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Künstliche Intelligenz

Biometrie per WLAN: Signalstörungen erlauben Personenerkennung und Überwachung


Wissenschaftler der Universität La Sapienza in Rom haben eine Technologie entwickelt, die Menschen heimlich allein durch die Analyse von WLAN-Signalen identifizieren kann – ganz ohne Kameras oder aktive Beteiligung von Betroffenen. Dieses Verfahren, das große Gefahren für die Privatsphäre mit sich bringt, macht sich die Tatsache zunutze, dass jeder menschliche Körper WLAN-Signale auf eine einzigartige Weise stört. Die Forscher haben die anfangs nach dystopischer Science Fiction klingende Technik WhoFi getauft, in Anlehnung an die internationale WLAN-Bezeichnung WiFi.

Hintergrund ist: Jeder Mensch hinterlässt eine Art unsichtbaren WLAN-Fingerabdruck. Die Forscher haben ein spezielles Modell mit Künstlicher Intelligenz entwickelt, das diese minimalen Signalveränderungen in Form von Kanalzustandsinformationen auswertet.

Biometrische Merkmale wie Körperform, Größe und Bewegung werden dazu „aus Channel State Information (CSI) extrahiert und durch ein modulares Deep Neural Network (DNN)“ mit einem speziellen Encoder verarbeitet, schreibt das Team in einem noch nicht von unabhängigen Experten geprüften Aufsatz. Das neuronale Netzwerk werde mithilfe einer Funktion des kontrastiven Lernens trainiert, um robuste und generalisierbare biometrische Signaturen auszumachen. Diese Herangehensweise helfe dem Modell zu lernen, welche Datenpunkte ähnlich („positiv“) und welche unähnlich („negativ“) sind.

CSI bezieht sich im Zusammenhang mit WLAN-Geräten unter auderem auf Informationen über die Amplitude und Phase elektromagnetischer Übertragungen. Diese Messungen interagieren laut der Studie mit dem menschlichen Körper auf eine Weise, die zu personenspezifischen Verzerrungen führt.

Erkennungsgenauigkeit über 95 Prozent

Das Netzwerk, das im Grunde wie ein kleines Computergehirn funktioniert, fütterten die Wissenschaftler mit Informationen aus dem NTU-Fi-Datensatz. Dieser wird standardmäßig verwendet, um die Anwesenheit von Menschen über WLAN-Signale zu erkennen. Die eigenen Experimente damit zeigen der Untersuchung zufolge, dass der Ansatz „im Vergleich zu modernsten Methoden konkurrenzfähige Ergebnisse erzielt und seine Wirksamkeit bei der Identifizierung von Personen über WLAN-Signale bestätigt“.Das System kann demnach mit einer Genauigkeit von bis zu 95,5 Prozent erkennen, ob sich jemand in einem Raum befindet und um welche Person es sich handelt.

Die Technologie kommt ohne sichtbare Überwachung und ohne das Wissen der Betroffenen aus. Überall, wo WLAN verfügbar ist – ob in Wohnungen, Büros oder öffentlichen Gebäuden – könnte dieses System theoretisch zur Personenidentifikation zum Einsatz kommen.

Gesichtserkennung: unzuverlässig

Die Methode beschreiben die Forscher als Alternative zur herkömmlichen biometrischen Erkennung, die bisher hauptsächlich auf Kamerabildern basiert. Auch diese läuft prinzipiell so ab, dass sie einzigartige biologische oder verhaltensbezogene Merkmale einer Person misst und diese mit gespeicherten Daten abgleicht. Automatisierte biometrische Überwachungssysteme wie die Gesichts- und Gangerkennung nutzen Kameras und spezielle Software, um Personen in Echtzeit in einem größeren Umfeld zu identifizieren, ohne dass diese mit dem System interagieren müssen.

Visuelle Gesichts- oder Gangerkennungssysteme sind jedoch anfällig für äußere Einflüsse. Schlechte Lichtverhältnisse, verdeckte Gesichter, wechselnde Blickwinkel oder niedrige Bildqualität können die Genauigkeit stark beeinträchtigen. Traditionelle biometrische Verfahren seien daher „unzuverlässig“, meint das Team. Die neue drahtlose Biometrie sei robuster, da sie die einzigartigen Signalverzerrungen verwende. Diese entstünden nicht nur durch äußere Merkmale, sondern auch durch innere Strukturen wie Knochen und Organe. Es komme zu Störungen, die als individuelle Signatur dienen könnten. Diese biometrischen Merkmale würden im nächsten Schritt mit bekannten Referenzdaten abgeglichen, um Personen möglichst genau zu identifizieren.

Rohdaten sollen anonym sein

Während die Forschung auf diesem Gebiet noch am Anfang steht, wirft die Entwicklung doch bereits ernsthafte Fragen zum Datenschutz auf: Wo liegt die Grenze zwischen technologischem Fortschritt und dem Recht auf Privatsphäre, wenn selbst die unsichtbaren Signale in und um Menschen herum zur Überwachung genutzt werden können? Aktivisten warnen schon bei automatisierter Gesichtserkennung vor einem massenhaften Ausspähen von Bürgern, das künftig noch ganz andere Dimensionen annehmen könnte.

Die Wissenschaftler selbst betonen aber auch, dass die rohen WLAN-Daten, die zur Personenerkennung gesammelt werden, von Natur aus anonym seien. Das bedeute: Falls sie in falsche Hände gerieten, seien sie für Angreifer nutzlos. Ohne das speziell entwickelte KI-Modell und das dazugehörige System ließen sich keine Personen identifizieren.

Im Laufe der Jahre haben Wissenschaftler bereits herausgefunden, dass WLAN-Signale für eine Vielzahl von Sensoranwendungen genutzt werden können. Sie sind demnach etwa fähig, um durch Wände zu sehen, Stürze zu erkennen, die Anwesenheit von Menschen wahrzunehmen und Gesten auszumachen, einschließlich Gebärdensprache.


(nen)



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Stablecoin Terra: CEO Do Kwon trifft Vereinbarung mit US-Justiz


Do Kwon, Mitgründer des Unternehmens hinter dem kollabierten Stablecoin TerraUSD, hat sich in seinem US-Strafverfahren schuldig bekannt und ist einen Handel mit der US-Justiz eingegangen. Kwon drohen demnach noch bis zu zwölf Jahre Haft, berichtet der Wirtschaftsnachrichtendienst Bloomberg. Das Strafmaß soll im Dezember verkündet werden (US v. Kwon, Az. 23-cr-0151, US-Bundesbezirksgericht für das Südliche New York).

In einer Anhörung vor dem Bundesbezirksgericht in New York am Dienstag hat sich Kwon demnach zu zwei der ursprünglich neun Tatvorwürfe schuldig bekannt. Zugleich wird Kwon knapp 20 Millionen US-Dollar sowie weitere Vermögenswerte abtreten. Die Staatsanwaltschaft habe im Gegenzug angekündigt, die anderen Anklagepunkte nicht weiterzuverfolgen und maximal eine Haftstrafe von zwölf Jahren zu fordern. Das Gericht könnte zwar immer noch eine höhere Strafe verhängen, tut das aber nicht oft.

„Wissentlich zu Betrug verschworen“

„Ich habe mich wissentlich mit anderen zu einem Betrug verschworen und tatsächlich Käufer von Kryptowährungen betrogen, die von meinem Unternehmen Terraform Labs ausgegeben wurden“, heißt es in der Erklärung, die Kwon laut Bericht bei der Anhörung verlas. „Was ich getan habe, war falsch, und ich möchte mich für mein Verhalten entschuldigen. Ich übernehme die volle Verantwortung.“

Terraform Labs war Herausgeber des Stablecoins TerraUSD, der im Mai 2022 kollabiert ist. Im Zuge eines Kursrutsches an den Kryptomärkten stürzte der Wert des bis dahin viertgrößten Stablecoin dramatisch ab. Dabei soll ein Schaden von mindestens 40 Milliarden US-Dollar entstanden sein. Der Implosion von Terra und der verbundenen Kryptowährung Luna folgten in dem Sommer noch weitere Pleiten.

Stablecoins sind Kryptowährungen, die ihren Preis an einen anderen Wert binden. Eine Einheit des Coins soll dann beispielsweise immer einen US-Dollar oder einen Euro wert sein. Mit entsprechenden Reserven der echten Währung können Stablecoins abgesichert werden. TerraUSD setzte hingegen anstatt auf Dollarreserven darauf, dass Marktmechanismen durch eine Wechselbeziehung zu einer anderen Kryptowährung, Luna, algorithmisch für einen stabilen Dollarkurs des Terra sorgten. Funktioniert hat das nicht.

Flucht nach Montenegro

Nachdem die südkoreanische Justiz gegen Terraform Ermittlungen eingeleitet und einen Haftbefehl erlassen hatte, setzte sich der CEO von Terraform Labs ins Ausland ab. Auch die US-Justiz und die Börsenaufsicht ermittelten gegen den Südkoreaner. Bei der Einreise nach Montenegro mit gefälschten Papieren wurde Kwon verhaftet und schließlich an die USA ausgeliefert.

Auch ein von der US-Börsenaufsicht angestrengtes Zivilverfahren hat Terraform Labs nach einem Schuldbekenntnis mit einem Vergleich beigelegt. Der Vergleich umfasst rund 4,5 Milliarden US-Dollar, von denen die amerikanische Staatskasse wohl nicht viel sehen wird. Terraform Labs hat im Januar 2024 Insolvenz angemeldet.


(vbr)



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Kursverluste: Die dunkle Seite des KI-Booms


Die Bank of America führt einem Medienbericht zufolge eine Liste mit Unternehmen, die sie für besonders gefährdet durch Künstliche Intelligenz (KI) hält. 26 Unternehmen soll dieser „AI Risk Basket“ zählen, berichten der Wirtschaftsnachrichtendienst Bloomberg. Darunter seien etwa Adobe, Shutterstock sowei der Website-Baukastenanbieter Wix.com, die seit Jahresbeginn bis zu ein Drittel ihres Börsenwerts verloren haben – und Alphabet.

Investoren begännen bereits, Aktien von Unternehmen zu verkaufen, bei denen ein Nachfragerückgang durch KI-Anwendungen erwartet werde, berichtet Bloomberg weiter. Insbesondere dienstleistungsorientierte Unternehmen mit großer Personalstärke seien laut Analysten in Gefahr. Während bisher nur wenige Unternehmen durch Chatbots und KI-Agenten gescheitert seien, wachse die Vorsicht bei Investoren angesichts der massiven KI-Investitionen von US-Tech-Giganten wie Meta oder Microsoft.

Skepsis gegenüber Personalbedarf

Als stark betroffene Branchen nennt der Wirtschaftsnachrichtendienst zudem Personalvermittler, deren Aktien seit Jahresbeginn unteer Druck sind. Die zunehmende Automatisierung könnte den Bedarf an Arbeitskräften reduzieren. Meldungen von Tech-Konzernen wie Microsoft zu Einsparungen durch KI bei gleichzeitigen Kündigungswellen unterstützen den Eindruck.

Auch Marktforschungsunternehmen wie Gartner seien bedroht. Nachdem dem jüngsten Quartalsbericht und einer leichten Korrektur der Umsatzprognose nach unten fiel der Aktienkurs um 30 Prozent. Investoren fürchteten laut Bloomberg, dass es durch KI bald billigere Forschungs- und Analyseergebnisse geben könnte. Nicht zuletzt wachse das geschäftliche Risiko für Werbeagenturen wie Omnicom, was Bloomberg etwa mit einer Zukunft begründet, in der Tech-Riese Meta eine vollständig automatisierte Generierung von Werbung anstrebt.

Selbst Alphabet ist laut Bloomberg Teil des AI Risk Basket. Das dürfte wohl damit zusammenhängen, dass die Zukunft des umsatzstarken Suchmaschinengeschäfts in Zeiten von KI-beantworteten Suchanfragen nicht gewiss ist.


(dgi)



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Was mobile Klimaanlagen leisten: Drei Kühl-Geräte im Praxistest​


Bei 30 Grad und mehr in der Wohnung lässt sich weder sinnvoll arbeiten noch schlafen. Doch was tun, wenn es draußen und drinnen wochenlang heiß ist und die dringend notwendige Abkühlung ausbleibt? Eine echte Klimaanlage verspricht zwar Abhilfe, fest installieren darf die aber nur ein Fachmann. Für die meisten Mieter ist der notwendige Wanddurchbruch schlicht unmöglich.

Mobile Klimageräte lassen sich auch ohne bauliche Veränderungen betreiben. Zudem ist solch eine Anlage flexibler einsetzbar, arbeitet idealerweise also immer dort, wo man es gerade kühl braucht: beispielsweise tagsüber im Arbeits- und abends im Schlafzimmer. Die Flexibilität der Geräte kommt zwar mit einigen Nachteilen daher, doch die nimmt man gerne in Kauf, wenn die tropische Hitze im Zimmer nachlässt.

Wir wollten wissen, was die mobilen Klimaanlagen wirklich leisten. Liefern sie die notwendige Abkühlung, wie laut sind sie, wie viel Strom schlucken sie eigentlich und wie brauchbar sind die Apps? Dafür haben wir uns exemplarisch drei Modelle ins Büro geholt: das AEG AXP26U339CW Comfort 6000 für rund 360 Euro, das Medion Life X960HS für 380 Euro und das Premium-Gerät DeLonghi Pinguino PAC EX130 CST WIFI für rund 1000 Euro. Die Anlage von AEG ist eine der günstigsten Geräte mit App-Anbindung, das Medion-Gerät bietet sogar eine Heizfunktion und das DeLonghi-Modell verspricht viel Komfort über individuelle Einstellmöglichkeiten. Als besonders starkes Gerät muss es exemplarisch aufzeigen, welche Unterschiede bei Lautstärke und Kühlvermögen zu erwarten sind.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Was mobile Klimaanlagen leisten: Drei Kühl-Geräte im Praxistest​“.
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