Intelligente Sicherheitswerkzeuge vernetzter Gesellschaften

Soziale ­Netze und ständig vernetzte Geräte wie Smartphones gewinnen im persönlichen Krisenmanagement der Menschen zunehmend an Bedeutung. Als eine Folge wandelt sich das Verhalten im Katastrophenfall.

Beinahe instinktiv greifen die Menschen im Ereignisfall zu ihrem Smartphone. Hierüber werden sie aktiv informiert, suchen Hilfe oder koordinieren sich. Für viele ist es zum Single-Point-of-Contact geworden. Gleichzeitig steigt die Abhängigkeit von Kritischen Infrastrukturen und die Verbreitung verschiedenster Sensoren über alle Bereiche des Lebens. In dieser vernetzten Technologisierung liegt großes Potenzial für ein vorausschauendes, effizientes und personalisiertes Katastrophenmanagement sowie für neue Kapazitäten im Bereich der allgemeinen Sicherheit. Reality Monitoring bündelt intelligente Verfahren und Technologien, um die entstehenden Sensordaten und unstrukturierten Informationen aus sozialen Netzen zu relevanten Informationen zu verdichten und in dynamischen Echtzeit-Lagebildern zu kondensieren. Das Ziel sind schnelle, koordinierte Sicherheitsmaßnahmen mit Weitblick.

Soziale und Krisen-Netzwerke

Wir erleben aktuell einen Umbruch im Bereich der öffentlichen Sicherheit und Katastrophenhilfe hin zu einem kollaborativen Katastrophen- und Sicherheitsmanagement. Treiber dieses Umbruches sind einerseits die sozialen Netze und eine aktive Rolle der sozialen Krisen-Netzwerke wie CrisisMappers oder Ushahidi, andererseits sind es neue soziale Dienste wie Google’s ­CrisisMap und PersonFinder oder Safe&Well vom American Red Cross. Damit wird es für jedermann möglich, gezielt nach Informationen zu suchen oder andere über die eigene Lage oder die Situation vor Ort zu informieren. Welche Rolle soziale Krisen-Netzwerke bereits heute spielen, konnte nach dem schweren Erdbeben auf Haiti beobachtet werden. Mehrere tausend SMS von verschütteten Menschen wurden von Freiwilligen manuell ausgewertet und die Informationen an die Retter vor Ort weitergeleitet. Auch in Deutschland zeigt sich, wie aktiv die Bevölkerung in einer Krisenlage mitarbeitet. Ob beim Brand einer Lagerhalle mit Düngemittel in Krefeld 2012 oder während des Hochwassers 2013: Die Betroffenen schildern und koordinieren die Lage vor Ort, und sie teilen wichtige Informationen – auch von offizieller Seite – über soziale Kanäle. Auch ihre Angst und Frustration über das Krisenmanagement kommunizieren die Menschen über digitale Medien.

Die mediale Vernetzung und die „always-connected“-Mentalität verändern auch die Erwartungen an die Reaktionsgeschwindigkeit. Aus einer repräsentativen Umfrage des American Red Cross im Jahr 2012 geht hervor, dass jeder dritte Bürger in Amerika eine offizielle Reaktion und ggf. Handlungsempfehlungen binnen der ersten 15 Minuten nach dem Eintritt eines Ereignisses erwartet. Dieser Zeitvorsprung steckt in Big Data.

Ob beim Ereignis in Krefeld oder Oklahoma, New York, Boston oder Prag: Nahezu zeitgleich mit dem Eintreten der Ereignisse teilen Betroffene Fotos, Augenzeugenberichte und Hilferufe über soziale Medien mit Einsatzkräften und der ganzen Welt. Bei einer Explosion in der Nuklearanlage Marcoule/Frankreich im Jahr 2011 ging 30 Minuten vor einer offiziellen Meldung der erste Tweet um die Welt. Auch beim Stromausfall im November 2012 in München dauerte es nur Sekunden, bis ein Betroffener twitterte – für alle weltweit abrufbar und früher als alle Nachrichtenagenturen oder offizielle Kanäle – unabhängig von der Verfügbarkeit des Stromnetzes.

Hierin liegt eine Stärke mobiler Telekommunikation. Über batteriegestützte Mobiltelefone erreichen uns wichtige Informationen (push) über wertvolle Zeit, und wir können wichtige Informationen suchen (pull) oder teilen (share). Ob von zu Hause oder unterwegs: Fast 40 Prozent der Deutschen nutzen bereits ein sensorisch hochgerüstetes Smartphone, um sich mit dem mobilen Internet zu verbinden. Laut Netzwerktheorie sind damit ein Vielfaches der Menschen über eine überraschend kurze Kette von Bekanntschaftsbeziehungen mit jeder anderen Person auf dieser Welt verbunden und erreichbar. Dank mobiler Vernetzung, Apps und integrierter Sensorik wird das Smartphone für immer mehr Menschen zum universalen Alltags-Werkzeug. Auf Wunsch sind wir sogar über die Netze räumlich verortbar und all unsere Informationen können räumlich und zeitlich verortet werden.

Telekommunikationsnetze gehören heute zu den zentralen Kritischen Infrastrukturen. Diese und andere wie Mobilität, Energie- und Wasserversorgung müssen fortlaufend überwacht und im Ernstfall vorausschauend gesteuert werden können. Im Umfeld moderner Städte wird der Begriff der Smart City geprägt. Dieser steht für den vernünftigen Einsatz sensorgestützter Intelligenz zur Steuerung, Optimierung und Erreichung ökonomischer, klimatischer und energetischer Effizienzziele.

Ubiquitäre Sensorik erfasst über soziale, mobile und stationäre Sensoren verschiedene Ausschnitte unserer Realität. Um die Geschehnisse vor Ort möglichst schnell und ganzheitlich einschätzen zu können, müssen aus den entstehenden massiven Strömen heterogener Daten entscheidungsrelevantes Wissen in Echtzeit extrahiert werden. Dies ist die Aufgabe intelligenter Monitoring-Engines mit eingebauten Reality-Monitoring-Technologien. Mit dem Zeit- und Wissensvorsprung können Sicherheitsmaßnahmen nicht nur auf die Situation zugeschnitten und effizient organisiert werden, zukünftig wird es möglich, die Maßnahmen mit Blick auf die Menschen vor Ort zu individualisieren. Hierin liegt auch das große Potenzial von Reality Monitoring auf Big Data.

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Intelligente Monitoring-Engines für mehr ­Sicherheit

Der Weg über die Auswertung der Daten ist dabei keineswegs trivial. Allein im Jahr 2012 sind nach aktuellen Schätzungen weltweit über 1,8 Zettabyte – eine Zahl mit 21 Nullen nach dem Komma – an neuen Daten entstanden, Tendenz exponentiell steigend. Die manuelle Auswertung dieser Flut an Daten stößt hier an natürliche Grenzen. Im EU-geförderten Projekt »INSIGHT« (Intelligent Synthesis and Real-Time Response using Massive Streaming of Heterogeneous Data European Commis­sion, FP7-ICT-2011.4.4) entwickeln die Forscher des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS gemeinsam mit einer Reihe von Wissenschafts- und Wirtschaftspartnern aus Europa sowie Behörden wie dem Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe die technologische Basis für intelligente Monitoring-Engines. Diese verstehen diverse Sensordaten und suchen in Big Data nach Vorzeichen für Katastrophen. Sie validieren den Informationsgehalt der Daten und verdichten die teils subjektiven Informationen zu einem ganzheitlichen, dynamischen Echtzeit-Lagebild.

Wenn sich dieses Lagebild mit hohem Tempo verändert, entstehen auch neue Daten mit hoher Geschwindigkeit. Auch das ist charakteristisch für Big Data: Vielschichtige Daten entstehen allgegenwärtig in großen Mengen und verändern sich über die Zeit. Was der Wirtschaft neue Potenziale für eine effizientere Wertschöpfung und neue Services eröffnet, stellt Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben vor neue Herausforderungen.

Für Auswertungen in Echtzeit setzen neue Monitoring-Engines daher auf spezielle kollaborative Big Data Architekturen. Diese leistungsfähigen Analyseumgebungen skalieren mit den Aufgaben und sind besonders ausfallsicher. Ihre Flexibilität erhalten sie dadurch, dass sie ähnlich einem Puzzle sensorspezifische Verfahren aus dem Reality Monitoring verwenden. Zudem integrieren sie die Experten und Fachleute in den Analyseprozess („experts in the loop“). Auch hier manifestiert sich der Umbruch hin zu einer kollaborativen Lageerfassung. Möglich machen dies neue interaktive Visualisierungstechniken aus dem Visual Analytics. Somit werden Fachwissen und Bauchgefühl integraler Bestandteil intelligenter Monitoring-Engines („Bauchgefühl 2.0“).

Das dynamische Lagebild bedeutet in der Praxis die unmittelbare Rückkopplung mit dem Geschehen vor Ort. Auf diese Weise erhalten die Verantwortlichen schon am Lagetisch wichtiges Feedback. Mit dieser situativen Intelligenz unterstützt das Reality Monitoring die Lageprozessführung und fördert eine kollaborative Lagebewertung und Entscheidungen mit Weitblick. Die Monitoring-Engines kennzeichnen drei generische Aufgaben:

  • Aufbauen eines Verständnisses von der Normalität,
  • Erkennen und Plausibilisieren von Anomalien (Events),
  • Beobachten der Lageentwicklung und Rückkoppeln mit der Lage vor Ort.

Reality Monitoring Technologien

Zur Aufgabenerfüllung nutzt und erweitert das Reality Monitoring grundlegende Verfahren aus dem Data Mining: Smart Semantics, Mobility Mining und Visual Analytics.

Smart-Semantics-Verfahren können Stimmungslagen in großen Text-Korpora erkennen, Ereignisse detektieren und zu „sozialen Lagebildern“ verdichten. Hierzu werden Emotionen in Texten erkannt. Dabei ist die Herausforderung, genau hinzuhören. So muss das detektierte Wort „Katastrophe“ nicht unbedingt einen Alarm auslösen. Vielmehr sind der Sinn- und Satzzusammenhang sowie der übergeordnete Kontext stets zu überprüfen, was intelligente Systeme bereits zu leisten im Stande sind.

Mit Hilfe mobiler und visueller Sensoren ist es möglich, Personendichten und das Mobilitätsverhalten auf aggregierter Ebene zu monitoren. Die gewonnenen Einblicke erlauben Risiken, wie z. B. Panikreaktionen, zu detektieren oder bereits im Vorfeld eines Einsatzes abzuschätzen. Notwendige Maßnahmen, wie etwa Verkehrsumleitungen, Straßensperren oder Evakuierungen, können so besser vorbereitet werden.

Visual Analytics bündelt Visualisierungsverfahren und ad-hoc Analysen, um dank interaktiver Darstellungen der heterogenen Informationen die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zu nutzen, Muster zu erkennen und Rückschlüsse zu ziehen.

Der Nutzen von Reality Monitoring ist dabei so vielseitig wie sein Anwendungsfeld und reicht vom Jugendschutz im Internet, einer verbesserten Sicherheit von Massenveranstaltungen bis hin zu einem kollaborativen Bevölkerungsschutz. Aber auch polizeiliche Aufgaben können durch den Einsatz von Reality Monitoring in der Lageprozessführung effizienter werden. Selbst unbekannte Ereignisse, den Black Swans, lassen sich in Echtzeit mit Reality Monitoring-Verfahren explorieren und mit Informationen anreichern (N. N. Talebs Black-Swan-Theory bezieht sich auf ein unerwartetes Ereignis mit großen Auswirkungen und schwerwiegenden Konsequenzen, das aufgrund seiner Natur auch im Nachhinein nur schwer bis überhaupt nicht rationalisierbar ist). Insbesondere bei Katastrophenlagen mit weitreichenden Folgen sind wir auf flächendeckende und schnell reagierende Sensoren angewiesen. Unter vollständiger Wahrung der Privatsphäre erweisen sich mobile Sensoren als ideal, um nicht nur Einblicke in eine lokale Situation zu erhalten, sondern auch, um Informationen auszutauschen. Einzelne Geräte oder der Aufenthaltsort Einzelner stehen nicht im Fokus.

Vertrauen in die Daten

Ohne Frage muss der Datenschutz als gesellschaftliches Gut gewahrt bleiben. Gleichwohl sollte sich daraus keine Gefährdung der individuellen Sicherheit auf anderer Ebene ergeben. Aktuell gibt es unterschiedliche Hemmnisse beim Einsatz computergestützter Sicherheitswerkzeuge, die sich aus den teils unklaren oder restriktiven Gesetzen und Regularien ergeben. Dabei ist mit Reality Monitoring der Schutz der Privatsphäre und die Extraktion sicherheitsrelevanter Informationen längst kein Widerspruch mehr. Viele Bedenken in der Bevölkerung und bei den Verantwortlichen rühren meist von einer fehlenden Transparenz in den Prozessen. Offene Systeme und ein striktes Umsetzen des „Privacy by Design“-Konzeptes machen Datenschutz und Informationssicherheit zum integralen Bestandteil jeder einzelnen Auswertung.

Transparenz gilt es auch in Bezug auf den Wahrheitsgehalt der teils subjektiven oder fehlerhaften Daten herzustellen. Mit der Vernetzung unseres Lebens gehen Situationen aus dem Leben immer öfter unmittelbar in unsere digitale Welt ein. Dies hat mitunter schwerwiegende Folgen. Neben dem Opferschutz gilt es, Selbstjustiz und die Verbreitung radikalen Gedankengutes aktiv zu verfolgen. Das heißt im Umkehrschluss aber auch, dass virtuelle Ereignisse reale Auswirkungen haben können. Beispiele wie die Tsunami-Gerüchte über einen bevorstehenden Tsunami in der südtürkischen Provinz Antalya haben tausende Menschen in Panik versetzt. Nach dem Twitter-Hoax über den Anschlag auf das Weiße Haus und der angeblichen Verletzung Barak Obamas verlor die Börse innerhalb von drei Minuten über 136 Milliarden Dollar an Wert. Auch die Bevölkerung reagierte mit Unglauben, Angst und Zorn. Reality Monitoring setzt hier beispielsweise auf einen Multi-Source-Ansatz als Gradmesser für die Richtigkeit einer Meldung. Bei Textdaten wie Nachrichten über Twitter oder SMS kommen semantische Verfahren zum Einsatz.

Hochwasser in Europa

Die Relevanz von Reality Monitoring verdeutlicht sich in der Flutkatastrophe Anfang Juni 2013. In hunderttausenden Nachrichten, Fotos und Videos beschreiben die Betroffenen ausschnittsweise die Lage in den Hochwassergebieten. Kombiniert mit einem sensorgestützten Beobachten der Zustände, z. B. der Deiche oder des Mobilitätssystems, zeichnet Reality Monitoring eine ganzheitliche Perspektive der  individuellen Situationen vor Ort auf. Frühzeitiges Warnen, schnelleres Reagieren und der Einbezug der Menschen sind dabei nur einige Vorteile, die der Einsatz der Technologien bietet.

Mit Erscheinen dieses Artikels ist es noch zu früh, eine abschließende Bilanz zu ziehen. Doch schon jetzt wird deutlich: Ähnlich wie bei Katastrophen in anderen Teilen der Welt wird das mobile Internet zum wichtigen Instrument. Noch fehlt es in Deutschland allerdings an Systemen, die die Bevölkerung unterstützen, sich selbst zu helfen. Dies führt dazu, dass die Informationen dezentral gestreut werden und teils überlappende, veraltete und widersprüchliche Nachrichten im Umlauf sind. Facebook entwickelt sich hier zu einer Art Ersatzplattform, die teils von Bürgern, teils von den Städten und Landkreisen moderiert wird. Allein die Informationsseite zum Hochwasser 2013 in Bayern haben 134 229 Menschen geteilt (Stand: 06.06.2013). Allgemein sehen wir aktuell das Entstehen neuer Partnerschaften im Katastrophenmanagement.

Fazit

Am Ende sind es viele Faktoren, die für den Einsatz intelligenter Sicherheitswerkzeuge in vernetzten Gesellschaften sprechen. Nur wenige Organisationen und Behörden verfügen über die nötigen Analysewerkzeuge und das Know-how, um aus Big Data wertvolle und für den operativen Einsatz nutzbringende Informationen in Echtzeit zu extrahieren. Hier sind allerdings nicht nur die Entwickler und Unternehmen gefordert, sondern auch der Gesetzgeber, der die rechtlichen Rahmenbedingungen schaffen muss, damit die Daten dort genutzt werden können, wo sie im Katastrophenfall gebraucht werden.

In der Frage der Nutzung sozialer Medien für den Einsatz zeigt sich in Deutschland ein uneinheitliches Bild. In den USA haben bereits Firmen wie Google oder Nichtregierungsorganisationen die Lücke gefüllt und sich als Schnittstelle zur Bevölkerung etabliert. Auch bei der sicheren Nutzung von verteilten Sensordaten zeigt sich in Deutschland ein gewisser Nachholbedarf.

Seitens der Behörden und Organisationen gilt es, den begonnenen Umbruch aktiv mitzugestalten. Die Konzentration auf klassische Themen birgt die Gefahr, schleichend den Anschluss an die Bevölkerung zu verlieren, und es droht ein weiteres „Outsourcing“ von Leistungen einhergehend mit der Teilabgabe von Verantwortlichkeiten an Dritte. Vorurteile gegenüber neuen Technologien haben sich in vielen Praxisprojekten zerstreut. Vielmehr steckt in den neuen interaktiven Kommunikations- und Informationsmöglichkeiten viel Potenzial für mehr Sicherheit und Hilfe zur Selbsthilfe.

Anschrift des Verfassers:

PassbildHendrik Stange
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme
Schloss Birlinghoven, 53754 Sankt Augustin
Tel.: 02241/14-3525
E-Mail: hendrik.stange@iais.fraunhofer.de

Hendrik Stange
geb. am 8. August 1979

  • 2001 – 2006: Studium: Wirtschaftsinformatik an der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
  • Seit 2007: Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Knowledge Discovery am Fraunhofer-Institut für intelligente Informations- und Analysesysteme IAIS
  • Seit 2009: Tätigkeit als Projektleiter dieser Abteilung; Spezialgebiet Reality Monitoring für Sicherheitsanwendungen und Big Data Analytics