Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

Momcilo Nikolic

Momcilo Nikolic

05.07.2022

Iknaio: Neue Wege gegen Kinderpornographie und Cyberkriminalität

CFLW und Iknaio kombinieren Dark Web-Überwachung mit Kryptoasset-Analyse, um Ermittlungen gegen Cyber-Verbrechen zu erleichtern.

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✨ AI Kontextualisierung

Das niederländische Unternehmen CFLW Cyber Strategies BV und die österreichische Iknaio Cryptoasset Analytics GmbH haben eine Kooperationsvereinbarung unterzeichnet, um besser auf kriminelle Entwicklungen im Dark Web zu reagieren.

Iknaio analysiert Kryptoströme

Das 2021 gegründete Wiener Startup bietet operative Dienstleistungen rund um die Open-Source-Analyseplattform GraphSense an. Sie besteht aus einer API für forensische Aufgaben und einem interaktiven Dashboard, das es den Nutzern ermöglicht, Kryptoasset-Ströme zu visualisieren und zu verstehen.

Iknaio bietet diese Dienste Ermittlern von nationalen Behörden, Strafverfolgungsbehörden, Sicherheitsunternehmen und der Zahlungsindustrie an, um sie dabei zu unterstützen, kriminell relevante kryptobasierte Transaktionen im Detail aufzudecken und zu verfolgen.

“Bei uns geht es darum, Zahlungsströme nachzuvollziehen”, erklärt Karl Zettl, Mitbegründer und CEO von Iknaio. “„Ausgehend von verdächtigen Kryptowährungsadressen kann der Transaktionsfluss visualisiert oder voll automatisch berechnet werden. Für Ermittler ist es oft relevant, wann das Geld den Kryptospace verlässt, über sogenannte ‚Exchanges‘. Wir besitzen Daten darüber, welche Kryptowährungsadressen diesen ‚Exchanges‘ zugeordnet werden können. Unsere Lösung lebt davon, dies grafisch oder voll automatisch aufzubereiten. Mit Annotationen von Drittanbietern können wir zusätzliche wertvolle Informationen unseren Kunden zur Verfügung stellen.”

Kooperation mit CFLW

Einer dieser Drittanbieter ist CFLW. Das Unternehmen wurde 2019 als F&I-Ausgründung der niederländischen Organisation für angewandte wissenschaftliche Forschung (TNO) gegründet und bietet einen Nachrichtendienst an: den Dark Web Monitor.

Jener basiert auf langjähriger operativer Erfahrung in der internationalen Sicherheitsgemeinschaft, Wissen über neue Technologien und einer nutzerorientierten Co-Creation-Strategie. Weltweit nutzen ihn Strafverfolgungsbehörden, Cyber-Agenturen und Fintech-Unternehmen.

Nun wird der Dark Web Monitor von CFLW mit der Kryptoasset-Analytik des Wiener Startups kombiniert.

(c) Iknaio – Beispiel eines Krypto-Zahlungsstroms.

“Der Dark Web Monitor unterstützt bei der Überwachung vom Dark Web und extrahiert dabei unter anderem Kryptowährungsadressen, die auch bei schwerem Betrug eine wesentliche Rolle spielen. Mit der Kooperation können die Stärken beider Unternehmen, sprich die Information zu Kryptowährungsadressen und die Transaktionsanalyse kombiniert werden, um etwa Strafverfolgungsbehörden die Ermittlungen zu erleichtern“, führt Zettl weiter aus.”

Der Kampf gegen Cyber-Crime

Internetkriminalität entwickelt sich schnell weiter, wird immer raffinierter und kann, laut Zettl, Auswirkungen auf die Gesellschaft in einem noch nie dagewesenen Ausmaß haben, wenn Ermittler nicht die passenden Werkzeuge besitzen, um diese einzudämmen.

Daher benötigen Ermittler grenzüberschreitende Zusammenarbeit und kontinuierliche Innovation, um hier den Kampf aufrechtzuerhalten und Verbindungen zu erkennen.

“Wenn Strafverfolgungsbehörden mit dem Dark Web Monitor z.B. Kinderpornoseiten überwachen, bei denen Kryptowährungsadressen hinterlegt sind, können sie in Zukunft direkt die Transaktionsanalyse anstoßen und den Transaktionsfluss bis bin hin zu ‘Exchanges’ nachvollziehen. Das wird die Ermittlungen erheblich beschleunigen”, so Zettl weiter.

Europäische Lösung nötig

Der Gründer zeigt sich überzeugt, dass es eine europäische Lösung mit voller Datenhoheit braucht, um Ermittler bei der Bekämpfung der Cyberkriminalität zu unterstützen. Da sie sich schnell weiterentwickele, müssen man mit Partnern aus der Industrie zusammenarbeiten, um Spitzentechnologie zu liefern.

“Gemeinsam mit CFLW sind wir in der Lage, unseren Kunden eine nahtlose Schnittstelle zur Lösung verschiedener Probleme zu bieten. Wir sind überzeugt, dass dies ein wichtiger Schritt zur erfolgreichen Bekämpfung der Cyberkriminalität ist”, sagt er.

Co-Creation-Ansatz im Kampf gegen Kinderpornographie und Krypto-Crime

Auch Mark van Staalduinen, geschäftsführender Direktor des CFLW, sticht in die gleiche Kerbe, wenn er betont, dass die digitale Innovation in der EU noch nie so spannend wie heute war.

“Gleichzeitig können Online-Räume als eine Erweiterung der Gesellschaft verstanden werden, und die Strafverfolgungsbehörden müssen über die notwendigen Instrumente verfügen, um wirksam auf Online-Bedrohungen zu reagieren. In dieser Hinsicht ermöglicht dieser Co-Creation-Ansatz sowohl dem CFLW als auch Iknaio, ein tieferes Verständnis für die Arbeit des jeweils anderen zu erlangen, was uns in die Lage versetzt, technologische Durchbrüche für einen sichereren Cyberspace zu entwickeln.”

LinktippZur Website LinktippCFLW

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Heuer präsentierte ein wissenschaftliches Team von der Central European University (CEU) und dem Complexity Science Hub (CSH) einen Durchbruch: Sie können Armut auf Landkarten sichtbar machen.

Konkret nahmen sich die Forscher:innen dafür Sierra Leone und Uganda vor. Die beiden Staaten in Subsahara-Afrika zählen zu den ärmsten der Welt. Das Wiener Forscherteam entwickelte dazu das interaktive Online-Tool Poverty Maps, mit dem User:innen die Wohlstandsentwicklung in beiden Ländern vergleichen können. Sogar einen Ausblick auf die Zukunft können die Karten geben. Unmengen abstrakter Daten werden damit auf einen Blick zu aussagekräftiger Information.

Vom Taxiverhalten zu Armutskarten

“Die Idee wäre, dass politische Entscheidungsträger:innen, die Menschen unterhalb der Armutsgrenze helfen möchten, diese Art von Instrumenten nutzen können. Um zu verstehen, wo die Menschen sind, die wirklich Hilfe brauchen”, erklärt Lisette Espín-Noboa im brutkasten-Interview.

Die aus Ecuador stammende Computerwissenschaftlerin ist extra für das Projekt nach Wien gekommen. Sie ist Expertin für Predictive Analytics, Netzwerkanalysen und Machine Learning. Davor arbeitete sie vor allem mit Mobilitätsdaten, auf deren Basis sie Prognosen für die Zukunft erstellte. Espín-Noboa erforschte unter anderem, wie sich Taxis in der Metropole New York verhalten.

Wiederverwendbare ML-Modelle

“Sie gaben mir dieses Projekt und ich hatte die Freiheit, zu schauen, wie es funktioniert”, sagt die Computerwissenschaftlerin. Sie entwickelte ein eigenes Framework für drei Machine-Learning-Modelle. Damit visualisieren die Forscher:innen die Wohlstandsentwicklung auf Landkarten. Am Beispiel von Sierra Leone und Uganda bewies das Team bereits, dass es möglich ist.

Espín-Noboa erklärt, dass sie die Modelle nun auch für andere Länder verwenden. Dafür müsse nur die sogenannte Ground Truth für jedes Land anhand einer eigenen Datenbasis neu in das Modell gefüttert werden. Ground Truth ist die genaue und verlässliche Referenz, anhand derer die Richtigkeit von Daten oder Vorhersagen bewertet wird.

Wie viele Antennen, welche Toilette?

Für die beiden afrikanischen Länder verwendeten die Forscher:innen Umfragedaten als Basis. “In Afrika werden Umfragen zum Haushalt oder Lebensstandard durchgeführt. Diese Fragebögen ermitteln, wie viele Zimmer Ihr Haus hat, welche Art von Toilette Sie benutzen, wie Sie an Ihr Wasser kommen, ob Sie ein Auto habe oder ob Sie eine Haus- und Sanitäranlage haben”, erklärt die Computerwissenschaftlerin. Mit dem Internationalen Wohlstandsindex (IWI) wurden auf dieser Basis dann Grundwerte errechnet.

Hinzugefügt wurden in der Folge weitere Daten, die etwa von Satellitenbildern oder Social-Media-Postings stammen. Daraus konnten Espín-Noboa und ihre Kolleg:innen schließen, wie viele Menschen in einer Region ein iPhone besitzen oder wie viele Antennen sich in einem Gebiet befinden. “Wir dachten: Wenn der Ort viele Antennen hat, bedeutet das wahrscheinlich, dass er wohlhabend ist. Wenn er keine Antennen hat, ist er wahrscheinlich arm”, so Espín-Noboa. Daten aus OpenStreetMap würden wiederum verraten, wie weit die nächste Straße oder Schule entfernt ist.

Zukunftsvorhersagen auch für Europa

Nun versuchen Espín-Noboa und ihr Team diese Karten auch für Österreich und Ungarn zu erstellen. Noch fehlen ihr aber die dafür notwendigen Daten für ihre Modelle. Sie ist deshalb auf der Suche nach Organisationen, die Daten zur Verfügung stellen.

“Wir können nicht einfach die gleichen Daten verwenden, weil die Standards unterschiedlich sind. Etwa fragt man in Ungarn nicht, welche Art von Toiletten jemand benutzt”, erklärt Espín-Noboa. Stattdessen sei in etwa Ungarn aussagekräftiger, wie viel Immobilien kosten. Für jedes Land müsse deshalb eine eigene “Ground Truth” ermittelt werden, dann könnten die entwickelten Modelle für verschiedene Länder verwendet werden, glaubt die Expertin.

Bessere Entscheidungsgrundlage

Das Projekt ist ein Novum, denn bisher verließen sich Entscheidungsträger:innen vor allem auf Volkszählungsdaten, wenn es um den Umgang mit Armut ging. Die Karten stellen die Entwicklung jedoch viel detaillierter dar. “Mit der Ground Truth haben wir Armut vorhergesagt, aber Sie können alles vorhersagen. Wenn Sie fundierte Fakten zum Thema Bildung haben, können Sie etwa auch Bildung vorhersagen”, sagt Espín-Noboa. Sie hofft, dass künftig mehr Tools für politische Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stehen – damit diese bessere und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

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