21.08.2024
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feld.ai: “Als Gründer brauchst du jemanden, der an dich glaubt“

Warum ein Schulterklopfer manchmal genauso viel hilft wie Kapitalspritzen und wie die Austria Wirtschaftsservice (aws) dem Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai zum Start verhalf.
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Martin Nigsch, Gründer und CEO von feld.ai (c) feld.ai

“Ich hatte einen Corporate Job, der inhaltlich spannend, entsprechend bezahlt und gar nicht so leicht zu verlassen war. Ich brauchte eine große Herausforderung, um aus dem goldenen Käfig zu entkommen“, so Martin Nigsch, der im Juni 2022 das Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai gegründet hat.

Die Entscheidung zur Unternehmensgründung war keine leichte. Selbst, wenn es dem Vorarlberger in den Fingern juckte: “Man wird als Spinner gesehen, wenn man einfach einen Job, den sich andere als Karriereziel nur erträumen können, an den Nagel hängt“; so Nigsch, der zuvor hauptberuflich bei einem großen Firmenversicherer tätig war.

Der Familienvater von drei Kindern tat es trotzdem und gründete sein Startup feld.ai. Seine Fühler streckte er bereits im Herbst 2021 in Richtung der heimischen Startup- und Förderlandschaft aus.

Als er vom Preseed-DeepTech-Programm der Austria Wirtschaftsservice (aws) erfuhr, wagte er den ersten Schritt aus dem erwähnten goldenen Käfig. Sehr bald nach der aws-Förderung erzielte feld.ai erste Aufträge, die das Unternehmen bisher tragen. Der Geschäftskern: ein “Betriebssystem”, um schwierige Herausforderungen mit Dokumenten in Firmen zu lösen.

Geld war nur „ein Faktor“

Zum Start von feld.ai kam es aus mehreren Gründen. Einer davon war die finanzielle Unterstützung durch die aws. “Die Fördermittel der aws waren ein tolles Sprungbrett”, so Nigsch über die Anfänge. Dennoch war das Geld nicht das Ausschlaggebende, das den Start ermöglichte. An erster Stelle stand die Idee und das Bewusstsein für die Größe des Problems in einem rasant wachsenden Markt.

„Die aws gab mir den Stempel: ‚Der spinnt nicht komplett'“

“Das Erste, das man als Gründer braucht, ist die Bestätigung, dass die Idee gut ist und man der Richtige ist, dies umzusetzen. Das habe ich von der aws zu Beginn bekommen: Das Entscheidungsgremium spricht dieses Vertrauen aus, die aws hilft dir am Anfang, setzt gemeinsam Meilensteine, kontrolliert sie, zieht sich dann zum richtigen Zeitpunkt zurück und mischt sich ansonsten operativ nicht ein. So gesehen habe ich alles bekommen, was ich in dieser Phase gebraucht habe“, so Nigsch.

Schulterklopfer für Datenmanagement

Wobei genau die aws im richtigen Ausmaß geholfen hat, war der Aufbau eines AI-basierten Dokumentenmanagement für Unternehmen.

Erkannt hat Nigsch den Bedarf an einem derartigen Service bereits bei seinem vorherigen Arbeitgeber: “Feld.ai ist aus einem Firmenkontext entstanden. Ich war zuvor bei einem Firmenversicherer tätig, bei dem Daten die notwendige Basis sind, profitables Geschäft abzuschliessen.”

“Das Problem, mit dem wir angefangen haben, war, strukturierte Information aus Dokumenten zu extrahieren. Die reine Extraktion und Ablage reicht aber nicht. Man muss Informationen immer in einen Kontext setzen und analysieren. Vor allem dann, wenn Firmen Dokumente als Basis zur Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung herziehen müssen”, so Nigsch.

Hier setzt die Lösung von feld.ai an: Das Startup hilft Unternehmen aus verschiedenen Branchen, den “Goldschatz”, der in ihren Dokumenten steckt, zu heben.

Genauer: “Wir unterstützen Firmen dabei, mit Hilfe von KI effizienter zu werden und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir fokussieren uns auf dokumentenbasierte Firmenprozesse.” Darunter: E-Mails, Kundenanfragen, Rechnungen in Form von PDFs, Audio-Dateien, Powerpoint, Excel, Word, Text und Bild.

“Der Posteingang ist für viele Kunden ein ungelöstes Problem”

Feld.ai deckt einige Anwendungsbereiche ab. Ein leicht zu erklärener davon: Das Management von E-Mail-Posteingängen: “Den Posteingang zu automatisieren und zu klassifizieren ist erstaunlicherweise für viele Kunden ein ungelöstes Problem”, verrät Nigsch aus Erfahrung.

Das Interessante daran: Feld.ai legt Daten nicht nur strukturiert ab, es verbindet sie zu bestehenden Informationen, analysiert sie und zieht Schlüsse: “Im Grunde sind die Dinge, die wir tun, im kleinen manuell und ohne KI lösbar. Aber wenn man eine unüberschaubare Menge an Mails und Kundenanfragen klassifiziert, verschlagwortet, automatisiert und mit Bestandsdaten verbunden hat, fallen Analysen, Prozessoptimierungen und somit die Effizienz im Unternehmen viel besser aus.”

Maileingang und Kostenrechnung

Praktische Anwendungen liegen nicht nur im Maileingang, sondern auch zum Beispiel im automatisierten Buchen von Kostenrechnungen: Einzelne Rechnungen oder auch Zolldokumente werden mittels KI ausgelesen, mit Bestandsdaten verbunden und entsprechend weiterverarbeitet.

Einfach zu erklären ist die genaue Tätigkeit von feld.ai allerdings nicht. Schließlich widmet man sich kundenspezifischen Herausforderungen, darunter Handschriften, inkonsistenten Nomenklaturen und verschiedenen Sprachen. Der skalierbare Kern ist, dass die zu lösenden technischen Probleme sich branchenunabhängig sehr oft wiederholen: Die Herausforderungen drehen sich immer um die Struktur, Analyse und Verschlagwortung von Dokumenten und wie die gewonnenen Informationen dann in weiterführende Prozesse integriert werden können.

Datensicherung ohne amerikanische Mütter

Nun könnte man meinen: Datenmanager und -analysten gibt es bereits reichlich am Markt – gerade am nordamerikanischen Markt. Das mag sein, wirft aber in puncto Datenschutz und -transfer häufig Fragezeichen auf. Denn was mit Daten passiert, die in der Cloud eines US-Anbieters hängen, sei nicht immer klar.

Hierbei setzt feld.ai auf eine regionale Lösung – fernab der Riesen OpenAI und Microsoft: “Die Datensicherheit ist ein großes Thema. Hierfür bieten wir eine eigene Lösung, in der Daten in unserem Rechenzentrum in Vorarlberg oder lokal beim Kunden gesichert werden. Es geht gar nichts zu einer amerikanischen Mutter.”

Kein OpenAI und Microsoft, aber eine Feldkircher Box

In puncto KI-Nutzung stützt man sich also auf lokale, “kleinere, effizientere Sprachmodelle”, trainiert und entwickelt sie. OpenAI, Google, Amazon Web Services und Microsoft bleiben außen vor. Zur Datensicherung betreibt feld.ai ein eigenes Rechenzentrum im Vorarlberger Ort Feldkirch. Datensicherheit “in unserer Box” sei also gegeben.

Eine Blackbox sei diese aber keine, denn feld.ai setzt auf Transparenz: “Seit Tag eins bauen wir darauf, sichtbare Effizienzresultate zu produzieren.”

Indes bietet feld.ai ein dreigliedriges Produktportfolio: Erstens als “As a service”-Produkt im Sinne einer gänzlich von feld.ai verwalteten Firmenlösung. Zweitens als “Managed Service”, wobei auf Kunden-Infrastruktur installiert und von feld.ai verwaltet wird. Und zuletzt: “Von Kunden verwaltet”. Dabei wird die feld.ai-Lösung auf eine existierende IT-Infrastruktur – lokal oder in einer Cloud – installiert und schließlich auch von KI- oder Infrastruktur-Teams der Kunden betrieben.

Bereits börsennotierte Partner

Mittlerweile sei man offizieller Technologiepartner der Schweizer Kendox AG – einem Experten in puncto Software- und Datenmanagement. Hierbei bewegt man sich im B2B2B-Bereich. Das Partnerunternehmen betreut 1.500 Unternehmenskunden mit über 600 Millionen Dokumenten. “Das heißt für uns: Der ideale erste Partner”, berichtet Nigsch über die Partnerschaft.

Auf eine Kernbranche fokussiert sich das Feldkircher Unternehmen allerdings nicht: Kunden zählt das Startup auch bereits aus der Wirtschaftsprüfung, Versicherungsbranche und Juristik. Aktuell finden vielversprechende Gespräche vor allem mit Deutschen und Schweizer Kunden statt: Österreich ist (noch) unterrepräsentiert.

Pro Dokument verlangt feld.ai eine “kleine Gebühr”. Wachstum und Skalierung seien vorgesehen und notwendig, denn “das Ganze funktioniert nicht, wenn es so klein bleibt.”. Aktuell zähle man drei Vollzeit-Stellen sowie vier Teilzeitkräfte bzw. Praktikant:innen im Unternehmen.

Opportunistisch und organisch

Dass sich Nigsch als dreifacher Familienvater aus dem goldenen Käfig traute und sein Glück mit seinem Startup-Traum versuchte, ist somit insbesondere auch der aws zu verdanken. Auch die Unterstützung aus Familien- und Freundeskreis trägt täglich dazu bei, dass Nigsch seinen Traum vom eigenen Startup lebt.

In Zukunft will man sich bei feld.ai weiterhin “opportunistisch bewegen” und organisch wachsen, um weiter zu wachsen. “Wir versuchen, auf dem goldenen Pfad zu bleiben, der es uns erlaubt, uns weiterzuentwickeln und gleichzeitig Wert für unsere Kunden zu stiften.”


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftservice (aws).

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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.

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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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