05.05.2022

Netzbeweis: NÖ-Anwältin gründet Startup gegen Hass im Netz

Katharina Bisset und Michael Lanzinger haben ein LegalTech-Startup gegründet, das Beweise in Fällen von Hass im Netz vereinfacht.
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Das Team von Netzbeweis rund um Katharina Bisset © Wolfgang Lehner
Das Team von Netzbeweis rund um Katharina Bisset © Wolfgang Lehner

Wer mit Hass im Netz konfrontiert ist, braucht Beweise, um rechtlich dagegen vorzugehen. Screenshots anzufertigen, die vor Gericht halten, ist aber gar keine so einfache Übung. Mal passten nicht alle Inhalte auf einen Bildschirm, dann überschneiden sich die Screenshots zu wenig und wichtige Informationen fehlen oder URL und Datum sind nicht nachvollziehbar. Solche Screenshot-Probleme gehörten zum Arbeits-Alltag von Katharina Bisset. Sie ist Anwältin in Niederösterreich und auf Hass im Netz, Persönlichkeitsrechtsverletzungen, Urheberrecht und Fake Seiten spezialisiert. Und sie ist Startup-Gründerin, denn ewig schlechte Screenshots haben dazu geführt, dass sie gemeinsam mit ihrem Anwalts-Kollegen Michael Lanzinger ein Tool dafür entwickelt hat. Das Startup Netzbeweis hat es nun sogar in die deutsche TV-Show “Höhle der Löwen” geschafft, wo die beiden Gründer:innen vor prominenten Investoren pitchen.

PDF mit Screenshots als Beweis vor Gericht

Netzbeweis ist für Betroffene von Hass im Netz kostenlos und für Anwälte, Behörden und andere professionelle Nutzer kostenpflichtig. Die Browser-Extension kann Screenshots von allem erstellen, das sich im Browser anzeigen lässt. Sie scrollt automatisch durch aufgeklappte Kommentare unter Postings und lichtet auch Whatsapp-Nachrichten ab, die über die Browser-App angezeigt werden. Das Ergebnis ist ein PDF, in dem die Screenshots mit überappendem Bereich abgebildet sind, damit an den Seitenumbrüchen keine Informationen verloren gehen. Das PDF ist mit URL und Datum versehen und elektronisch signiert. “Damit hält es als Beweis vor Gericht”, sagt Bisset, die zu dem Thema nicht nur einen beruflichen Bezug hat – bereits in der Schule habe sie erlebt, was Mobbing bedeutet und im digitalen Raum verlieren Menschen oft noch mehr Hemmungen.

Wie entstand Netzbeweis?

Bisset hatte bereits in der Schule einen Informatik-Schwerpunkt und spezialisiert sich später im Studium auf IT-Recht. Sie lernt den Welser Cybercrime-Anwalt Michael Lanzinger kennen, macht die Anwaltsprüfung und tourt mit Lanzinger unter dem Label “Nerds of Law” durch Österreich, um Anwält:innen und Kanzleien Digitalisierung näher zu bringen. Die erste Version des Tools Netzbeweis ist auf einem Hackathon an der Universität Wien entstanden, das Startup als GmbH schließlich 2021. Beide Gründer:innen bleiben weiterhin auch Anwält:innen – Geschäftsmodell, Features und Expansion von Netzbeweis werden dennoch vorangetrieben. Wie man professionelle Nutzer dazu bekommt, für ein kostenlos verfügbares Tool zu bezahlen? Netzbeweis hat das einfach in die Nutzungsbedingungen geschrieben und rechnet damit, dass sich eine Zielgruppe aus Juristinnen und Juristen daran hält. Sicherheitshalber gibt es einige Features nur in der Bezahl-Version.

TV-Tipp

Netzbeweis ist am 9. Mai 2022 um 20:15 in der TV-Show “Die Höhle der Löwen” auf VOX zu sehen. Alle Hintergrundberichte zu Startups, Inverstor:innen und der Show findest du im brutkasten-Schwerpunkt “Höhle der Löwen”.

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GitHub Accelerator
Foto: Adobe Stock

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Open Source ist es so eine Sache. OpenAI trägt den Anspruch der Offenheit zwar im Namen. Kritiker:innen – zu denen auch Elon Musk gehört – stellen sich aber die Frage, wie viel davon bei dem Unternehmen rund um CEO Sam Altman noch davon übrig ist. Und in der KI-Community ist es eine durchaus heiß diskutierte Frage, inwiefern es überhaupt wünschenswert ist, Modelle auf Open-Source-Basis zu veröffentlichen.

Gegner:innen argumentieren beispielsweise, dass frei zugängliche Modelle von “bösen” Akteur:innen für ethisch verwerfliche Zwecke eingesetzt werden können. Befürworter:innen des Open-Source-Ansatzes befürchten dagegen, dass die Tech-Riesen mächtige Modelle entwickeln, die für niemanden mehr nachvollziehbar seien.

Eine der wichtigsten Plattformen für OpenSource-Code ist jedenfalls GitHub. Seit 2018 gehört das bekannteste Tool für Versionsverwaltung zu Microsoft. GitHub unterhält auch einen eigenen Accelerator, mit dem Software-Projekte gefördert werden. In diesem Jahr dreht er sich ganz um das Thema KI – und zwar konkret, um Open-Source-KI. “Wir suchen nach Menschen und Projekten, die KI-basierte Lösungen mit einer Open-Source-Lizenz und einer Community entwickeln, um die Welt zu verbessern”, hieß es dazu im Aufruf des Unternehmens.

Projekt HackingBuddyGPT von TU-Forscher:innen für GitHub Accelerator ausgewählt

Am Freitag präsentierte GitHub nun die elf Siegerprojekte. Zum Zug kam dabei auch ein Projekt aus Österreich: HackingBuddyGPT möchte Forscher:innen im Bereich der IT-Security dabei helfen, große Sprachmodelle (LLM) dafür zu nutzen, um neue Angriffsvektoren ausmachen zu können – ohne dass dafür mehr als 50 Code-Zeilen nötig sein sollen.

Hinter dem Projekt stecken Forscher:innen der Technischen Universität Wien, es ist Teil des Interactive Programming & Analysis Lab. Der PhD-Student Andreas Happe ist der ursprüngliche Autor der Software, ebenfalls mit dabei sind Associate Professor Jürgen Cito sowie die Master-Studierenden Diana Strauß und Manuel Reinsperger.

Weiteres Projekt mit Österreich-Bezug in GitHub Accelerator

Österreich-Bezug hat auch noch ein weiteres Projekt im GitHub Accelerator: Bei LLMware.ai rund um US-Gründerin Namee Oberst ist der Österreicher Stefan Bachhofner an Bord. Er war in der Vergangenheit laut LinkedIn-Profil unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Wien sowie an der Wirtschaftsuniversität (WU) tätig.

Die ausgewählten Projekte erhalten Unterstützung im Gegenwert von fast 400.000 US-Dollar. 40.000 Dollar sind dabei Finanzierung von GitHub-Sponsoren. Zusätzlich können die Projekte im GitHub Accelerator bis zu 350.000 US-Dollar an Technologie-Leistungen von Microsoft abrufen, etwa in Form von Credits für Microsofts Cloud-Plattform Azure, mittels derer auch Zugang zu führenden KI-Modellen ermöglicht wird.

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