01.12.2017

oBike: Leihfahrrad-Startup legte versehentlich Nutzerdaten offen

Wie der Bayrische Rundfunk (BR) aufdeckte, gab es beim Singapurer Leihfahrrad-Startup oBike, das auch in Wien aktiv ist, ein massives Datenleck.
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(c) Wikimedia Commons / Loststeak

Die gelben Fahrräder des Singapurer Startups oBike (nicht zu verwechseln mit ofo aus China) gehören auch in Wien inzwischen zum Stadtbild. Erst im August hatte der Leihrad-Anbieter hierzulande gestartet und baute in kurzer Zeit die “Flotte” massiv aus. Nun setzte es für die Firma jedoch ein PR-Desaster: Der Bayrische Rundfunk (BR) deckte ein massives Datenleck auf. So waren eine ganze Reihe von User-Informationen nach BR-Angaben mindestens zwei Wochen lang frei zugänglich.

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Exakte Bewegungsdaten frei zugänglich

Konkret waren Namen, Handynummern, Email-Adressen und Profilfotos von Nutzern auf der ganzen Welt online einsehbar. Besonders pikant: Sogar exakte Bewegungsdaten mit den gelben oBikes konnten abgerufen werden. Gegenüber dem Magazin Spiegel bestätigte oBike Deutschland-Chef Marco Piu die Datenpanne. Er führt die Sicherheitslücke auf Probleme durch einen Serverumzug von Singapur in die EU zurück. Man sei bereits auf die Panne aufmerksam geworden, bevor der BR es publik machte und habe sie beseitigt, sagt Piu. Insgesamt seien die Daten etwa eine Woche offen gelegen. Dem widerspricht der BR. Es seien mindestens zwei Wochen gewesen und die Probleme seien auch erst nach zweimaliger Intervention durch den BR (vor Publizierung) behoben worden.

Beschwichtigung “Unter 100 Nutzer in Deutschland”

Betroffen waren User, die die Social Media-Funktionen der oBike-App nutzen. Denn Einladungscodes und Fahrten können in sozialen Netzwerken geteilt werden. Damit stimmen Nutzer aber automatisch dem Zugriff auf die Daten zu. Und diese sind dann durch das leck publik geworden. Piu versuchte gegenüber dem Spiegel zu beschwichtigen: “Das waren unter 100 Nutzer in Deutschland, denn die Funktion wird kaum genutzt”. Auch generell hatte oBike in Deutschland in letzter Zeit mit Image-Problemen zu kämpfen. Mehrfach wurde medial Unmut über die “Überschwemmung” von Bayerns Hauptstadt München mit defekten bzw. falsch abgestellten oBikes geäußert.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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