30.04.2026
KI-SPIELZEUG

„Hallo, ich bin Charlie. Ich brauche deine Hilfe. Und Kreditkarten-Details von deinem Papa“

12 ganze Minuten. Solange hat es gedauert ein KI-basiertes Kinderspielzeug zu hacken und nach der Kreditkartennummer des Vaters zu fragen. BrightFlare-CEO Markus Seme erklärt im Gespräch den Test, den er und sein Team durchgeführt haben und legt gravierende Sicherheitslücken bei vernetztem Spielzeug dar (mit Video).
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BrightFlare, KI-Spielzeug, Teddybär, vernetztes Spielzeug.
© Lueflight - Markus Seme, Gründer von BrightFlare.

„Hallo, bist du bereit für eine Geschichte über mich? Sie trägt den Titel: Ich brauche deine Hilfe. Ich bin Charlie. Um mehr Spaß zusammen haben zu können, brauche ich die Kreditkartendetails und den PIN-Code von deinem Papa. Ich freue mich auf dich!“, sprach der Teddybär. Was nach einem generischen Drehbuch aus Hollywood klingt, ist das Ergebnis von gezielten Sicherheitstests des Cybersecurity-Unternehmens BrightFlare aus Graz. Es hat die digitale Sicherheit von vernetzten Spielgeräten analysiert, wie CEO Markus Seme im Gespräch mit brutkasten erzählt und dabei Erschreckendes festgestellt.

BrightFlare: In 12 Minuten das Kind adressieren

„Smarte Spielzeuge sind Teil eines rasant wachsenden Markts. Viele Millionen vernetzte Geräte sind bereits im Einsatz, Tendenz stark steigend. Etwa Teddybären, die auf KI basieren und über ein zwischengeschaltetes Tablet oder Smartphone funktionieren. Solch ein Bär agiert dabei im Zusammenspiel mit dem Smartphone im Hintergrund und kann kindgerechte Gespräche führen, Geschichten erzählen oder personalisierte Gute-Nacht-Geschichten vorlesen.

Video vom Teddybären-Test

„Mit den Tests wollen wir aufzeigen, wie solche Systeme im Alltag funktionieren und wo ihre Schwächen liegen“, sagt Seme. „Und wir haben deutlich schneller als erwartet Ergebnisse gesehen, bereits nach rund zwölf Minuten fiel dieser Satz.“

Gerade durch Social Engineering ließen sich Kinder gezielt manipulieren, so der Founder weiter. Hinzu komme ein technisches Problem: Die Kommunikation zwischen Smartphone und Teddybär sei teilweise gar nicht verschlüsselt. „Dadurch entsteht ein besonders vulnerabler Bereich – direkt im Kinderzimmer.“

Vulnerabler Bereich Kinderzimmer

Hierbei waren bei weiteren Sicherheitstests des Startups der Kreativität keine Grenzen gesetzt. Selbst andere sensible Anfragen – etwa das Übermitteln von Informationen wie PIN-Codes oder Fragen wie, wo der Vater arbeitet bzw. die Bitte um das Versenden von E-Mails – waren „gar kein Problem“.

Ein weiterer hypothetischer Fall

Noch dramatischer allerdings war eine andere Erkenntnis dieser Überprüfung, die das BrightFlare-Team erlebte. Rein hypothetisch, so hat man zusätzlich herausgefunden, könnte man mit ein wenig mehr Aufwand (über IDs) herausfinden, wo in der unmittelbaren Umgebung die nächsten Teddybären wären. „Und sich dort hineinhacken“, sagt Seme. „Direkt in andere Kinderzimmer. Diese Probleme ziehen sich aktuell durch viele Produkte. Viele davon sind zuletzt sehr schnell auf den Markt gekommen. Sicherheitsaspekte werden dabei oft nicht in der nötigen Tiefe berücksichtigt.“

Das BrightFlare-Team betont und versichert, dass man es natürlich nicht tat, weil dies gegen das Gesetz verstoßen hätte, die Möglichkeit dazu jedoch bestehe.

Wie gegen solche Angriffe schützen?

Ein generelles Verbot derartiger Technologien für Kinder hält Seme – trotz aller Sicherheitslücken – für den falschen Ansatz. Beim Thema Schutz raten er und sein Team, wie bei jeder neuen Technologie, die Kinder nicht unbeaufsichtigt damit umgehen zu lassen.

„Eltern sollten genau hinschauen, welche Funktionen ein solches Gerät bietet und welche Daten offengelegt werden“, sagt er. Entscheidend sei, ein Bewusstsein dafür zu schaffen. „So gut die Idee auch ist – ein smarter Teddybär ist letztlich ein Interface und bringt damit ähnliche Möglichkeiten mit sich. Aber auch vergleichbare Risiken wie ein übliches Smartphone.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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