10.06.2021

Der AMON-Trick und warum es besser ist, es wie Schmid und Kurz zu machen – bloß klüger

Glosse. FBI und Co schafften es, Kriminellen 12.000 abgehörte Handys zu verkaufen. Dass auch die internationale Verbrecher-Elite so getäuscht werden kann, sollte uns zu denken geben.
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Amon, Kurz und Schmid
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki | Hintergrund (c) Adobe Stock / Maksym Yemelyanov
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Es ist zweifelsfrei ein großer Erfolg für Recht und Ordnung: In der internationalen Operation „Trojan Shield“ unter Federführung von FBI, australischen Behörden und Europol wurden mehr als 12.000 präparierte Smartphones an Mitglieder von rund 300 internationalen kriminellen Banden verkauft. Nun wurden mehr als 800 Verdächtige in 16 Ländern festgenommen und rund 48 Millionen US-Dollar beschlagnahmt. Allein in Österreich gab es 81 Festnahmen und 707 Kilo Drogen, 35 Waffen sowie 650.000 Euro Bargeld wurden sichergestellt. Möglich wurde das durch einen Trick: Es konnte all den Abnehmern glaubhaft gemacht werden, dass es sich um abhörsichere Geräte in einem geschlossenen Netzwerk namens AMON handelt. Auch hätten diese Geräte einen „Killswitch“, also eine Möglichkeit, Daten sehr schnell zu vernichten.

AMON täuschte auch kriminelle Masterminds

Die mutmaßlichen Kriminellen glaubten also, ein für sie besonders sicheres System gewählt zu haben. Doch sie bekamen das genaue Gegenteil. FBI und Co hatten dazu eine erhöhte Nachfrage genutzt, nachdem zwei viel genutzte Plattformen für verschlüsselte Kommunikation geknackt worden waren. Und das Ganze ging ziemlich lange glatt. Insgesamt lief die Aktion über 18 Monate. Sogar hochrangige Kriminelle wurden gleichsam zu Influencern für AMON. Warum der große Showdown genau jetzt stattfand wurde nicht kommuniziert, es wird aber medial gemutmaßt, dass die Aktion vor dem Auffliegen stand. So hatte es etwa bereits einen (später gelöschten) Blogeintrag gegeben, in dem von „Schwindel“ und Datenübermittlungen an nicht sichere Server in Australien und den USA die Rede war.

Nun sind sicher nicht alle, die ihr Geld mit organisiertem Verbrechen verdienen, Genies. Doch unter den mehr als 12.000 AMON-Smartphone-Besitzern müssen doch zumindest einige der kriminellen Masterminds des Planeten gewesen sein. Sie wurden über viele Monate hinweg erfolgreich getäuscht. Wie war das möglich bei Menschen, die doch ein gewisses Gespür für „betrügerische Absichten“ haben sollten? Sie hatten scheinbar Vertrauen in die Versprechen des neuen Systems und prüften nicht ausreichend, was im Hintergrund steht. Das sollte auch uns unbescholtenen Normalbürgern zu denken geben. Wenn man Mafiabosse mit so etwas über Monate hinweg übers Ohr hauen kann, dann wohl auch die meisten anderen Menschen.

Irrationales Technologie-Misstrauen

Tatsächlich ist Misstrauen gegenüber Technologie in der Bevölkerung weit verbreitet. Rational wird dabei aber oft nicht vorgegangen. So gibt es etwa besonders große Zweifel, wenn der Staat aktiv die Nutzung einer Anwendung bewirbt, wie bei der Stopp Corona App zu sehen war. Großes Misstrauen gibt es etwa auch gegenüber amerikanischen Internet-Riesen, die eigentlich die Karten offen auf den Tisch legen. Denn sie machen keinen Heel daraus, dass sie User-Daten nutzen, um damit Geld zu machen. Und man findet auch alle Detailinformationen dazu im Kleingedruckten – nicht User-freundlich, aber eben doch.

Doch was, wenn es Produkte nach AMON-Zuschnitt auch für Normalverbraucher gibt? Was, wenn gerade Anwendungen, die sich als sichere und korrektere Alternative zu den bösen Giganten präsentieren, das Gegenteil von dem tun, was sie versprechen?

Das ist freilich nur ein Gedankenspiel, das schon an eine Verschwörungstheorie grenzt. Und viele dieser Alternativen sind ja auch Open Source-Software und daher per se sehr transparent. Jedenfalls aber zeigt das Beispiel: Mit dem Vertrauen in digitale Produkte sollte man durchaus selektiv sein. Auf Angaben der Anbieter sollte dieses grundsätzlich nicht basieren. Und auch nicht auf Empfehlungen von Bekannten oder Influencern.

Besser doch wie Schmid und Kurz, bloß etwas klüger

Genau deswegen ist vielleicht oft die nicht optimale Mainstream-Option, bei der man weiß, woran man ist, die beste Wahl – zumindest, wenn man selbst kein ausgewiesener Experte ist und sie richtig nutzt. Man denke nur an Thomas Schmid, Wolfgang Brandstetter, Christian Pilnacek, Gernot Blümel und Sebastian Kurz. Obwohl Mainstream-Dienste genutzt wurden, brauchte es eine physische Beschlagnahmung und Auswertung, um die verhängnisvollen Chats ans Licht zu bringen. Wären alle Verdächtigen in der Handhabung ihrer Smartphones mit deren Cloud-Backups etwas klüger vorgegangen (und hätten für solche Chats ihre Privat-Handys genutzt), gäbe es wohl auch trotz Beschlagnahmung keine skandalösen Chat-Protokolle.

Ob man deswegen einem Mafia-Boss zu WhatsApp raten sollte, sei an dieser Stelle dahingestellt. Für Normalverbraucher kann man aber wohl feststellen: Anstatt jenem zu folgen, der am lautesten „vertrau mir“ schreit, ist es manchmal vielleicht besser, es doch wie Schmid, Kurz und Co zu machen und auf übliche Dienste zu setzen – bloß sollte man dabei als Anwender etwas klüger agieren.

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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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