Corona-Tracking: Wie Contact-Tracing-Apps funktionieren, was davon zu halten ist

Wie funktioniert das von Apple und Google vorgeschlagene Konzept für Corona-Apps? Kann es die Ausbreitung von COVID-19 eindämmen? Was ist mit PEPP-PT und DP3T?

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Corona-Tracking: Wie Contact-Tracing-Apps funktionieren, was davon zu halten ist
Lesezeit: 20 Min.
Von
  • Fabian A. Scherschel
Inhaltsverzeichnis

Zur Eindämmung des neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2 und um es den Menschen zu ermöglichen, wieder einem geregelten Lebensalltag nachzugehen, haben sich Apple und Google zusammengeschlossen, um die Infrastruktur für sogenannte Contact-Tracing-Apps in ihren Mobilbetriebssystemen zu verankern. Contact-Tracing-Apps sollen mit Mitteln des digitalen Zeitalters die Gesundheitsämter bei dem unterstützen, was sie seit jeher machen, um die Ausbreitung ansteckender Krankheiten zu verhindern: Wird ein Patient mit einer meldepflichtigen Krankheit diagnostiziert, versuchen Gesundheitsämter herauszufinden, mit welchen Personen der Patient wann Kontakt hatte. Diese Personen werden dann gewarnt, dass sie infiziert sein könnten und gegebenenfalls gebeten, sich in Quarantäne zu begeben.

Neben dem Ansatz von Google und Apple, die direkt ins Smartphone-System verankert sind, gibt es auch die Projekte DP3T und PEPP-PT – wobei besonders bei letzterem in den vergangenen Tagen einige Differenzen zwischen den Beteiligten aufgetaucht sind. Dabei geht es vor allem darum, ob ein dezentraler Ansatz mit Speicherung der erhobenen Daten auf dem Smarpthone des Besitzes oder eine Lösung mit einem zentralen Server bevorzugt wird.

Um das Contact-Tracing im größeren Stil automatisiert ablaufen zu lassen, bedarf es einiger technischer Raffinessen, besonders wenn man das Ganze nach europäischen Maßstäben datenschutzkonform umsetzen will. Teile dieser Technik sind in den letzten Wochen komplett neu entwickelt worden. Die Methode, an der Apple und Google arbeiten, deckt sich in weiten Teilen mit den Vorschlägen des Projektes Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing Protocol (DP3T), welches von einer unabhängigen Gruppe europäischer Forscher entwickelt wurde und dessen Beispiel-Quellcode bereits seit einiger Zeit auf der Entwicklungsplattform GitHub rege diskutiert wird.

Apple, Google und die internationale Forschergemeinde hinter DP3T betreiben diesen Aufwand, damit es sich die Regierungen diverser Staaten nicht zu einfach machen und die einfachste Möglichkeit des Contact Tracings umsetzen: Das Smartphone des Nutzers zeichnet per GPS alle seine Bewegungen auf und übermittelt diese an einen zentralen Server unter staatlicher Kontrolle. Ein absolutes Horrorszenario, das es um jeden Preis zu verhindern gilt. Denn hat ein Staat erst einmal diese Art Kontrolle über seine Bürger, ist es unwahrscheinlich, dass er sie freiwillig wieder abgibt. Historiker erkennen in einer solchen Perpetuierung von Notstandsgesetzen ein immer wieder auftretendes Problem moderner Staatsgebilde.

Im Folgenden beschreiben wir Apples und Googles Vorschlag zur Umsetzung eines Contact-Tracing-Systems, das dieser auf Grund der Marktdominanz von Android- und iOS-Geräten wohl die größte Chance hat, sich europaweit durchzusetzen. Dabei handelt es sich aber nicht etwa um Apps, sondern um ein API des jeweiligen Betriebssystems, das dann wiederum von Apps der Gesundheitsämter verschiedener Länder genutzt werden kann. Eine deutsche Corona-App könnte später also beispielsweise genau auf diese Infrastruktur aufbauen.

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Ziel ist es, ein System zu entwickeln, mit dem mögliche Kontakte von infizierten Personen gewarnt werden können, damit diese sich dann selbst in Quarantäne begeben und sie so die Infektionskette des Virus durchtrennen. Damit sollen weitere Infektionen verhindert werden. Das soll allerdings erreicht werden, ohne dass die Teilnehmer an diesem System sich gegenseitig identifizieren können. Vor allem soll niemand Rückschlüsse darauf ziehen können, wer infiziert ist. Und es soll verhindert werden, dass irgend eine der Parteien, vor allem der Staat, aus den Tracing-Daten einen Social Graph der Bewegungen der Teilnehmer des Systems rekonstruieren kann.