Public Safety - Use Case

Crowd Tracking: Verifizierte Sicherheit für Großevents.

Wie kollaborative LiDAR-Netzwerke durch dezentrale Peer-to-Peer-Prüfung manipulierte Datenströme entlarven und lebensgefährliche Fehleinsätze ausschließen.

DIE HERAUSFORDERUNG

  • Gefahr durch Fehleinsätze
    Manipulierte Sensordaten zu Menschenmassen können gezielte Fehleinsätze auslösen, wodurch kritisches Personal in echten Gefahrenlagen fehlt.
  • Isolierte Sensoren
    Klassische LiDAR-Systeme arbeiten isoliert. Wird ein Knotenpunkt kompromittiert oder mit falschen Daten gefüttert, fließt diese Information unbemerkt in das Gesamtlagebild ein.
  • Kompromittierte Dashboards
    Einsatzbehörden (wie BKA oder Bundespolizei) müssen sich auf Lagebilder verlassen, die bei gezielter Datenmanipulation am Sensor komplett in sich zusammenbrechen.

DIE LÖSUNG

  • Dezentrale Cross-Verifizierung
    Die LiDAR-Knotenpunkte verifizieren ihre erfassten Bewegungsströme in Echtzeit lokal und direkt untereinander (Peer-to-Peer).
  • Kollaborativer Vertrauensanker
    Es entsteht ein unmanipulierbares Peer-to-Peer Netzwerk. Falsche Dateninjektionen an einem Sensor werden durch den Abgleich mit Nachbarsensoren sofort isoliert und entlarvt.
  • Datenintegrität
    Das System liefert eine absolut authentische, maschinenübergreifend bezeugte Datenbasis, welcher Behörden blind vertrauen können.

Messbarer Mehrwert durch

0%

verifizierte Lagebilder

Einsatzbehörden arbeiten ausschließlich mit einer kollaborativ validierten und unanfechtbaren Datenbasis in ihren BI-Dashboards.

minimierte Fehleinsätze

Verhindert die taktische Fehlleitung von Einsatzkräften durch sofortige Entlarvung lokaler Datenmanipulationen.

skalierbare Resilienz

Hochfrequentierte Knotenpunkte (Stadien, Bahnhöfe) werden so gegen Cyber-Eingriffe abgesichert, dass das System auch dann weiterläuft, wenn ein Teil davon ausfällt.

So funktioniert's

In drei Schritten zum manipulationssicheren dezentralen Netzwerk für das behördliche Crowd Management.

1

Anonymisierte Erfassung.

LiDAR-Sensoren erfassen Bewegungsströme bei Großveranstaltungen (z.B. Wiesn, Stadien) völlig anonymisiert.

2

Peer-to-Peer-Abgleich.

Noch am Knotenpunkt validieren benachbarte Sensoren diese Daten gegenseitig und gleichen ab, ob die gemessenen Menschenmengen physisch plausibel sind.

3

Das verifizierte Lagebild.

Erst nach dieser geräteübergreifenden Bezeugung verschmelzen die Datenströme zu einem verifizierten Gesamtbild für die Einsatzleitung.

Lösungs Highlights

Erfahren Sie, wie unsere dezentrale Peer-to-Peer-Prüfung isolierte LiDAR-Sensoren in ein unbrechbares Vertrauensnetzwerk verwandelt.

Schutz vor gezielter Ablenkung

Angreifer können keine "Geister-Menschenmassen" in das System einspeisen, um Polizeikräfte wegzulocken. Der Peer-to-Peer-Abgleich der Sensoren entlarvt den Täuschungsversuch sofort.

Kein Single Point of Failure

Unser lokales Netzwerk verteilt den Vertrauensanker auf alle LiDAR-Knoten. Die Integrität des Gesamtsystems bleibt selbst dann intakt, wenn einzelne Sensoren offline gehen.

Hardware-Flexibilität

Die Lösung zwingt niemanden in neue Hardware-Ökosysteme. Sie lässt sich nahtlos auf die etablierten, marktführenden LiDAR-Systeme aufspielen.

Die Technologie im Detail

Mutual Witnessing

Absolute Datenintegrität über Infrastruktur, Systeme und Sensoren hinweg. Durch kollaborative Peer-to-Peer-Prüfung entsteht ein manipulationssicheres Zeugennetzwerk ohne „Single Point of Failure“.

Anwendungsfälle mit TrustNXT Technologie.

Drohnen Einsätze

Dezentrale Sensordaten-Verifizierung im Katastrophenschutz für unanfechtbare Lagebilder und garantierte Offline-Resilienz.

Smart City Monitoring

Lückenlose Aufklärung und Fehlalarm Eliminierung in kollaborativen Kameranetzwerken.

Der Weg zu uns!

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