Künstliche Intelligenz
Live-Strafzettel: Entwickler veröffentlicht Knöllchen-Karte für San Francisco
Wer in San Francisco im Halteverbot steht, kann sich aktuell einen Überblick darüber verschaffen, ob gerade ein Kontrolleur im Viertel unterwegs ist. Der Entwickler Riley Walz hat eine Livekarte entwickelt, auf der einsehbar ist, wo aktuell Knöllchen verteilt werden. Möglich wurde dies, weil er das System durchschaut hat, mit dem die Stadtverwaltung Strafzettel online stellt, damit sie von den Beschuldigten eingesehen werden können.

Das Internet ist voll von heißen IT-News und abgestandenem Pr0n. Dazwischen finden sich auch immer wieder Perlen, die zu schade sind für /dev/null.
Auf seiner Website legt Walz dar, dass die Strafzettel in der kalifornischen Großstadt von der San Francisco Municipal Transportation Agency, kurz SFMTA, ausgestellt werden. Rund 300 Beamte fahren in zumeist kleinen, einsitzigen Fahrzeugen durch die Stadt und halten nach Verkehrsverstößen Ausschau. Nach seiner Zählung gäbe es durchschnittlich alle 24 Sekunden einen neuen Strafzettel, der online geht.
ID-Muster leicht zu durchschauen
Wer ein Knöllchen erhält, kann mit einer ID, die auf dem Zettel draufgedruckt ist, online weitere Einzelheiten einsehen. Dazu zählen der Grund des Strafzettels, das Kennzeichen des beanstandeten Fahrzeugs, die Automarke, Farbe, Standort und die Initialen des ausstellenden Beamten.
Diese ID-Zahl wird aus Sicherheitsgründen nicht einfach hochgezählt, sodass das Addieren einer Ziffer nicht genügt, um die Strafzettel anderer einzusehen. Walz fand aber heraus, dass das verwendete Vergabesystem dennoch recht einfach zu durchschauen ist. So lagen die IDs zum Zeitpunkt seiner Recherche bei etwa 992.000.000. Seinen Angaben zufolge würden die Zahlen einfach immer mit 11 addiert. Einzige Ausnahme sei dabei, wenn die letzte Ziffer eine 6 ist, dann würden nur 4 addiert. Kein Strafzettel würde auf 7, 8 oder 9 enden.
Kurz vom Netz, aktuell wieder zurück
Walz fand auch heraus, dass die Geräte der Kontrolleure jeweils IDs in 100er-Paketen reservieren. Seine Scraping-Lösung für die städtische Website nahm deshalb jeweils 300 unvollständige 100er-Pakete in den Blick. Durch Abfragen, die alle paar Sekunden erfolgen, kann er ab der jeweiligen Start-ID hochzählen und Strafzettel nahezu in Echtzeit auf einer Apple-Maps-Karte darstellen.
Aus der Karte geht auch hervor, welche Routen die in der Karte anonymisierten Kontrolleure fahren, welche die „erfolgreichsten“ (nach Umsatz) sind und wie viel die Empfänger der Knöllchen jeweils zahlen müssen.
Kurz nachdem Walz seine Seite am Dienstagabend deutscher Zeit publik gemacht hatte, reagierte die Stadt San Francisco bereits und änderte den Datenabruf. Am Mittwochvormittag deutscher Zeit verkündete Walz jedoch, dass die Seite nun wieder abrufbar sei.
(mki)
Künstliche Intelligenz
FritzOS 8.21: Fritz verteilt Hotfix-Update
Die Kabel-Fritzboxen 6591, 6660 und 6690 sowie zuletzt die DSL-Fritzbox 7530 haben ein Update auf FritzOS 8.21 erhalten. Je nach Router behebt die Version verschiedene kleinere Fehler in der Firmware.
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Im Falle der Fritzbox 7530 schreibt der Hersteller lediglich einen Punkt in die Übersicht:
- Behoben: Interoperabilität bei einigen ADSL-Anschlüssen mit IPv6 war problematisch
Demnach konnten beim Zusammenspiel aus älterem ADSL-Internetanschluss und IPv6-Adresse Probleme auftreten.
Mehr Bugfixes für Kabel-Router
Im Falle der Fritzbox 6660 nennt Fritz drei Fehlerbehebungen. Demnach fehlten in der Übersicht zu den WireGuard-Verbindungen IPv6-Adressen, die Darstellung des Datenverbrauchs in der Kindersicherung war fehlerhaft und der Fernzugriff ließ sich nur aktivieren, wenn die Fritzbox mit dem Internet verbunden war.
Die Fritzbox 6690 hat das große Update Fritzbox 8.20 übersprungen und sofort die Version 8.21 enthalten. Dementsprechend sollten die Probleme der Schwestermodelle gar nicht erst aufgetreten sein.
Zahlreiche weitere Fritzboxen nutzen noch ältere FritzOS-Versionen wie 8.02 und 8.03 sowie teilweise 7er-Versionen.
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Updates lassen sich wie gewohnt über die FritzOS-Weboberfläche anstoßen. Standardmäßig lässt sie sich über die IP 192.168.178.1 aufrufen. Alternativ stellt Fritz die Images über einen Download-Server bereit.
(mma)
Künstliche Intelligenz
„AI-Powered Price Optimization“: US-Zustelldienst Instacart manipuliert Preise
Wer online Lebensmittel bestellt, zahlt womöglich drauf, auch wenn er die Ware dann selbst im Geschäft abholt. Das zeigt ein unabhängiger Test des Liefer- und Abholdienstes für Lebensmittel, Instacart, in den USA. Testkäufer legten zum selben Zeitpunkt dieselbe Ware in ihre Einkaufswägen – zur späteren Selbstabholung im selben Geschäft, um den Faktor etwaig unterschiedlicher Lieferkosten auszuschließen. Dennoch veranschlagte Instacart unterschiedliche Preise.
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Die Unterschiede sind hoch, wie der gemeinsam von Consumer Reports, Groundwork Collaborative und More Perfect Union durchgeführte Test des Kaufs alltäglicher Lebensmittel zeigt: Bei drei Vierteln der Produkte schwankte der eCommerce-Preis. Dabei lag der höchste Preis im Schnitt 13 Prozent über dem niedrigsten, die Schwankungsbreite reichte jedoch bis zu 23 Prozent, etwa bei einer bestimmten Packung Cornflakes.
Ziel ist offenbar, zu erraten, wie viel ein Kunde zu bezahlen bereit ist, und ihm möglichst viel abzuverlangen. Für dasselbe Produkt zur selben Zeit im selben Laden fand der Test bis zu sieben unterschiedliche Preise bei Instacart.
92 Prozent der Safeway-Kunden zahlten drauf
Für den gesamten Warenkorb stiegen die Preise um bis zu sieben Prozent, für manche Testkäufer im Vergleich zu anderen Testkäufern, die den gleichen Warenkorb zur Selbstabholung in derselben Filialen zusammenstellten. Getestet wurden im September Verbrauchermärkte in Seattle, Washington, D.C., Saint Paul und North Canton, zwei Filialen Safeways und drei Targets. Bei einem Safeway-Laden in Seattle waren 92 Prozent aller Testkäufer von höheren Gesamtpreisen betroffen.
Bei Target in North Canton waren es 37 Prozent, bei einer anderen Target-Filiale in Saint Paul hingegen drei Viertel. 193 Einzeltests konnten ausgewertet werden. Ein kleinerer Nachfolgetest im November mit Instacart Abholbestellungen bei den Ketten Albertsons, Costco, Kroger und Sprouts Farmers Market zeigte ähnliche Preisexperimente.
„Instacart ist immer transparent hinsichtlich Preisfestsetzung”, sagte das Unternehmen, angesprochen auf die Machenschaften, und schob die Schuld auf die Läden: „Handelspartner setzen und bestimmten ihre Preise auf Instacart, und wir arbeiten eng mit ihnen zusammen, um Online- und Ladenpreise wo immer möglich abzustimmen.”
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Nur eine der Handelsketten war zu einer Stellungnahme bereit: Target bestritt, eine Geschäftsbeziehung mit Instacart zu unterhalten, Warenpreise direkt an Instacart weiterzugeben, „oder zu bestimmten, welche Preise auf Instacart aufscheinen.” Daraufhin musste Instacart zugeben, Targets öffentliche Warenpreise herunterzuladen und zusätzliche Beträge aufzuschlagen, um „Betriebs- und Technikkosten” zu decken.
Preismanipulation as a Service
So weit, das gegenüber Verbrauchern offenzulegen, geht Instacarts Transparenz dann doch nicht. Gegenüber Markenkonzernen und Handelskette redet Instacart hingegen Tacheles: Ihnen bietet Instacart auf einer eigenen Webpage „KI-getriebene Preisoptimisierung” an. Der Eversight genannte Dienst beschere durch KI-getriebene Experimente ein bis drei Prozent mehr Umsatz und zwei bis fünf Prozent höhere Marge.
Dabei würden Preise innerhalb festgelegter Bandbreiten variiert. „KI wird angewandt, um die Experimente in großem Maßstab durchzuführen”. Instacart hat die Eversight-Plattform im September 2022 zugekauft. Für Verbraucher bedeutet dies, dass sie Preise nicht mehr einfach vergleichen können und womöglich unbewusst höhere Preise zahlen.
Selbst erfundene Preise werden manipuliert
Zu den Tricks gehört auch die Manipulation der berüchtigten Statt-Preise. Die Testkäufer mussten feststellen, dass ihnen angebliche Rabatte in unterschiedlicher Höhe weisgemacht wurden. Obwohl sie zum selben Zeitpunkt dieselbe Ware zur Selbstabholung aus demselben Laden in den Online-Warenkorb Instacarts legten, und dabei der aufgerufene Preis ident war, wurden ihnen verschiedene Statt-Preise angezeigt, also unterschiedliche hohe Rabatte vorgegaukelt. Auch das macht Instacart gegenüber betroffenen Verbrauchern nicht transparent.
„Wenn Preise nicht mehr transparent sind, können Käufer beim Einkauf nicht mehr vergleichen”, kritisiert der Testbericht. „Diese zunehmend undurchsichtigen Methoden schlagen nicht nur ein Loch in die Geldbörsen der Familien. Faire und ehrliche Märkte sind das Fundament einer gesunden Wirtschaft – und Firmen wie Instacart gefährden dieses Vertrauen.”
„Endkunden ist nicht bewusst, dass sie Teil eines Experiments sind”, hieß es auf der Eversight-Webpage. Diesen Satz hat Instacart kürzlich entfernt.
(ds)
Künstliche Intelligenz
Machine-Learning-Dienste der Hyperscaler – ein Überblick
Wer nach Machine-Learning-Diensten sucht, landet schnell bei den Angeboten der US-amerikanischen Hyperscaler. Mit AWS SageMaker, Googles Vertex AI und Azure Machine Learning bieten alle drei Plattformen eine Vielzahl an Diensten und wollen so End-to-End-ML-Workflows abbilden, Dienste automatisieren oder auf der Plattform managen und alle gängigen Frameworks in ihr Cloud-Ökosystem einbinden. Dabei haben die Produktpaletten im Laufe der Jahre ein unübersichtliches Ausmaß angenommen.
AWS SageMaker: Vor- und Nachteile im Überblick
AWS könnte den perfekten Werkzeugkasten bieten, der sich genau an die spezifischen Bedürfnisse seiner Nutzer anpasst. Leider kommt die Amazon-Tochter den Nutzern in der Konfiguration in keiner Weise entgegen und lässt sie relativ allein mit dem enormen Angebot. Die diversen Tutorials, die Einsteiger unterstützen sollen, sind über verschiedene Plattformen verteilt, sodass zusätzlich zum zeitintensiven Einrichten der Workflows eine längere Recherche der korrekten Hilfen für das jeweilige Problem eingeplant werden muss. Weitere Hürden sind das für Anfänger eher verwirrende UI und die überwältigende Serverkonfiguration, die erfahrene User voraussetzt.
- Die großen Cloud-Anbieter AWS, Google und Microsoft bieten umfangreiche, aber teils unübersichtliche ML- und KI-Dienste für unterschiedliche Zielgruppen an, von Einsteigern bis Enterprise.
- AWS punktet mit der größten und flexibelsten Servicepalette, erfordert jedoch tiefere Einarbeitung und ein komplexes Kostenmanagement.
- Googles Plattform Vertex AI ist mit didaktisch aufbereiteten und interaktiven Tutorials die einsteigerfreundlichste Wahl. Kleine, datengetriebene Gelegenheitsprojekte lassen sich hier am besten designen.
- Azure legt den Fokus auf schnelle, geschäftsorientierte Nutzung und Integration in bestehende Microsoft-Stacks, wobei fortgeschrittene Features oft spezielles Fachwissen verlangen.
Geübte Nutzer finden ein konsistentes Interface vor, das sich in allen Bereichen personalisieren lässt und auch tiefere Einstellungen transparent aufbereitet.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Machine-Learning-Dienste der Hyperscaler – ein Überblick“.
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