Hinter den Kulissen des ÖPNV 2.0

*rc3 nowhere Vorspannmuisk

Herald: kantorkel ist rc3 zertifizierter
Teleshopping Ultra aus Hamburg. Wenn ich

ihn nun ein Urgestein aus der Hamburger
Szene nennen würde, wäre ihm das

vielleicht gar nicht recht. Er tut Dinge
bei Freifunk, schaut unter

hamburg.freifunk.net mit und ohne Hamburg.
Er betreibt Tor Knoten und mischt auch bei

Reclaim your face mit. Reclaim your face.
In einem Wort Punkt EU. Hinter den

Kulissen des ÖPNV 2.0 hat er aufgrund
einer Schwachstelle, sich mal im Backend

eines jener kommenden Check-in/Be-out
System umgeschaut. Bühne frei und freie

Fahrt für kantorkel.

kantorkel: Willkommen zu meinem Vortrag.
Gemeinsam schauen wir jetzt hinter die

Kulissen des ÖPNV 2.0. Die Nutzung des
ÖPNVs muss einfacher werden. Wenn ich in

Hamburg zum Beispiel von A nach B fahren
möchte, dann muss ich vor Fahrtantritt

eine Fahrkarte wählen und ich möchte
wahrscheinlich auch eine möglichst

günstige Fahrkarte für mich auswählen. Ich
habe die Wahl zwischen Einzelkarten, 9

Uhr-Tageskarten, Ganz-Tageskarten
Gruppenkarten, Vollzeitkarten,

Teilzeitkarten. Ich kann Nahbereichs- oder
Kurzstrecken-Karten wählen und all diese

Karten sind auch noch für verschiedene
Zonen für verschiedene Ringe gültig. Ich

habe die Wahl zwischen ein oder zwei drei
vier fünf sechs Ringen und ich kann

Zeitkarten mit Ergänzungskarten
kombinieren. Dazu muss ich wissen, welche

Tarif-Ringe oder vielleicht auch welche
Tarif-Zonen es in Hamburg gibt. Zwei

dieser Tarif-Ringe sind auch nur noch für
Zeitkarten Inhaber gültig, dass macht das

ganze nicht leichter. Buslinien sind in
dieser Karte hier gar nicht verzeichnet.

Wenn ich also vor Fahrtantritt gar nicht
weiß, was ich in dieser Woche noch alles

machen werde, dann ist es eher
unwahrscheinlich, dass ich eine

Wochenkarte kaufe, auch wenn sich am Ende
der Woche vielleicht doch herausstellt,

dass ich besser, günstiger mit einer
Wochenkarte gefahren wäre. Das ganze

Problem hat einen Namen. Es nennt sich
"Tarifdschungel". Der Duden sagt dazu

tarifliche Regelungen, zum Beispiel bei
Bahn oder Telefon, von großer

Unübersichtlichkeit und Kompliziertheit.
Es muss also eine App her, die uns durch

diesen Tarifdschungel lotst. In mehreren
Verkehrsverbünden, nicht nur in

Deutschland, werden sogenannte Check-
in/Be-out, kurz CiBo, Systeme erprobt. Das

sind App-basierte Systeme, die die Nutzung
von Bus und Bahn ohne vorherigen

Ticketkauf ermöglichen. Ich checke mich
also in dieser App bei Fahrtantritt ein

und der Fahrpreis wird dann nach Ende der
Fahrt automatisch ermittelt. Verschiedene

Systeme können dabei auch mehrere Fahrten,
z.B. alle Fahrten der vergangenen Woche

zusammenfassen. Das Fahrtende wird jeweils
automatisch erkannt. Es gibt weitere

Varianten, wie zum Beispiel Check-
in/Check-out Systeme oder Be-in/Be-out

Systeme, wo ich mich entweder bei
Fahrtantritt und Fahrtende um gar nichts

kümmern muss, dass sind die Be-in/Be-out
Systeme. Oder wo ich dann beide Male in

der App tätig werden muss, dass sind die
Check-in/Check-out Systeme. Ich habe mir

die App der Stadtwerke Osnabrück näher
angeschaut: "YANiQ macht's einfach,

Busfahren zum Festpreis" und "YANiQ
macht's sicher". Hier sehen wir zwei

Screenshots aus der App. Wenn ich mich an
meiner Starthaltestelle befinde und kurz

davor bin in den Bus zu steigen, dann
swipe ich den Check-in Button nach rechts,

dann bin ich eingecheckt und dank
Bluetooth Beacons wird automatisch

erkannt, wann ich den Bus verlassen habe.
Dabei werden die Linien und Haltestellen

Daten zusammengefasst oder ja von der App im
Backend erfasst und mit den GPS-Daten

meines Smartphones abgeglichen. Wie das
Ganze aussieht, konnte ich mir dank einer

Schwachstelle näher anschauen. Das war
nicht das Produktiv-System, sondern ein

Pre-Production Environment. Und hier
schauen wir gleich gemeinsam einmal rein.

Ich glaube das ist ganz interessant
anzuschauen. Der Meldeprozess drumherum

war angenehm unaufgeregt. Ja, hier sehen
wir das Login Fenster des Cockpits. Ich

habe einen Test-User angelegt und damit
loggen wir uns jetzt einmal ein.

Links sehen wir das Menü, wo wir uns gleich
durchklicken werden. In der Mitte sehen

wir die Anzahl der erfolgreichen Anfragen
im Verlauf der letzten Woche und rechts

oben sehen wir, dass sich meinen Test-User
einigen Gruppen hinzugefügt habe, und wir

wechseln jetzt in die Rolle der Stadtwerke
Osnabrück. Wir schauen uns die erste

Unterseite an, Trips und Tickets. Wir
sehen hier die Fahrten, die am 13.11. über

dieses System abgewickelt wurden. Wir
sehen eine Universal-ID, dann den Namen

der Buslinie, Starthaltestelle und
Zeitpunkt, Endhaltestelle, wir können uns

die Zwischenhaltestellen einblenden.

Und hier sehen wir
nicht nur, dass die

einzelne Fahrt 2,70 € gekostet hat, ich
schaue jetzt auf die erste Zeile der

Tabelle, sondern wir sehen auch, dass für
die laufende Woche ein optimierter Preis

von 10,80 € erreicht wird, der sich aus
vier Farben zusammensetzt. Im Gegensatz

dazu sehen wir in der zweiten Zeile das
Hellgraue, dass dort bereits eine Wochen-

Karte für 18,70 € ausgewählt wurde. Die
aktuelle Reise wird aber auch mit 2,70 €

bewertet.

Ja es scheint so, als ob vielleicht
künftig oder auch in der Produktiv-

Variante erst Fraud-Scores eingeblendet
werden können. Das ging jetzt in dieser

Entwicklungsversion nicht. Und was ich
hier ebenfalls sehen kann, sind

verschiedene Infos über die eingesetzten
Geräte. Ich sehe hier also Android und

Apple-Geräte. Ich sehe die Versionsnummer
der App und verschiedene weitere Infos

über die genutzten Telefone. Also die
genaue Betriebssystem-Version und Infos

zur Verbindungsqualität.

Ebenfalls angezeigt werden
verschiedene Check-In/

Check-out Events. Für jede Fahrt die
hier aufgeführt wird, sehe ich zum

Beispiel, wann genau der
manuelle Check-in erfolgte.

In diesem Untermenü kann ich mir

die Fahrten anonymisiert ausgeben lassen,
das heißt hier sehe ich nicht mehr die

Pseudonym Universal-IDs. Ich sehe jetzt
nur noch, welche Linie genutzt wurde, wie

lange die einzelne Fahrt dauerte, zusammen
mit ihren Zwischenhalten und Beginn- und

End-Zeitpunkt der Fahrt wurden auf die
volle Stunde gerundet. Exportieren kann

ich das Ganze als CSV. Und an dieser
Stelle sehe ich für die verschiedenen

registrierten Nutzer*innen, in welchen
Zeiträumen wieder auf die Stunde gerundet

sie am 11.11. aktiv waren. Außerdem kann
ich mir Infos über die verteilten

Bluetooth Beacons ausgeben lassen. Hier
sehe ich also die verschiedenen Fahrzeuge

und welche Beacons mit welchen IDs verbaut
wurden. Außerdem kann ich mir mit

Untermenüs oder Mouse Overs weitere Infos
über die Beacons anzeigen lassen, zum

Beispiel über die verbleibende
Akku-Kapazität.

Jetzt wird es langsam

interessanter. Hier sehe ich die Suspect
Movements, das heißt für den 11.11.2021

sehe ich für alle Nutzer*innen, die an
diesem Tag dieses System genutzt haben, in

welchen Stunden sie aktiv waren. Für jede
Nutzerin, für jeden Nutzer haben wir hier

eine Zeile in der Tabelle, und da sind so
überwiegend weinrote Kästchen. Das sind 24

dünne Zeilen und jede Zeile steht für eine
Stunde des Tages. Und wenn in einer Stunde

eines Tages die Person aktiv war, also im
ÖPNV unterwegs war, dann ist diese Zeile

eingefärbt. Ich sehe also, dass viele oder
einige Nutzer*innen einmal am Tag nur

unterwegs sind. Dann tauchen zwischendurch
welche auf, die zweimal unterwegs waren

oder auch dreimal. Und ich habe jetzt hier
eine Nutzerin oder einen Nutzer

rausgesucht, die relativ häufig unterwegs
war. Gegen Mitternacht ist dort eine

Aktivität verzeichnet sowie vormittags und
tagsüber bis in den Nachmittag rein. Da

schauen wir jetzt einmal
gleich näher rein.

Hier sehen wir also detailliertere

Device-Logs, und ja zuerst sehe hier in den
Zeilen verschiedene Check-in/Check-out

oder Be-out Events. Es geht los mit einem
Eintrag um kurz nach Mitternacht 0 Uhr, 2

Minuten, 24 Sekunden. Da wurde offenbar
eine Check-out Aktivität verzeichnet und

dann war erst mal für gut sechseinhalb,
fast sieben Stunden Ruhe. Das heißt, nach

einer eher kurzen Nacht ist die Person
dann direkt wieder los. Und ja über den Tag

verteilt tauchen weitere Check-in und
weitere Check-out Events auf und

zwischendurch, vermutlich bei Umsteigen
oder nach dem Aussteigen, tauchen hier

sogenannte Scan Gaps auf. Der erste hier
um kurz nach sieben, da ist nach 400, da

es nach 426 Sekunden eine Scan Gap,
notiert worden. Interessanter wird das

Ganze, wenn wir das hier auf einer Karte
uns angucken. Wir bekommen jetzt eher ein

Gefühl dafür, wo die Person sich in der
Stadt bewegt hat. Das heißt, hier sehe ich

die Check-in und die Check-out Events. Die
kann ich auch anklicken und hier sehe ich

zum Beispiel ein Event vom 11.11. um 11:11
und 40 Sekunden. Da wurde die Person

eingecheckt. Ich kann mir auch den
Haltestellen Namen anzeigen und das hier

ist also so tausend Mitte in Osnabrück.
Und genauso kann ich bei den Check-out

Events mir weitere Informationen anzeigen.
Ja, es gibt einige weitere Log-

Nachrichten, die hier über die Zeit
geplottet wurden, also in der Waagerechten

ist die x-Achse die Zeit. Hier wird ein
Segment von etwa 24 Stunden angezeigt und

jeder Punkt der hier zu sehen ist steht
für eine Log-Nachricht. Hier tauchen auch

Debug- und Info-Nachrichten auf. Wenn ich
mit dem Mauszeiger über so einen Punkt

rüber gehe, werden mir weitere Infos
angezeigt. Das hier ist wie gesagt kein

Produktiv-System. Es kann also sein, dass
in dem Produktiv-System deutlich weniger

Nachrichten erhoben werden.

Ja, ganz unten sehe ich jetzt
noch mal die verschiedenen

Check-in und Check-out Events über die
Zeit, das heißt, die Person war acht oder

neun Mal innerhalb von den 24 Stunden
unterwegs, einmal gegen Mitternacht, dann

ging es gegen 7 Uhr weiter bis etwa 14 Uhr
und dann gab es nach einer Pause bis 23

Uhr noch mal eine Fahrt in der späten
Nacht. Und in der Zeile darüber, in der

Zeile Trip Stops HAFAS kann ich mir die
Haltestellen und Zwischenhaltestellen der

jeweiligen Fahrten anzeigen lassen. Wir
zoomen jetzt etwas näher rein und schauen

uns eine Fahrt etwas genauer an.

Hier ist jetzt vor allem die
Blaue, die kräftige

blaue Linie interessant, die zeigt
vermutlich die Signalstärke des Bluetooth-

Beacons an. Die Fahrt ging von kurz nach
11 bis viertel vor 12 ungefähr, wobei die

letzte Haltestelle gegen 11 Uhr 35
verzeichnet wurde, das sehen wir in der

HAFAS Zeile etwas weiter oben. Genau und
gegen 11 Uhr 38 ist die Person dann

vermutlich ausgestiegen, das ist der
Zeitpunkt, wo das letzte Element in der

Trip-Stops HAFAS Zeile auftaucht und
gleichzeitig die blaue Linie nach unten

abfällt.

Ja, noch interessanter wird es, wenn
ich mir jetzt all die Log Nachrichten

geplottet auf einer Karte anzeige. Das
hier sind Daten zu der gleichen Fahrt wie

eben, gegen 10 Uhr 38 ist die Person
ausgestiegen oder hier steht 10 Uhr 36,

dass heißt es gibt eine Stunde Versatz im
Vergleich zu dem Diagramm da oben, es

müsste sich aber trotzdem um die gleiche
Fahrt handeln. Und dann sehen wir hier,

dass die Person ausgestiegen ist. Wir
können auch noch gucken, an welcher

Haltestelle das ist. Und der Logwert hier
zeigt auch, dass die Person vermutlich im

Vehikel war mit einer Konfidenz von 100.
Ja und dann schauen wir mal, wo die Person

langgeht, schauen uns den letzten Wert
hier an, sehen, dass dieser Wert hier von

10 Uhr 48 ist, dass heißt für 10 bis 15
Minuten wurde die Person hier noch

verfolgt, obwohl sie ja schon lange
ausgestiegen war. Und auch hier gibt es

noch mal einen Wert, der sagt was die
Person vermutlich tut, in diesem Fall

spazieren gehen mit einer Konfidenz von
wieder 100. Genauso kann ich mir bei den

anderen Werten, die hier kartiert sind,
anzeigen was die Person vermutlich tut.

Hier wird geschätzt, dass die Person auf
einem Fahrrad ist, das heißt, das System

ist hier nicht ganz fehlerfrei. Und ja,
manchmal sagt das System selbst, es weiß

nicht, was da gerade passiert. Aber
insbesondere ist hier interessant, dass

nicht nur die Fahrt selbst ziemlich genau
getrackt wird, sondern dass auch nach dem

Aussteigen noch für über 10 Minuten die
GPS-Koordinaten der Nutzerin oder des

Nutzers nach Hause telefoniert werden. Das
heißt, wenn ihr diese App nutzt, irgendwo

aussteigt und dann innerhalb von 10
Minuten zu Hause seid, dann weiß die App

wo ihr wohnt und das ist ja ganz
schön geeignet als ich sage mal

Vorratsdatenspeicherung für den
öffentlichen Personen-Nahverkehr. Wenn ihr

nicht direkt nach Hause geht, sondern
zwischendurch noch in der Kneipe

vorbeischaut oderso, dann würde auch das
von der App bemerkt werden. Wobei auch

hier wieder die Frage ist, ob das nur in
dieser Entwicklungs-Version so aussieht

oder ob auch die produktive Variante
derart viele Daten erhebt und speichert.

Interessant wäre auch zu wissen, für wie
lange diese Daten gespeichert werden. Ich

habe jetzt hier ein Beispiel gezeigt, wo
ja nicht erkennbar war, dass da ein

Einzel-Haus betreten wird, aber ich habe
andere Fahrten gefunden, wo eine Person

relativ zügig dann zu Hause war oder
zumindest in einem Gebäude war, was dem

Anschein nach nicht von vielen bewohnt
wird. Und dann konnte man sogar

nachverfolgen, wie sich die Person noch in
dem Gebäude bewegt hat.

Ja hier sehen wir

noch mal, in welchen Zeiträumen die Person
sich bewegte. Wir sehen, welche

Geschwindigkeit gelogged wurde und welche
Genauigkeit angenommen wurde.

Und dann sehen wir noch mal, das User/Geräte-
Mapping sowie Informationen zum gewählten

Tarif und weitere Informationen zu den
Fahrten, die innerhalb dieser 24 Stunden

von der Person durchgeführt wurden.

Ganz unten sehen wir
jetzt noch mal auf der

Karte, welche Fahrten mit welchen
Zwischenhalten ganz konkret erfasst wurden

sowie welche Fahrten abgerechnet worden
sind. Und damit bin ich dann auch am Ende

dieser kleinen Demo angelangt. Zum Schluss
habe ich meinen Testuser noch gelöscht.

Ich habe mich dann ausgeloggt und die
Schwachstelle bei den involvierten Firmen

gemeldet. Ich kann noch dazu sagen, dass
ich überrascht war, wie viele Daten dieses

Check-in/Be-Out System in Osnabrück haben
möchte. Also gerade diese GPS-Daten, die

nach Fahrtende für 10, 12 Minuten noch
erfasst werden, haben mich überrascht.

Wenn ihr in Osnabrück unterwegs seid und
diese App nutzt, frag doch mal den

Betreiber nach euren Daten. Ich frage
mich, ob es das ganze auch in Datenschutz

respektierend gibt, es wäre sicherlich
möglich, ein ähnliches System zu bauen,

was deutlich weniger Daten erhebt und
speichert. Viel interessanter finde ich

aber andere Lösungen. Man könnte
einfachere Tarife gestalten, wenn zum

Beispiel eine Tageskarte einfach nur 2
Euro kosten würde und unabhängig von

irgendwelchen Tarif-Zonen oder Tarif-
Ringen das ganze gültig ist für alle

Fahrten an diesem Tag, dann wäre glaube
ich schon sehr sehr viel gewonnen und für

viele Leute wäre der ÖPNV auf einen Schlag
deutlich attraktiver. Und weiter geht der

Vorschlag des umlagefinanzierten ÖPNVs.
Da finde ich den Vorschlag der Gruppe

"Einfach einsteigen" sehr interessant. Die
haben eine Webseite einfacheinsteigen.

Nein, sie haben eine Webseite
einsteigen.jetzt. Da haben sie für Bremen

ein Konzept erarbeitet, wie ein solcher
umlagefinanzierter ÖPNV aussehen könnte.

Ja, ich bedanke mich fürs Zuschauen und
Zuhören und jetzt stehe ich noch für

Fragen zur Verfügung.

Herald: Herzlichen Dank! Herzlichen Dank
für diesen faszinierenden Talk. Auch für

deinen Appell zum Schluss, der sozusagen
gegen die Kleinstaaterei in Deutschland -

seit dem Mittelalter offenbar hat die sich
ins 21. Jahrhundert gerettet durch die

Tarif-Gestaltungs- Flickenteppich-
Industrie Ich muss kurz noch einmal mich

beruhigen, was Datenschutz anbetrifft und
die Erkenntnisse, die du uns geschenkt

hast und mein kleiner vorbereiteter Gag
darüber, ob du vielleicht irgendwie eine

API-Funktion gefunden hast, um uns auch
ein paar Freikarten zu klicken vielleicht

verliert an Bedeutung, wenn wir mit dem
von dir uns zur Verfügung gestellten

Wissen jetzt erst mal versuchen umzugehen.
Es gibt sehr viele Fragen und danke an die

Signal-Angels, die die Fragen tatsächlich
sogar noch in einzelne Kategorien

eingeteilt haben. Die erste Frage, die
mich und auch gleich andere interessieren

würde, ist sag mal: Welche Firmen sind
eigentlich bei der Entwicklung dieses

Systems dabei gewesen/involviert?
kantorkel: Das ist keine einfach zu

beantwortende Frage. Also ich habe auch
zuerst diese Lücke gefunden und dann

musste ich eine ganze Weile gucken,
wer vermutlich hierfür zuständig ist.

Schlussendlich gemeldet habe ich diese
Lücke an die Stadtwerke Osnabrück, an

Siemens und an eos.uptrade. Im Backend
waren aber noch Logos weiterer

Verkehrsverbünde zu sehen. Da weiß ich
aber nicht, inwieweit sie auch aktiv in

der Entwicklung involviert sind oder nur
als potenzielle Kundinnen/Kunden da schon

mal aufgeführt wurden.
Herald: Danke dir! Eine eine andere

naheliegende Frage: Wie lange, weißt du
wie lange die

Verhaltensmuster/Bewegungsprofile
gespeichert werden?

kantorkel: Nein, das weiß ich nicht. Von
daher würde es sich lohnen, wenn jetzt

eine Osnabrücker Nutzerin und Nutzer
dieser App da mal fragt und um eine Kopie

der eigenen Daten bittet.
Herald: Und das nach sechs Monaten? Oder

wie lang ist die Aufbewahrungsfrist?
Einfach noch mal fragt oder so. Vielleicht

sozusagen das als Daten Spende zu deklarie-
ren. Spannend, also diejenige/derjenige, der

sich jetzt aufgerufen fühlt. Bitte. Und
dann das nächste Mal einen Talk daraus

machen oder sich an dich zu wenden.
Nächste Frage: Wie schaut es mit dem

Datenschutz bei Nutzung der App aus? Gibt
es Lösungen ohne vollständiges, die ohne

vollständiges Bewegungsprofile auskommen?
Weißt du das?

kantorkel: Ich weiß, dass es Forschung in
die Richtung gibt, Check-in/Check-out,

Check-in/Be-out Systeme zu bauen, die
Datenschutz gewährleisten. Aus Sicht der

Verkehrsbetriebe möchte man wahrscheinlich
auch GPS-Daten haben, um Missbrauch

irgendwie zu erschweren. Aber in jedem
Fall geht es Datenschutz freundlicher als

dieses System. Allerdings halte ich dieses
System in Datenschutz-freundlich nicht

für die Lösung, die wir brauchen, deswegen
habe ich da auch gar nicht so tief

gebohrt.
Herald: Danke für deinen Appell. Ich

erinnere gerne noch mal an den Appell, den
wir zum Schluss noch gesagt hattest. Aber

sag, ich hatte gestaunt dass sogar die
verbleibende Akku-Kapazität übertragen

wird. Oder habe ich das missverstanden,
denn dann ist natürlich die Frage, welche

individuell zuordenbare Eigenschaften denn
eigentlich noch so übertragen werden. Also

mal nebenbei zu den offensichtlichen
Bewegungsprofilen. Hast du irgendwelche

anderen Eigenschaften gefunden, die direkt
auf ein Individuum zuzuordnen sind?

kantorkel: Direkt nicht, aber die
Stadtwerke mischen da mit. Wir haben jetzt

in dem Backend Personen-Pseudonyme
gesehen, aber irgendwann werden die

Tickets ja bezahlt. Spätestens da gibt es
dann die direkte Verbindung zu der

jeweiligen Person.
Herald: Konntest du das eruieren, ob die

Nutzer*innen regelmäßig eine neue ID
bekommen?

kantorkel: Nein, das weiß ich nicht.
Herald: Ok. Die nächste Frage: Gibt es nach

deinem Wissen eine DSFA und oder
Einschätzung des LDSB?

Also des Landesdatenschutz.
Die Abkürzungen

sagen mehr im Grunde genommen nichts, DSFA
klingt mehr nach Datenschutz und oder

Einschätzung des LDSB.
kantorkel: Genau das DSFA ist eine

Datenschutz-Folgenabschätzung. Mir ist
nicht bekannt, ob eine solche vorliegt.

Als ich diese Schwachstelle gefunden
hatte, wusste ich nicht direkt, ob das

jetzt ein Produktiv-System ist oder nicht.
Ich habe die Lücke daher nicht nur an das

Siemens CERT gemeldet, sondern auch an die
zuständige Datenschutzbehörde. Von daher

schauen sie sich das System
voraussichtlich mal an.

Herald: Und dann natürlich auch das
Produktiv-System. Aber nun bin ein

schlichtes Gemüt und könnte mir
vorstellen, dass die Routinen, die ja in

dem Debug- und Informations-Modus, die
Software-Routinen vorhanden sind, dass da

vielleicht sich nicht wirklich jemand drum
kümmert die alle rauszunehmen, dann im

Produktiv-System. Was mich noch gewundert
hätte war eine Tab-Überschrift hieß

"Suspect Movements". Why?
kantorkel: Ja da musste ich auch an einen

Freud'schen Versprecher denken oder so.
Dass das am Ende doch eine

Vorratsdatenspeicherung für den ÖPNV
werden sollte, aber das wollen wir jetzt

mal nicht unterstellen.
Herald: Keinsterweise. Du sagstest,

nachdem ich aus dem Bus oder aus der
S-Bahn gestiegen bin, nach 10 Minuten. Was

lässt die App denn dann eigentlich
tatsächlich sich abschalten? Denn du

könntest ja auch 10 Minuten an der
Haltestelle warten und dann wäre es ja

noch von Interesse oder so?
kantorkel: Man kann die App sicherlich

abschießen, also abschalten, wenn man
ausgestiegen ist, ich weiß nicht, welchen

Einfluss das hat auf den Abrechnungs-
Vorgang. Auch das könnte man einfach mal

ausprobieren. Genau.
Herald: Ich hätte auch nicht geglaubt,

dass Funklöcher in Deutschland tatsächlich
mal an Datenschutz relevantes Positivum

sein könnten. Genau die nächste Frage:
Kann eine Nutzer*in auf eigene Daten

selbst zugreifen oder muss DSGVO-Anfrage
gemacht werden? Also kannst du sozusagen

die App fragen, was sie dann über die-
oder denjenigen weiß.

kantorkel: Das kann/konnte ich nicht
vollständig nachvollziehen. Ich habe mir

diese YANiQ App auch selbst installiert.
Ich war jetzt aber nicht in Osnabrück,

konnte daher kein Ticket kaufen. Es sah
aber erstmal nicht so aus, als ob, ja so

wie im Backend wunderbare Karten zur
Verfügung gestellt werden würden. In

meinen Augen reicht es in diesem Fall,
gerade in diesem Fall nicht zu sagen hier

sind deine Daten, sondern besonders
eindrucksvoll wird das ja erst, wenn ich

zeige, was diese Daten bedeuten und das
geht halt hier über die Karten, wo dann

eingezeichnet ist, wo ich nach dem
Aussteigen noch überall lang gelaufen bin.

Herald: Danke dir. Vielleicht eine Frage
die weit über Osnabrück hinausreicht und

über diese App. Wie ist deine Einschätzung
zu Datenschutz bei Apps aus Nicht-EU? Also

lokaler Verkehrsverbund. Ein lokaler
Verkehrsverbund nutzt Fertig aus der

Schweiz?
kantorkel: Kann ich nicht beantworten. Ich

kann nur kommentieren, dass das nicht die
erste Schwachstelle ist, die ich bei einer

Mobile Ticketing App untersucht habe.
Herald: Da wäre natürlich auch interessant

zu wissen, welche, vielleicht Vermutung,
Software-Module von einzelnen Herstellern

wiederverwendet, bei anderen auch
eingebaut werden. Auf einer Skala von

kostenloser ÖPNV, ist die nächste Frage,
bis Abo-Falle. Kostenlos bis Abo-Falle.

Nach deiner Einschätzung, wie
problematisch sind Funklöcher für die

Nutzer*innen? Das ist vielleicht keine
Datenschutz-Frage, sondern einfach nur so

von.
kantorkel: Schwierige. Ich weiß nicht, ob

ich die Frage richtig verstehe.
Herald: Ich interpretiere sie so, dass

wenn es Funklöcher in einem großen
Stadtgebiet gibt, soll es ja geben, wie

handhabbar oder wie zuverlässig werden
nach deiner Meinung diese Apps sein?

kantorkel: Es wird hier und da auf jeden
Fall schwierig sein. Ich kenne hier ein

Teilstück der S-Bahn in Hamburg, da haben
sie eine Lärmschutzwand hochgezogen und

seitdem habe ich auf dem Teilstück keinen
Empfang mehr. Ja, mit Pech werde ich dann

direkt einmal ausgeloggt aus meinem Check-
in/Be-out System und müsste wieder

einsteigen.
Herald: Nach deiner Beobachtung würde dann

so eine App vielleicht versuchen zu
interpolieren oder zu vermuten, wo du

bist, also dass du aus der S-Bahn nicht
während der der Strecke irgendwie

aussteigst. Was natürlich dann auch sehr,
sehr, sehr fehlereinträchtig sein kann,

wenn das Ding anfängt, so eine künstliche
Intelligenz anfängt, selber zu denken.

kantorkel: Jein, eigentlich nicht. Ich
habe noch nicht ganz verstanden, wozu

überhaupt diese GPS-Koordinaten
gespeichert werden, denn in Osnabrück

zumindest habe ich in den Bussen diese
Bluetooth Beacons. Und anhand dieser

Beacons weiß das System ja eigentlich
schon in welchem Bus ich bin und das

System sollte auch wissen wo der Bus ist.
Ergo weiß das System wo ich lang fahre und

am Ende des Tages auch wo ich aussteige.
Umgekehrt könnte man ein System bauen ganz

ohne Bluetooth Beacons, wo nur GPS-Daten
gespeichert werden, das wäre vielleicht

etwas weniger schön. Ja, mehr kann ich
dazu nicht sagen.

Herald: Stichwort Datensparsamkeit! -
Keine Frage. Nächste Frage: Wie kann die

Sicherheitslücke bzw. wie kam die
Sicherheitslücke zustande bzw. dass du den

Zugriff bekommen hast? Werden Daten im
Produktiv-System besser geschützt?

kantorkel: Ich habe zumindest keine Daten
des Produktiv-Systems gefunden und

ursächlich war, vermute ich, ein
Konfigurationsfehler, sodass ich auf

Daten zugreifen konnte und aus diesen
Daten konnte ich dann auch den Weg ins

Backend ableiten.
Herald: Danke dir. Wird das System auch

beim HVV eingesetzt, weißt du das?
Zumindest ist eos.uptrade hier auch

beteiligt.
kantorkel: Im Backend war zu sehen, dass

es ein Menüpunkt HVV gibt und eos.uptrade
sagt auch selbst auf seiner Website dass

es, ich glaube für 2022 geplant ist, dort
Dinge zu tun.

Herald: Hier kommt nochmal die Frage
Akkustand bei den BT-Beacons. Wozu wird

der benötigt nach deiner Meinung?
kantorkel: Ich weiß nicht genau, wie diese

Beacons aufgebaut sind, vielleicht sind
das ja einfach so low energy bluetooth

beacons, wo man alle halbe Jahr mal die
Batterie tauscht. Es gibt aber auch

Systeme, die an den Stromkreis des Busses
angeschlossen werden können, dann erübrigt

sich das. Kann ich nicht sagen.
Herald: Alles Klar. Einer von vielen

Kommentaren: "Danke für den gruseligen
Einblick" als wörtliches Feedback. Nochmal

verbunden mit einem herzlichen Dankeschön.
Wir haben die Fragen im Pad soweit

beantworten können mit deiner Hilfe.
Einladen möchte ich jetzt gleich noch in

den Breakout-Room zu kommen. Vorher
allerdings dann noch kurze Hinweise: Den

Link in den Breakout-Room dass wir
vielleicht diese Diskussion noch

weiterführen können, findet ihr unter den
Tabs. Da der Tab "Chat".

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