Können Reifendrucksensoren die Ortung von Fahrzeugen ermöglichen?
Forschende des Cyber-Defence Campus von armasuisse Wissenschaft und Technologie (W+T) haben zusammen mit internationalen Partnern Risiken für die Privatsphäre untersucht, die mit Reifendrucksensoren in modernen Fahrzeugen verbunden sind. Ihre Studie zeigt, dass sich unverschlüsselte drahtlose Signale von Reifendruckkontrollsystemen (RDKS) mit einfacher Hardware abfangen lassen, sodass Bewegungsmuster von Fahrzeugen erkennbar werden.
Dieser Beitrag des Cyber-Defence Campus von armasuisse Wissenschaft und Technologie (W+T) und dessen internationalen Partnern verschafft neue Erkenntnisse zu Risiken für die Privatsphäre in Zusammenhang mit vernetzten Fahrzeugen. Die Forschung belegt, wie scheinbar einfache Komponenten wie Reifendrucksensoren sensible Informationen preisgeben können. Die auf Messungen unter realistischen Bedingungen basierende Studie unterstreicht die Notwendigkeit für stärkere Sicherheits- und Datenschutzmechanismen in künftigen Fahrzeugsystemen.
Moderne Fahrzeuge nutzen zunehmend drahtlose Technologien, um Sicherheit und Komfort zu verbessern. Zu diesen Komponenten zählen Reifendruckkontrollsysteme (RDKS), die den Reifendruck kontinuierlich messen und diese Informationen drahtlos an das elektronische Steuergerät des Fahrzeugs übermitteln. Diese Übertragungen erfolgen in zahlreichen aktuellen Konfigurationen in Form von Klartext und enthalten eine einzigartige Kennung, die unverändert bleibt.
In einer neuen Studie mit Forschenden des CYD Campus, darunter Dr. Gérôme Bovet und Dr. Yago Lizarribar, wird zusammen mit internationalen Forschungspartnern untersucht, ob sich mit diesen Signalen Bewegungsmuster von Fahrzeugen erfassen lassen.
Um das Risiko zu bewerten, bauten die Forschenden ein Netzwerk kostengünstiger Spektrum-Empfänger auf, die über einen Zeitraum von zehn Wochen drahtlose RDKS-Signale erfassten. Während der Messkampagne wurden über 6 Millionen RDKS-Nachrichten von über 20’000 Fahrzeugen erfasst und untersucht. Mittels Verfahren zur Datenanalyse konnte das Team Signale von verschiedenen Reifen mit einzelnen Fahrzeugen verbinden und wiederkehrende Bewegungsmuster identifizieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine solche Ortung mit vergleichsweise günstiger Hardware – wie softwaredefinierter Funkempfänger für rund USD 100 – technisch möglich ist. Durch die Kombination der Signale mehrerer Reifensensoren desselben Fahrzeugs wird es möglich, Fahrzeuge zu erkennen und Bewegungsmuster im Laufe der Zeit zu rekonstruieren.
Die Untersuchung zeigt darüber hinaus, dass sich aus diesen Signalen bestimmte Verhaltensmuster ableiten lassen, wie regelmässige Ankunfts- und Abfahrtszeiten oder Veränderungen der Fahrmuster. Derartige Informationen könnten in realen Szenarien verwendet werden, um Routineabläufe von Einzelpersonen oder Organisationen zu analysieren.
In der Studie wird betont, wie wichtig es ist, selbst scheinbar einfache Komponenten in modernen Fahrzeugen so zu konzipieren, dass Sicherheit und Privatsphäre gewährleistet sind. Dementsprechend empfehlen die Forschenden, künftige RDKS mit stärkeren Schutzmechanismen zu versehen, wie Verschlüsselung oder datenschutzkonformen Kennungen.
Der CYD Campus trägt mit seiner Arbeit dazu bei, die Kenntnisse über Cybersicherheits- und Datenschutzrisiken bei vernetzten Technologien zu verbessern, und unterstützt die Entwicklung sicherer und widerstandsfähiger Digitalsysteme.
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