05.03.2019

JKU startet AI-Studiengang mit Sepp Hochreiter

Österreichs Wirtschaft soll durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz weiter wachsen. Die dafür benötigten Experten sollen von einem AI-Studium der JKU in Linz kommen.
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AI JKU Linz
KI-Pionier Sepp Hochreiter war an der Planung des AI-Studiums beteiligt. (c) Haris Dervisevic

Die Johannes Kepler Universität in Linz bietet als eine der ersten Universitäten ein Artificial Intelligence (AI) Studium an, in dem die AI-Kernkompetenz Machine Learning und insbesondere der Bereich Deep Learning vermittelt werden. Das Bachelorstudium Artificial Intelligence dauert sechs Semester, das Masterstudium dauert vier Semester. Das Studium ist englischsprachig und international ausgerichtet.

+++Neue Arbeitswelten durch KI: Wie sich Arbeit in den nächsten Jahren verändert+++

Außerdem ist das Studium interdisziplinär gestaltet, wie Rektor Meinhard Lukas erläutert, im Zentrum der Technologieforschung steht das Linz Institut of Technology (LIT) der JKU. Es vereint eine Grundausbildung in Mathematik und Informatik mit einer Fachausbildung in Kernthemen der KI, wie zum Beispiel maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Reasoning und Knowledge Representation, Natural Language Processing (Text und Sprache), sowie Bildverarbeitung. die Studierenden sollen dazu befähigt werden, komplexe Aufgaben strukturiert und methodisch anzugehen, um nützliche Lösungen zu entwickeln.

Der AI-Pionier Sepp Hochreiter, Leiter des LIT AI Lab, war führend bei der Planung des Studiengangs beteiligt und wird auch im Studium selbst eine wichtige Rolle spielen. Das LIT AI Lab wird vom Land Oberösterreich jährlich mit einer Million Euro gefördert. Ab Juni ist das LIT AI Lab im LIT Open Innovation Center angesiedelt, das derzeit am JKU-Campus errichtet wird. Hier wird gemeinsam mit Experten aus Industrie und Wirtschaft über Fächergrenzen hinweg an der technologischen Zukunft geforscht, heißt es in einer Presseaussendung.

Große Bedeutung für die Wirtschaft

Künstliche Intelligenz wird für die heimische Wirtschaft eine wichtige Rolle spielen, wie Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck auf einer Pressekonferenz erläutert: “Durch AI werden wir Beschäftigung generieren, nicht zerstören.” Die Wirtschaftsleistung werde durch den Einsatz von AI um 1,2 Prozent steigen, somit entstehen laut Schramböck auch neue Arbeitsplätze. Außerdem werde AI bei der Individualisierung von Dienstleistungen helfen, wovon neben Industriebetrieben auch die heimischen KMU profitieren sollen.

Die Bundesregierung arbeitet an einer Bundesstrategie für Künstliche Intelligenz, der Artificial Intelligence Mission 2030. Zur Realisierung der Strategie und zur Stärkung der heimischen Wirtschaft mit KI-Technologien braucht es allerdings Grundlagenforschung und gut ausgebildete Experten – und gerade hier erfüllt das neue Studium eine entscheidende Funktion.

Jüngste Erfolge im Machine Learning

Selbstfahrende Autos als plakatives Beispiel für Künstliche Intelligenz sind dabei nur die Spitze des Eisgbergs. “Der jüngste Erfolg von Künstlicher Intelligenz ist hauptsächlich auf Fortschritte des maschinellen Lernens zurückzuführen, insbesondere Deep Learning”, sagt Hochreiter. Dabei lernen Algorithmen aus Beispielen und Erfahrungen, anstatt mit vordefinierten Regeln zu arbeiten.

Eine neue Methode der JKU ermöglicht es zum Beispiel, aufwendige Laborexperimente in der Mediekamentenentwicklung durch Computeranalysen zu ersetzen: Wofür früher monatelange Entwicklungszeiten und Millionenbeträge nötig waren, das ist heute in weniger Minuten und zu einem Bruchteil der Kosten möglich.

In einem anderen Experiment ließ die JKU eine Künstliche Intelligenz gegen menschliche Experten antreten, es sollten jeweils die Proteine in einer Zelle erkannt werden: Die Experten der MedUni Wien und des Kepler Universitätsklinikums brauchten dafür fünf Stunden, die KI schaffte es in 26 Sekunden. Der beste menschliche Experte ordnete 72 Prozent der Proteine richtig zu, die KI 91 Prozent.

Eine Frage der Ethik

Doch auch die ethische Perspektive sollte nicht ignoriert werden, wenn es um die Zukunft der AI und die Mensch-Maschine-Schnittstelle geht. “Viele Menschen sind gegenüber Robotern und Künstlicher Intelligenz noch immer skeptisch”, sagt Martina Mara, Leiterin des LIT Robopsychology Lab. Sie möchte aufzeigen, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine tatsächlich funktioniert: “Dass man als Mensch in seiner Gesamtheit ersetzt wird, wird nicht der Fall sein. Auch wenn das durch die öffentliche Darstellung oft suggeriert wird.” Den Studenten wird daher nicht nur das technische Know-How vermittelt – sondern auch das entsprechende ethische und psychologische Rüstzeug.


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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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