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Wie eine Künstliche Intelligenz Spionageflugzeuge findet

WIRED Staff 09.08.2017

Spionageflugzeuge sind im Luftraum der USA geheim unterwegs. Es scheint unmöglich, ein Flugzeug auszumachen, das zur Jagd auf mexikanische Drogenbosse eingesetzt wird. Journalisten schafften es dennoch – mithilfe eines Machine-Learning-Algorithmus, der öffentliche Flugradardaten durchforstet.

Was über unseren Köpfen kreist, bleibt meist ein Geheimnis. Ob Flugzeuge und Drohnen, die für ihre Regierung Straftäter überwachen, oder Testflüge neuer Jets und experimenteller Spionage-Maschinen. So registriert das FBI seine Flugzeuge beispielsweise unter den Namen fiktiver Unternehmen, um seine wahre Identität zu verhüllen. Aber nicht mit der Öffentlichkeit! BuzzFeed News hat für die Suche nach solchen Maschinen laut eigenen Angaben einen Computer trainiert und mithilfe von Machine Learning die Flugmuster von FBI- und Homeland-Security-Flugzeugen identifiziert.

Die Journalisten werteten bereits zwischen August und Dezember 2015 rund 200 Routen von Regierungsflugzeugen aus und konnten dabei eindeutige Muster ausmachen. Sie erstellten daraufhin eine Serie von Kalkulationen, um die Charakteristika von knapp 20.000 Flugzeugen anhand von Flightradar24-Daten festzulegen. Außerdem fütterten die Journalisten ihren Computer zum Beispiel mit Informationen über die Hersteller und Flugzeugtypen.

Dann kam ein Algorithmus namens random forest zum Einsatz, den Buzzfeed darauf trainierte, zwischen den Charakteristika von zwei unterschiedlichen Arten von Flugzeugen zu unterscheiden: rund 100 bereits identifizierte Regierungsmaschinen und 500 zufällig ausgewählte Flugzeuge. Der Algorithmus kann dabei selbst entscheiden, welche Informationen für seine Suche wichtig sind. Unfehlbar ist das System allerdings nicht: So wurden einige Fallschirmspringer fälschlicherweise als Spione deklariert, weil ihre Flugzeuge über kleineren Ortschaften kreisen — in den typischen Mustern der Spionagemaschinen.

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