Angriffe auf autonome Fahrzeuge – Mögliche Strafbarkeit der Sensormanipulation

Cand. Iur. Sascha Daul*

A. Einleitung

Seit dem 21. Juni 2017 ist die Verwendung hochautomatisierter Fahrzeuge auf den deutschen Straßen zugelassen.[1] Mit dem am 28. Juli 2021 in Kraft getretenen Gesetz wurde nun auch der Rechtsrahmen für die Nutzung von vollautomatisierten Fahrzeugen in bestimmten Betriebsbereichen im öffentlichen Straßenverkehr im Regelbetrieb festgelegt.[2] Vollautomatisierte Fahrzeuge entsprechen der vierten Stufe des fünfstufigen Entwicklungsplans zur Zulassung von autonomen Fahrzeugen. Mit der stufenweisen Zulassung von autonomen Fahrzeugen und der damit einhergehenden Abgabe von Kontrolle an KI soll die Sicherheit des Straßenverkehrs garantiert werden. Die Verschiebung der Kontrolle kann bei bestimmten Delikten wie dem Eingriff in den Straßenverkehr nach § 315b StGB zu neuen Bewertungen führen. Dabei ist auch zu beachten, dass nach dem bisherigen Stand der Technik die KI in den Fahrzeugen nicht fehlerfrei funktioniert und nicht in jeder Situation verkehrssicher reagieren kann.[3] So kann es passieren, dass ein Fahrzeug ein Stoppschild aufgrund von Witterung fälschlicherweise als ein Geschwindigkeitsbegrenzungsschild von 80 km/h erkennt.[4] Diese Fehler können nicht nur zufällig, sondern auch etwa beabsichtigt durch die Einwirkung Dritter verursacht werden. Solche Möglichkeiten zur Manipulation stellen eine Gefahr für den Straßenverkehr dar und werfen die Frage auf, wie ein solches Handeln strafrechtlich zu bewerten ist.[5] Dieses Paper erfragt, ob das deutsche Strafrecht ausreichend Strafvorschriften bereithält, die sowohl die Lidar- und Radarstörung als auch das GPS-Spoofing adäquat sanktionieren.

B. Manipulationsmöglichkeiten und deren Strafbarkeit

Ein autonomes Fahrzeug ist mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, um seine Umgebung bestmöglich zu erkennen und entsprechend zu reagieren. Im Folgenden wird auf die einzelnen Sensoren und deren Manipulationsmöglichkeiten eingegangen.

1. Lidar-Lasermanipulation

In autonomen Fahrzeugen wird zur Hinderniserkennung das sog. Lidar verbaut, das auf dreidimensionalem Laserscanning basiert.[6] Es werden Laserimpulse ausgesendet, auf Basis derer das zurückgestreute Licht ausgewertet wird. Die Manipulation erfolgt durch die Versendung externer Lichtsignale, wodurch die KI im Fahrzeug ein Hindernis annimmt, wo keines ist. Dieses fehlerhafte Ergebnis kann zu Problemen führen, im Extremfall kann eine Gefahrenbremsung ausgelöst werden, welche die beteiligten Personen in Gefahr bringt. Aus einer strafrechtlichen Perspektive könnte das Verursachen eines fehlerhaften Ergebnisses als Computersabotage nach § 303a Abs. 1 Nr. 2, Nr. 3 StGB aufzufassen sein. Jedoch sind Laserstrahlen keine Daten i.S.d. § 202a Abs. 2 StGB, zudem wird der Computer im Auto durch die Lidar-Manipulation nicht zerstört, beschädigt oder unbrauchbar gemacht, es wird lediglich die Erstellung falscher Daten verursacht.  

Eine Lidarstörung kann auch eine Strafbarkeit nach § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB begründen. § 315b StGB schützt als konkretes Gefährdungsdelikt die Sicherheit des Straßenverkehrs sowie die Individualrechtsgüter Leben, Gesundheit und Eigentum.[7] Das Stören des Lidars fällt weder unter „zerstören, beschädigen oder beseitigen“ nach Nr. 1 noch unter „ein Hindernis bereiten“ nach Nr. 2. Die Generalklausel des § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB erfasst solche Handlungen, die dem Gefährdungspotenzial der Handlungsalternativen 1 und 2 gleichkommen.[8] Das Auslösen einer Gefahrenbremsung kann ebenso gefährlich sein wie das Bereiten eines Hindernisses i.S.d. § 315b Abs. 1 Nr. 2 StGB. Die Gefahr für Leib und Leben eines anderen Menschen oder fremde Sache von bedeutendem Wert muss durch die Handlung unmittelbar verursacht worden sein. [9] Ebenso muss sie sich bereits konkretisiert haben, um eine Strafbarkeit nach § 315b StGB begründen zu können.[10] Die im Fahrzeug verbaute KI wird durch den Täter zum Tatwerkzeug. Eine schwache KI[11], wie sie in autonomen Fahrzeugen verbaut ist, ist selbst nicht zu einer Handlung im strafrechtlichen Sinne fähig.[12] Die Reaktion der KI auf die Manipulation des Lidars wird dem Täter im Rahmen der Kausalität und objektiven Zurechnung zugeordnet. Sollte in ferner Zukunft eine starke KI mit eigenem Rechtsstatus ein Fahrzeug lenken, kann es aufgrund des Merkmals „anderen Menschen“ dazu kommen, dass die Strafnorm keine Anwendung auf nicht-menschliche Rechtspersonen findet.

Anders als bei einer durch tatsächliche Umstände ausgelösten Gefahrenbremsung ist eine konkrete Gefahr in der hier beschriebenen Konstellation abzulehnen. Die Gefahrenbremsung stellt nur eine abstrakte Gefahr für den Verkehr dar und kann sich erst durch Hinzutreten weiterer Umstände zu einer konkreten Gefahr verdichten. Anders zu beurteilen wäre dies nur dann, wenn bereits bei Vornahme der Tathandlung erkennbar ist, dass das Auslösen einer Gefahrenbremsung unmittelbar eine konkrete Gefahr für andere darstellen würde. Eine Strafbarkeit nach § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB wäre angesichts dessen möglich.

2. GPS-Spoofing

Beim GPS-Spoofing werden Störsignale ausgesendet, welche die Signale mit Positionsdaten der Satelliten – auch NAVSTAR-GPS-Signal[13] genannt – imitieren und sich von ihrer Art nicht von den echten Signalen unterscheiden.[14] Der einzige Unterschied liegt darin, dass die Störsignale falsche Positionsdaten übertragen.[15] Das kann das GPS jedoch nicht ohne weitere GPS-unabhängige Positionsermittlungssoftware erkennen. Mittels dieser Störung können autonomen Fahrzeugen falsche Standorte mitgeteilt werden, so dass die Fahrzeuge eine andere Fahrtrichtung einschlagen, als sie sollten. Zwar wird die Sicherheit im Verkehr dadurch nicht beeinträchtigt, da die anderen Sensoren weiterhin den Abstand zu anderen Fahrzeugen und den Fahrbahnmarkierungen gewährleisten, jedoch ist die Integrität der Datenverarbeitung des Computers im Fahrzeug durch die Manipulation der GPS-Daten gestört. Die Positionsdaten sind Codedaten i.S.d. § 202a Abs. 2 StGB. Eine Strafbarkeit nach § 303b Abs.1 Nr. 2 StGB ist beim GPS-Spoofing durchaus denkbar.

3. Radarstörung

Die Radarstörung, auch bekannt als elektronische Gegenmaßnahme, hat zum Ziel, die Radardaten so zu stören, dass sie nicht mehr ausgewertet werden können. In autonomen Fahrzeugen sind Short-Range-Radare und Long-Range-Radare installiert,[16] welche – wie der Name schon vermuten lässt – einerseits den Nahbereich, andererseits den Fernbereich kontrollieren sollen. Sie dienen der adaptiven Geschwindigkeitsanpassung und Kollisionsvermeidung.[17] Bei der Radarerfassung sendet der Sensor kurze Impulse von Radiowellen aus. Diese prallen von Objekten ab und werden reflektiert, aus dem Zeitintervall zwischen Aussenden und Auffangen wird die Distanz des Fahrzeuges zum Objekt ermittelt.[18] Sendet ein Dritter selbst Radiowellen und stört so die Datenerhebung des Sensors, wird der Sensor unbrauchbar gemacht. Durch das Aussenden der Radiowellen kann auch der Eindruck erweckt werden, dass ein Objekt viel weiter entfernt sei, als es tatsächlich ist. Hierdurch können unterschiedliche Gefahren verursacht werden. Die KI des Fahrzeugs könnte zum Ergebnis kommen, dass genügend Abstand zwischen dem eigenen Fahrzeug und dem Vorderen liegt. Das vordere Fahrzeug bremst ab, jedoch reagiert das eigene Auto nicht. Es kommt zu einem Auffahrunfall.

Die Sensordaten sind keine Daten i.S.d. § 202a Abs. 2 StGB, eine Computermanipulation nach § 303b Abs. 1 Nr. 2, Nr. 3 StGB ist ähnlich wie beim Lidar nicht einschlägig. Allein der gefährliche Eingriff in den Straßenverkehr nach § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB könnte einschlägig sein, sofern er von außen vorgenommen wird. Hierbei gelten die gleichen Überlegungen die schon beim Lidar vorgebracht wurden.[19]

4. Adversarial-Learning-Angriffe

Der Adversarial-Learning-Angriff zielt auf die maschinelle Wahrnehmung von Objekten durch die KI im Fahrzeug ab. Basierend auf neuronalen Netzen[20] lernt die KI Objekte zu erkennen. Dies geschieht durch ein Mustererkennungsverfahren, bei welchem Muster in den eingegebenen Trainingsdaten ermittelt werden, auf deren Grundlage zukünftige sensorische Eingaben interpretiert werden.[21] Diese Musterdaten werden von Dritten durch sog. Adversarial-Learning-Angriffe ausgenutzt. Der Täter ändert dabei die zu klassifizierenden Daten so ab, dass der Computer, entgegen der tatsächlichen Sachlage, eine fehlerhafte Klassifizierung vornimmt.

Im Straßenverkehr ist für eine Verursachung einer fehlerhaften Klassifizierung die Manipulation von Verkehrszeichen notwendig. Diese werden von der Kamera aufgezeichnet und von der KI interpretiert und klassifiziert. In der Praxis ist es bereits gelungen einer verbauten KI den Eindruck zu vermitteln, dass ein Verkehrszeichen mit der Geschwindigkeitsbegrenzung von 80 km/h ein Stoppschild sei. Ebenso erfolgreich war die Täuschung der KI, dass anstatt einer Geschwindigkeitsbegrenzung auf 120 km/h eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf 30 km/h vorläge.[22]

Aus strafrechtlicher Sicht ist die Manipulation des Verkehrszeichens mangels räumlich begrenzter Körperlichkeit der Gedankenerklärung keine Urkundenfälschung nach § 267 Abs. 1 StGB. Sollte das Verkehrszeichen überklebt worden sein, könnte eine Strafbarkeit nach § 304 Abs. 1 StGB in Frage kommen. Bei einer Projektion eines Verkehrszeichens an eine Hauswand ist eine Strafbarkeit nach §§ 303, 304 StGB jedoch mangels Veränderung der Oberfläche zu verneinen. Eine Strafbarkeit nach § 315b Abs. 1 Nr. 1 StGB ist jedenfalls beim Überkleben des Verkehrszeichens mit einer Reflektionsfolie denkbar.

Eine Brauchbarkeitsbeeinträchtigung[23] i.S.d. § 315b Abs. 1 Nr. 1 StGB ist beim Überkleben des Verkehrszeichens mit einer Reflektionsfolie aus der Sicht eines Menschen zu verneinen. Die Erkennbarkeit und damit die Brauchbarkeit des Zeichens wird für das menschliche Auge durch das Anbringen der Folie nicht beeinträchtigt.

Die KI hingegen erkennt anstatt des tatsächlich angebrachten Verkehrszeichens ein Anderes. Es stellt sich die Frage, auf wessen Perspektive abzustellen ist. Eine rein menschliche Betrachtung der Wahrnehmbarkeit findet im Wortlaut des § 315b Abs. 1 Nr. 1 StGB keine Grundlage. Das Merkmal „beschädigen“ in § 315b StGB zielt darauf ab, eine Minderung der Warnfunktion des Verkehrsschildes zu ahnden.[24] Auf deren Wahrnehmbarkeit, sei es nun durch den Menschen oder eine Maschine, kommt es dabei aber nicht an. Die Beschädigung muss also nicht äußerlich wahrnehmbar sein.[25] Es kommt vielmehr auf eine funktionale Betrachtung der Erkennbarkeit und Brauchbarkeit an.[26] Angesichts der völligen Aufhebung der Warnfunktion des Verkehrsschildes, zumindest gegenüber dem autonomen Fahrzeug, ist eine Beschädigung auch beim Ankleben einer Reflektionsfolie auf das Verkehrsschild zu bejahen.

Der § 315b Abs. 1 Nr. 1 StGB  kann als Straftatbestand für das Überkleben des Verkehrszeichens bei Verursachung einer konkreten Gefahr einschlägig sein. Ebenso zutreffend ist die Bejahung der Strafbarkeit nach § 304 Abs. 1 StGB für das Unkenntlichmachen von Gefahrenzeichen durch das Überkleben, wobei eine Strafbarkeit wegen der Beeinträchtigung von Unfallverhütungs- und Nothilfemitteln nach § 145 Abs. 2 Nr. 1 StGB dahinter subsidiär zurücktritt.[27]

Im Falle des Projizierens eines Verkehrszeichens kann auch § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB einschlägig sein.[28]

C. Fazit

Sowohl die Lidar- und Radarstörung als auch das GPS-Spoofing kann de lege lata adäquat sanktioniert werden. Die Pönalisierung der Angriffe auf das Adversarial-Learning hängen stark von der Art der Tathandlung und dem Tatwerkzeug ab. Während die Anbringung einer Reflektorfolie ohne Schwierigkeiten bestraft werden kann, können projizierte Verkehrszeichen ohne körperliche Beschaffenheit – wenn überhaupt – nach § 315b Abs. 1 Nr. 3 StGB bestraft werden. Mit der fünften Stufe der Automatisierung wird die Gefahr der Sensormanipulation für Verkehrsteilnehmer aufgrund der Abgabe der Kontrolle an die KI während der Fahrt noch erhöht. Diese erhöhte Gefahr kann jedoch im Rahmen der Strafzumessung adäquat gewürdigt werden.[29] Zusammenfassend kann festgehalten werden: De lege lata kann das Strafgesetzbuch die Manipulation von automatisierten Fahrzeugen mittels Sensormanipulation hinreichend sanktionieren.


*     Sascha Daul ist studentische Hilfskraft am Lehrstuhl von Frau Prof. Dr. Liane Wörner, LL.M. (UW-Madison) und seit dem März 2021 im Projekt DIGICRIMJUS tätig. Er studiert im fünften Fachsemester Rechtswissenschaft an der Universität Konstanz und hat zuvor zwei Fachsemester Elektrotechnik und Informationstechnik am KIT studiert.

[1]     Siehe Achtes Gesetz zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes vom 16. Juni 2017 (BGBl. I S. 1648 ff.).

[2]     Siehe Gesetz zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren vom 12.Juli 2021 (BGBl. I. S. 3108 ff.).

[3]     Siehe hierzu der tödliche Unfall zweier Personen in einem hochautomatisierten Fahrzeug in Texas, https://www.nzz.ch/mobilitaet/auto-mobil/tesla-unfall-der-autopilot-der-keiner-ist-ld.1612738, zuletzt abgerufen am 01.11.2021.

[4]     So Sitawarin et al., DARTS: Deceiving Autonomous Cars with Toxic Signs, v. 31.5.2018, zitiert in Hessel, Stefan/Leffer, Lena/Potel, Karin, See No EVIL – Angriff auf Autonme Fahrzeuge und deren Strafbarkeit, InTeR 2020, 208 (211).

[5]     Die strafrechtliche Verantwortlichkeit für den Einsatz automatisierter bis autonomer Fahrzeuge wird dabei seit langem bereits kritisch untersucht, siehe nur: Hilgendorf, Eric, Automatisiertes Fahren und Recht – ein Überblick, JA 2018, 801 (807); Schuster, Frank, Strafrechtliche Verantwortlichkeit der Hersteller beim automatisierten Fahren, DAR 2019, 6 (11); Sander, Günther M./Hollering, Jörg, Strafrechtliche Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit automatisiertem Fahren, NStZ 2017, 193 (206); Wörner, Liane, Der Weichensteller 4.0 – Zur strafrechtlichen Verantwortlichkeit des Programmierers im Notstand für Vorgaben an autonomen Fahrzeugen, ZIS 2019, 41 (48).

[6]     Siehe https://www.elektronikpraxis.vogel.de/sensorik-als-schluesseltechnik-fuer-autonomes-fahren-a-625182/, zuletzt abgerufen am 13.11.2021.

[7]     Geschützt wird nur das Eigentum von bedeutendem Wert, siehe Sch/Sch/Hecker, § 315b Rn. 1.

[8]     Siehe Ähnliche, ebenso gefährliche Eingriffe in MüKo-StGB/Pegel, § 315b Rn. 37.

[9]     Zur konkreten Gefahr siehe Lackner/Kühl/Heger, § 315b Rn. 5, § 315c Rn. 20, zur Tathandlung siehe Lackner/Kühl/Heger, § 315b Rn. 3 f.

[10]   Siehe Fn. 9.

[11]   Schmidt, Dominik/Schäfer, Christian, Es ist schuld?! – Strafrechtliche Verantwortlichkeit beim Einsatz autonomer Systeme im Rahmen unternehmerischer Tätigkeiten, NZWiSt 2021, 413 (414).

[12]   Siehe Staffler, Lukas/Jany, Oliver, Künstliche Intelligenz und Strafrechtspflege – eine Orientierung, ZIS 2020, 164 (166), welche nur einer starken KI ein Bewusstsein und damit die Möglichkeit zur Willensbildung zusprechen.

[13]   Schüttler, Tobias, Satellitennavigation – Wie sie funktioniert und wie sie unseren Alltag beeinflusst, S. 43.

[14]   Siehe Ranyal, Estha/Jain, Kamal, Unmanned Aerial Vehicle’s Vulnerability to GPS Spoofing a Review, 585, (585), in: Journal of the Indian Society of Remote Sensing, March 2021, 461 (711).

[15]   Vgl. Ranyal, Estha/Jain, Kamal, Unmanned Aerial Vehicle’s Vulnerability to GPS Spoofing a Review, 585, (585), in: Journal of the Indian Society of Remote Sensing, March 2021, 461 (711).

[16]   Vgl. Pischinger, Stefan/Seiffert, Ulrich, Vieweg Handbuch Kraftfahrzeugtechnik, S. 1023.

[17]   https://www.blickfeld.com/de/blog/sensorfusion/, zuletzt aufgerufen am 17.11.2021.

[18]   Vgl. Pischinger, Stefan/Seiffert, Ulrich, Vieweg Handbuch Kraftfahrzeugtechnik, S. 1023.

[19]   Siehe B.I. I. Lidar-Lasermanipulation.

[20]   Gaede, Karsten, Künstliche Intelligenz – Rechte und Strafen für Roboter, S. 20.

[21]   Paaß, Gerhard/Hecker, Dirk, Künstliche Intelligenz – Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?, S. 46, 53.

[22]   Siehe Sitawarin et al., DARTS: Deceiving Autonomous Cars with Toxic Signs, v. 31.5.2018, zitiert in Hessel, Stefan/Leffer, Lena/Potel, Karin, See No EVIL, InTeR 2020, 208 (211).

[23]   MüKo-StGB/Pegel, § 315b Rn. 26.

[24]   Siehe MüKo-StGB/Pegel, § 315b Rn. 26.

[25]   Hessel/Leffer/Potel, See No EVIL, InTeR 2020, 208 (212); Fischer-StGB/Fischer, § 304 Rn.13; Fischer-StGB/Fischer, § 303 Rn. 6.

[26]   Hessel/Leffer/Potel, See No EVIL, InTeR 2020, 208 (212); Fischer-StGB/Fischer, § 304 Rn.13; Fischer-StGB/Fischer, § 303 Rn. 6.

[27]   MüKo-StGB/Zopf, § 145 Rn. 19.

[28]   Siehe hierzu Hessel/Leffer/Potel, See No EVIL, InTeR 2020, 208 (211).

[29]   Eine Berücksichtigung im Rahmen der Strafzumessung ist ausreichend, weil mit der erhöhten Gefahr keine weitere Unrechtsvertiefung einhergeht, siehe zur strafschärfend wirkenden Unrechtsvertiefung BeckOK StGB/Heintschel-Heinegg, 50. Ed. 1.5.2021, § 46 Rn. 2, 29; BGH NJW 1987, 2685 (2686); vgl. auch BGH BeckRS 2020, 41465, Rn. 11.