16.12.2022

ImageBiopsy Lab: US-Studie bestätigt KI-Tool von Wiener Startup

Das Wiener Startup ImageBiopsy Lab setzt künstliche Intelligenz zur radiologischen Bildanalyse von Hüftgelenken ein. Einer neuen Studie der University of Texas Southwestern zufolge kann dies zu einer Zeitersparnis von 90 Prozent im Vergleich zu menschlichen Diagnosen führen.
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Die ImageBiopsy-Lab-Gründer v.l.: Christoph Götz, Philip Meier, Richard Ljuhar.
Die ImageBiopsy-Lab-Gründer v.l.: Christoph Götz, Philip Meier, Richard Ljuhar | Foto: ImageBiopsy Lab

Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin – für die einen ein Zukunftsfeld mit riesigem Potenzial, für andere noch immer ein bisschen unheimlich. Können KI-Modelle wirklich so zuverlässig sein, dass sie von Ärztinnen und Ärzten beim Diagnostizieren von Krankheiten eingesetzt werden können? Das Wiener Startup ImageBiopsy Lab ist davon überzeugt. Eine neue Studie des Medical Centers der University of Texas Southwestern (UTSW) attestiert dem von dem Unternehmen entwickelten Software-Tool „Hippo“ nun, dass dieses Zeit und Kosten sparen kann ohne die Zuverlässigkeit der Diagnose zu beeinträchtigen.

Konkret geht es dabei um die Diagnose von Hüftdysplasien – einer Entwicklungsstörung, bei der die Knochen des Hüftgelenks nicht richtig ausgerichtet sind. Davon betroffen sind etwa fünf bis zehn Prozent der Bevölkerung. Um zu beurteilen, wie stark die Anomalie des Gelenks ist, werden radiologische Messungen durchgeführt.

Sind diese Messungen aber nicht genormt und werden sie zudem von unterschiedlichen Personen ausgewertet, weichen die Hüftdiagnosen untereinander mitunter deutlich ab. Dies wiederum kann zu einer unzureichenden Behandlung führen. Hier kommt „Hippo“ ins Spiel: Denn eine KI-basierten Bildanalyse-Software könnte zu standardisierten und reproduzierbaren Messungen beitragen, wie ImageBiopsy Lab in einer Aussendung schreibt. Zumindest, wenn diese ebenso genaue Ergebnisse bringt wie die Diagnose durch Menschen.

ImageBiopsy Lab sieht großes Einsparungspotenzial

Ob dies der Fall ist, hat nun ein Team des UTSW Medical Center untersucht. Dazu verwendete es Bilder von 256 Hüften und nahm dazu jeweils Messungen auf sechs verschiedene Arten vor. Diese Bilder wurden dann entweder durch die Software „Hippo“ oder eben von Expert:innen ausgewertet. Das Ergebnis: Die Ergebnisse korrelierten mit Werten zwischen 0,60 und 0,98, wobei 1,00 für völlig übereinstimmende Ergebnisse stehen würde. Bei den beiden am häufigsten eingesetzten Mess-Ansätzen waren die Werte sogar noch etwas höher.

„Hippo“ ist allerdings deutlich schneller als seine menschlichen Gegenspieler. Die drei geschulten Personen in der Studie benötigten zwischen 131 und 734 Sekunden für die Beurteilung eines Bildes. „Hippo“ lieferte im Schnitt (Median) nach 41 Sekunden ein Ergebnis. Dies entspricht einer Zeitersparnis von 70 bis 90 Prozent.

In weiterer Folge könnte mit „Hippo“ nicht nur Zeit, sondern auch Geld gespart werden: Ausgehend von den durchschnittlichen Gehältern für orthopädische Chirurg:innen oder Radiolog:innen errechnete ImageBiopsy Lab ein Einsparungspotenzial von 85 Prozent.

Analysemodule auch für andere medizinische Probleme

Bei ImageBiopsy Lab sieht man sich sich durch die Studie jedenfalls bestärkt: „Zusammenfassend bestätigt die Studie, dass die KI-basierte Methode für die überwiegende Mehrheit der analysierten Bilder im Wesentlichen zu den gleichen Messwerten kommt wie geschulte Experten – nur viel schneller und damit deutlich kostengünstiger“, kommentierte Mitgründer und CEO Richard Ljuhar die Ergebnisse.

Neben „Hippo“ für Hüftanomalien bietet ImageBiopsy Lab auch weitere Analysemodule an – darunter „Panda“ für die Beurteilung des Knochenalters, „Flamingo“ für die Erkennung und Quantifizierung von stillen Wirbelbrüchen in der Wirbelsäule und „Squirrel“ für Wirbelsäulenerkrankungen.

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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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