09.02.2026
PILOTPHASE

Wiener Startup Soneo bringt KI-Assistenten für den Maschinenbau auf den Markt

Das Wiener Startup Soneo hat einen KI-gestützten Konstruktionsassistenten für den Maschinenbau vorgestellt, der internes technisches Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar machen soll.
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Das Founder-Team von © Soneo.

Die Digitalisierung schreitet in Österreichs kleinen und mittleren Unternehmen zwar kontinuierlich voran, bleibt jedoch vielerorts eine Herausforderung. Besonders der Umgang mit oft unübersichtlichen Datenbeständen erweist sich als Schwierigkeit: Wissen ist vorhanden, lässt sich im Arbeitsalltag jedoch häufig nur mit hohem Aufwand nutzen.

Genau hier setzt das Wiener Startup Soneo an. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, Effizienz und Produktivität in Betrieben durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu steigern. Neben Workshops entwickelt Soneo KI-gestützte Lösungen, die vor allem repetitive Prozesse automatisieren und internes Wissen besser nutzbar machen sollen.

Technisches Wissen verfügbar machen

Nun hat das Startup mit dem Konstruktionsassistenten ein neues KI-Produkt speziell für den Maschinenbau vorgestellt. Der Assistent richtet sich an Konstrukteur:innen und soll den schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf internes Unternehmenswissen ermöglichen – etwa aus Normen, früheren Projekten oder technischer Dokumentation. “Statt Informationen über unterschiedliche Systeme, Ordnerstrukturen oder Ansprechpersonen hinweg zu suchen, wird relevantes Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar gemacht”, erklärt Co-Founder Yanik Yeganehfar gegenüber brutkasten.

Ein zentrales Anliegen sei es, technisches Erfahrungswissen langfristig zu sichern. “Wissen ist nämlich vorhanden, aber schwer zugänglich, stark fragmentiert und oft an einzelne Personen gebunden”, so Yeganehfar. Der KI-Assistent strukturiere dieses Wissen und mache es unternehmensweit verfügbar. Das soll nicht nur die Einarbeitung neuer Mitarbeitender erleichtern, sondern auch Entscheidungsprozesse beschleunigen und fundierter machen.

Vom Wettbewerb unterscheide sich der Konstruktionsassistent vor allem durch seine Funktionsweise: Anstatt lediglich relevante Dokumente auszugeben, beantworte das System Fragen in natürlicher Sprache und verweise gleichzeitig auf konkrete Fundstellen, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Zusätzlich könne der Assistent Inhalte multimodal aus Dokumenten zurückgeben, wie das Unternehmen erklärt.

Need im Maschinenbau erkannt

Gegründet wurde Soneo im Sommer des vergangenen Jahres von Andreas Schaubmaier, Lukas Ebermann und Yanik Yeganehfar. Ursprünglich startete das Trio mit dem Plan, eine KI-Agentur zu starten, um reale Problemstellungen in Unternehmen besser zu verstehen und daraus gezielt Produkte zu entwickeln.

In Gesprächen mit unterschiedlichen Betrieben wollte das Team herausfinden, wo Künstliche Intelligenz tatsächlich Mehrwert schafft. “Die Resonanz war dabei oft sehr verhalten, insbesondere auf E-Mails kam kaum Feedback zurück”, erinnert sich Yeganehfar. 

Der entscheidende Impuls kam schließlich aus dem Maschinenbau: Gemeinsam mit dem Unternehmen Giscon entwickelte Soneo einen ersten Prototyp für den Zugriff auf technisches Wissen in der Konstruktion. “Als wir diesen Use-Case erstmals gezielt adressiert und auch aktiv kommuniziert haben, änderte sich die Resonanz spürbar. Zum ersten Mal bekamen wir konkrete, positive Rückmeldungen von Konstrukteur:innen und Engineering-Teams, die das Problem sofort wiedererkannten”, sagt der Co-Founder.

Blick nach vorne

Zu den ersten Pilotkunden zählen neben Giscon auch das Lagerhaus Franchise sowie das Herizon Summit. Bei der Weiterentwicklung des Produkts verfolgt Soneo einen stark praxisorientierten Ansatz. “Mit jedem weiteren Kunden und jedem neuen Einsatzszenario fließt konkretes Feedback in das Produkt ein”, sagt Yeganehfar. Der Konstruktionsassistent soll so Schritt für Schritt entlang realer Anforderungen wachsen und zusätzliche Funktionen für den Engineering-Alltag abdecken.

Aktuell ist das Startup bootstrapped. “Dieser Ansatz hat es uns ermöglicht, den Konstruktionsassistenten bis zur Pilotphase eigenständig aufzubauen”, so Yeganehfar. In den kommenden Monaten will sich Soneo auf den weiteren Ausbau des Konstruktionsassistenten konzentrieren. Im Fokus stehen dabei die Gewinnung zusätzlicher zahlender Kunden sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung des Produkts gemeinsam mit bestehenden und neuen Pilotpartnern.

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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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