bereits corona-relevante Informationen bei der Auswertung von Scans potenzieller Cocid-19-Patienten für wissenschaftliche Zwecke.
  • Zusammen mit einem neuen Investor, Novacaptial, stellten sie nun zusätzliche finanzielle Mittel zur Verfügung, um die Entwicklung der corona-relevanten Funktionen zu beschleunigen, wobei sie auf dem Fundament der Software als verbesserungsfähige Werkzeuge aufbauten.
  • Die Software von contextflow ist bereits in Krankenhäusern in ganz Europa im Einsatz.
  • contextflow ist ein Spin-off der Medizinischen Universität Wien, der Technischen Universität Wien und des europäischen Forschungsprojekts Khresmoi.
  • Das Unternehmen wurde 2016 von einem Team aus KI- und medizinischen Bildgebungsexperten gegründet und befindet sich derzeit in der Proof-of-Concept-Phase mit 10 Partnerkrankenhäusern und -kliniken in ganz Europa.

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