Sind Quantencomputer das Ende der Kryptographie?

Quantenmechanik ist eines dieser Themen, die Nichtphysiker schnell an ihre Grenzen bringen. Da ist von Verschränkung und spukhafter Fernwirkung die Rede und ein Teilchen ist in mehreren unvereinbaren Zuständen gleichzeitig, bis jemand nachsieht. Die Quantenmechanik ist nicht nur wegen ihrer komplizierten Mathematik so schwer zu fassen, sondern auch weil ihre Effekte unseren Alltagserfahrungen zu widersprechen scheinen. Esoteriker diverser Richtungen ziehen regelmäßig die Quantenphysik heran, um ihren Hokuspokus zu begründen. Während aber solch esoterischer Hokuspokus nie funktioniert, wenn er im Labor nachgestellt werden soll, ist die Korrektheit der Quantenmechanik bestens untersucht. Ohne Quanteneffekte gäbe es weder Transistoren noch Solarenergie. Die Quantentheorie erklärt Atommodell, Periodensystem und ist Basis für die gesamte Chemie. Doch die Königsdisziplin für die Anwendung der Quantenmechanik wäre ein Quantencomputer.

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Die Zauberlehrlinge von Menlo Park

Sind Daten erst einmal im Umlauf, lässt sich nicht mehr kontrollieren, wer alles was damit anstellt. Und bei Fällen wie dem Cambridge-Analytica-Skandal ist kaum zu klären, wer eigentlich die Verantwortung dafür trägt.

Es gibt dieses Gerücht, wonach Facebook Nutzerdaten verkaufe. Das ist Unsinn. Facebook hütet seine Daten so gut es kann. Sie sind die Grundlage von Facebooks Geschäftsmodell. Was Facebook verkauft, sind nicht die Daten sondern es ist Aufmerksamkeit seiner Nutzer: die Möglichkeit, Werbung und zielgerichtet einem sehr genau ausgewählten Publikum zu zeigen. Das kann Facebook nur aufgrund der gesammelten Daten und würde es diese verkaufen, würde es seinen Rohstoff verkaufen, statt ihn zu vergolden. Deshalb ist der Skandal um Cambridge Analytica auch ein großes Problem, gerade für Facebook. Der Konzern hat einen Teil seiner Nutzerdaten nämlich sehr wohl weggegeben und zwar noch nicht mal gegen Geld. Das fällt Facebook heute auf die Füße. Aber warum sollte der Konzern so etwas dummes tun, wenn klar ist, dass Nutzerdaten sein größter Schatz sind? Die Antwort darauf liegt in der Vergangenheit. Das möglichst zielgenaue Anzeigen von Werbung war nicht von Beginn an Facebooks Geschäftsmodell. Im Gegenteil: Wie etliche andere Internet-Startups auch, hat Facebook zunächst mal Daten und Investorengelder eingesammelt, um erst später genauer zu überlegen, was sich damit anstellen ließe.

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Autonome Fahrzeuge: Lieber Passanten oder einen Kinderwagen überfahren?

Am 19. März 2018 starb eine 49-jährige Frau in einem Krankenhaus in Tempe, Arizona. Sie hatte versucht, eine Straße zu überqueren und wurde dabei von einem selbstlenkenden Auto des Fahrdienstvermittlers Uber erfasst, das sich auf Testfahrt befand. Der Testfahrer hatte Polizeiberichten zufolge keine Chance einzugreifen, da die Frau nachts um 22 Uhr plötzlich aus dem Schatten auf die Fahrbahn getreten sei. Offen ist die Frage, warum das Roboterauto nicht versucht hat, zu bremsen oder auszuweichen und was dessen Sensoren vor dem Unfall wahrgenommen haben. Uber will Hergang und Ursachen genau untersuchen und hat einstweilen alle Testfahrten gestoppt. Die Frau aus Tempe ist bereits der zweite Mensch, der bei einem Unfall mit einem autonomen Fahrzeug tödlich verunglückte. Allerdings hätte beim Zusammenstoß eines Tesla mit einem Lkw im Frühjahr 2016 der Fahrer eingreifen müssen, weil Teslas Autopilot-Software ausdrücklich nicht für vollständig autonomes Fahren gedacht war.

Natürlich hat das tragische Unglück in Arizona die Debatte um künstliche Intelligenz am Steuer erneut angeheizt. Wer trägt bei solchen Unfällen die Verantwortung? Wie könnte ein Robo Law aussehen, das Verantwortlichkeiten und Strafen in solchen Fällen regelt? Welche Mindestanforderungen müssen autonome Fahrzeuge erfüllen, damit sie auf die Straße gelassen werden? Wenn diese Fragen diskutiert werden, kommt früher oder später das Trolley-Problem ins Spiel. Es handelt sich um ein philosophisches Gedankenexperiment: Eine Straßenbahn rast auf eine Gruppe von Menschen zu. Du hast die Chance, sie zu retten, indem du schnell eine Weiche umlegst, allerdings zu dem Preis, dass jemand anderes überfahren wird. Wie wirst du dich entscheiden?

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Ein Netz voller Bären und Schlangen

Ein anonymer Informant aus dem Bundesinnenministerium hatte das mo­natelang gehütete Geheimnis kürzlich den Medien verraten. Am 28. Februar bestätigte das Bundesinnenministerium, dass der »Informationsverbund Berlin-Bonn« (IVBB) gehackt worden sei. Dieses Netzwerk wird von dem Ministerium verwaltet und verbindet Bundesrat, Kanzleramt, Ministerien, Rechnungshof und verschiedene andere Institutionen miteinander. Zunächst klingt das wie der größte anzunehmende IT-Unfall, allerdings dient der IVBB nur dem Informationsaustausch der Behörden untereinander, wobei verschlüsselt kommuniziert wird. Jede ans IVBB angeschlossene Behörde verwendet intern ein eigenes Netz. Ob und in welchem Ausmaß die Hacker Daten einzelner Behörden erbeuten konnten, ist völlig unklar. Bisher bestätigte lediglich das Außenministerium, dass die Hacker Zugriff auf einige wenige Do­kumente gehabt hätten. Um welche Informationen es sich handelt, ist nicht bekannt.

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Solid: Wie WWW-Erfinder Tim Berners-Lee ein neues, besseres Internet plant

Als Tim Berners-Lee am 12. März 1989 seinem Arbeitgeber vorschlug, ein System zum Management von Information auf der Basis von Hypertext zu entwickeln, ahnte kaum jemand, wie sehr seine Idee das Internet und die Welt verändert würde. Wer Zugriff auf einen Webserver hatte, konnte Dokumente online stellen und mit anderen Dokumenten auf der ganzen Welt verlinken. Die meisten Experten glaubten, das Rennen würden kontrollierte Dienste wie AOL oder Compuserve machen, weil diese übersichtlicher seien, doch all die vielen Webseiten im wilden WWW waren auf Dauer interessanter und die klassischen Online-Dienste verschwanden.

Allerdings entwickelte sich das Web nicht so ganz wie im Sinne des Erfinders. Heute wird es von einigen großen Anbietern wie Google, Facebook, Amazon oder Netflix dominiert, die viele Daten über ihre Nutzer sammeln und zugleich kontrollieren, welche Inhalte diese Nutzer zu Gesicht bekommen. Ihre Geschäftsmodelle basieren allesamt darauf, Dienste aufgrund von Daten anbieten zu können, die sie in Silos speichern und eifersüchtig hüten. Ein Beispiel: Es wird häufig behauptet, Facebook verkaufe die Daten seiner Nutzer. Das stimmt so nicht. Im Gegenteil, Facebook hütet diese Daten wie einen Schatz, verkauft aber auf ihrer Basis Werbeplätze.

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Data Lake: Tauchen im Datensee

Die Grundidee für Data Lakes ist eigentlich ganz einfach: Starr strukturierte Datenbankformate wie klassische Data Warehouseses sind unternehmensweit durchgeplant und dementsprechend unflexibel. Verloren gehen dabei alle unstrukturierten Daten, die in einem Unternehmen so anfallen: E-Mails, Word-Dokumente oder Daten aus Systemen, die nicht ans Data Warehouse angebunden sind. Da liegt es nahe, alle Daten zentral in einem einzigen großen Repository zu speichern. Die Datenmengen, die dabei entstehen, sind so groß, vielfältig und unstrukturiert, dass Big-Data-Techniken eingesetzt werden müssen. So basieren Abfragen und Anwendungen von Data Lakes meist auf dem Hadoop-Framework oder Microsoft Azure.

Erfunden hat den Begriff James Dixon, CTO des Business-Intelligence-Software-Anbieters Pentaho. In einem Blogpost von 2011 vergleicht er den Data Mart aus einem klassischen Data-Warehouse-System mit einem Laden voller Wasserflaschen. Die Flaschen und ihr Inhalt sind gereinigt und einheitlich abgefüllt, können ohne großen Aufwand gelagert, transportiert oder aus dem Regal genommen und getrunken werden, aber niemand weiß, was im Abfüllprozess an interessanten Daten verloren gegangen ist. Der Data Lake hingegen steht für den See voller Wasser in seinem natürlichen Zustand. Dieser See wird aus einem stetigen Strom unstrukturierter Daten gefüllt, und wer sie auswerten möchte, kann ihn untersuchen, Proben nehmen oder darin tauchen.

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Das Next Big Thing könnte ein Auto sein

Als Apple vor etwas mehr als zehn Jahren das iPhone vorstellte, waren die Zutaten längst da: Mobiltelefone, Touchscreens sowie natürlich Taschencomputer und PDAs in verschiedenen Varianten. Was das iPhone einzigartig machen und einen riesigen Markt schaffen sollte, war also weniger eine konkrete Erfindung, als eine Kombination bekannter Technologien.

Besonders wichtig für den Erfolg war, es nicht als Computer für die Hosentasche zu gestalten. Denn der hätte wahrscheinlich nur Business-Anwender und IT-Nerds interessiert. Erst das Design als Telefon, also als vertrauter und einfach zu bedienender Alltagsgegenstand brachte den Durchbruch: Die Kunden waren es gewohnt, ein Handy mit sich herumzutragen. Nur dieses neue Handy von Apple konnte auch noch Fotos machen und Musik abspielen. Apps und Spiele von Whatsapp bis Candy Crush kamen quasi durch die Hintertür.

Noch heute kommt es vor, dass (zumeist ältere) Kunden sich Smartphones zeigen lassen mit dem Hinweis „Ich will damit eigentlich nur telefonieren“. Später entdecken sie, wie sie Familienfotos per Messenger tauschen und Scrabble gegen Freunde spielen können.

Es könnte sein, dass sich dieses Kunststück bald wiederholt. Der allen vertraute Alltagsgegenstand wäre dieses Mal das Auto, das sich in einen rollenden Computer verwandelt. Die entscheidende Zutat ist Sprachsteuerung. Die Technik ist vorhanden, wird derzeit aber vor allem in Smartphones und intelligenten Lautsprechern benutzt.

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Das bisschen Facebook

Die Geschichte von »Brexit«, Donald Trump und dem Erstarken rechtsextremer Parteien in Europa ist eine Geschichte von Facebook und Twitter. So jedenfalls lautet eine beliebte Antwort auf die Frage, wie das alles geschehen konnte. Die Rede ist von Filterblasen in sozialen Medien, in denen Menschen nur noch mitbekommen, was ihrer ­eigenen Weltsicht entspricht. Es ist eine Geschichte sinistrer US-Konzerne, die mittels massenhafter Datensammlung und ausgefeilter Instrumente die zur Rechten tendierenden Wähler punktgenau adressieren und damit skrupellos Geschäfte machen. Und es ist eine Geschichte von ominösen russischen Hackern, die im Auftrag ihrer Regierung die öffentliche Meinung in westlichen Ländern manipulieren. Das Problem ist nur: Diese Geschichte stimmt nicht ganz. Sie greift zumindest viel zu kurz.

Ein Beispiel ist die Wahlkampagne Donald Trumps. Diese nutzte zweifellos erfundene Falschmeldungen, um Trump zu promoten und Hillary Clinton schlecht zu machen. Es ist angesichts des knappen Wahlausganges sogar gut möglich, dass diese Beeinflussung den Ausschlag gab. Übersehen wird dabei jedoch die Rolle der Massenmedien. Für sie war Trump mit seinen permanenten Grenzüberschreitungen ein ­Geschenk. Jahrelang hatten sie über Anzeigenschwund und sinkende Leserzahlen geklagt. Donald Trump, der Mann, der ständig den Hund beißt, hat ihnen größere Werbeerlöse, mehr Abonnements und höhere Einschaltquoten beschert – nicht nur Fox News und Breitbart News, sondern eben auch den linksliberalen Medien, die sich seither an Trump abarbeiten.

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Bitcoin: Das kommt nach dem Crash

Lange Zeit schien es nur nach oben zu gehen. Experten versprachen ewiges Wachstum. Leute, die sonst wenig bis nichts mit Finanzgeschäften zu tun haben, stiegen ein, weil die Zeitungen drüber berichteten. Manche nahmen gar Kredite auf, in der Hoffnung, dass die Kursgewinne höher als die Zinsen ausfallen würden. Eine Marktaufsicht existierte genauso wenig wie gesetzliche Regulierungen. Dann stagnierten vorübergehend die Kurse, der Markt wurde nervös und schließlich kam es zum Crash, der nicht nur viele Anleger ruinierte, sondern auch der Weltwirtschaft eine jahrelange Depression bescherte. Die Rede ist nicht vom Bitcoin sondern vom schwarzen Freitag 1929.

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