Der Sicherheitsforscher Jeremiah Fowler entdeckte einen 450,2 GB großen Amazon-S3-Bucket mit 9.042.977 Gesichtsbild-Dateien, aufgeteilt auf die beiden Verzeichnisse faces und profiles. Der Bucket verfügte über keinerlei Zugriffskontrolle, die Abruf-Adresse stand direkt im Frontend-Code der Website des Anbieters selbst – wer die URL kannte, konnte die Daten herunterladen. Ars Technica berichtete am 20. August über das Datenleck.
Der Anbieter heißt ClarityCheck und betreibt eine umgekehrte Gesichtssuche: Nutzer laden ein Foto hoch, das System scannt Gesichtsmerkmale, kartiert die Gesichtsgeometrie und gleicht sie mit Bildern aus dem gesamten Web ab. Anschließend wird ein Bericht ausgegeben, der Namen, Adressen und Social-Media-Konten enthalten kann; ausführlichere Berichte sind kostenpflichtig. Die Zielgruppe solcher Tools ist klar umrissen – wer wissen will, wer die Person aus dem Dating-Chat wirklich ist, oder wer hinter einem anonymen Account steckt.
Geleakt wurden mehr als nur Gesichter
Ein weiterer Konfigurationsfehler legte zusätzlich E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Wohnadressen, Standortverläufe und Social-Media-Profile offen. Fowler beschreibt, dass die Bilder Erwachsene, Jugendliche und Kinder umfassten, und zieht folgendes Fazit:
"AI bots could crawl and scrape faces for training. There were a lot of photos of children there."
KI-Bots könnten diese Gesichter crawlen und für Trainingszwecke abgreifen. Es waren sehr viele Fotos von Kindern darunter.
Ein Gesicht ist kein Passwort – ist es einmal geleakt, lässt es sich nicht ändern. Eine Bankkarte kann neu ausgestellt, ein Passwort zurückgesetzt werden, doch die Gesichtsgeometrie begleitet einen Menschen ein Leben lang. Sobald diese Daten kopiert wurden, können sie für nicht autorisierte Identifizierung, plattformübergreifendes Tracking oder als Material für Betrug verwendet werden.
Das Unternehmen bestreitet, dass dies eine Offenlegung sei
ClarityCheck weist die Bezeichnung „öffentliche Offenlegung" zurück, mit der Begründung, die breite Öffentlichkeit könne diese Dateien gar nicht finden: Der Zugriff erfordere die Kenntnis einer bestimmten, nicht indexierten URL, die weder bei normaler Nutzung des Dienstes noch bei gewöhnlichen Websuchen auftauche.
Das Problem ist, dass genau diese Adresse im öffentlich einsehbaren Code der eigenen Website steht. Die Sicherheit stützte sich allein darauf, dass „niemand den Frontend-Quellcode durchsucht" – das ist etwas völlig anderes als tatsächlich Zugriffsrechte zu setzen. Die Definition von Mark Beare, Leiter der Verbraucherprodukte bei Malwarebytes, fällt deutlich direkter aus: Eine Offenlegung liegt vor, wenn sensible personenbezogene Daten zugänglich, auffindbar sind oder einem Risiko unautorisierten Zugriffs ausgesetzt sind.
Auch der zeitliche Ablauf wirft kein gutes Licht. Berichten zufolge stand die Datenbank vermutlich monatelang offen, bevor sie gesperrt wurde; Fowlers erste Meldung an das Unternehmen blieb unbeantwortet, erst als WIRED das Unternehmen im Juli kontaktierte, wurde der Bucket geschlossen.
Die Rechnung des Geschäftsmodells selbst
Rebecca Williams von der American Civil Liberties Union (ACLU) richtet den Blick auf das Muster selbst: Systeme, die zur Identitätsprüfung auf hochsensible persönliche Informationen angewiesen sind, bergen diese Risiken weiterhin – selbst wenn Datenminimierung und Sicherheitspraktiken verbessert werden.
Damit ist ein unausweichlicher struktureller Widerspruch benannt. Der kommerzielle Wert einer Gesichter-Rückwärtssuche ergibt sich aus dem Umfang der gehaltenen Bilddatenbank – je größer die Datenbank, desto höher die Trefferquote, desto besser verkauft sich das Produkt. Größe ist zugleich Vermögenswert und Risikofläche, beide wachsen in dieselbe Richtung, und lassen sich kaum durch punktuelle Sicherheitsmaßnahmen voneinander trennen. Vergleichbare Produkte gerieten in Europa wegen des Umgangs mit biometrischen Daten bereits wiederholt ins Visier der Regulierungsbehörden; in den USA existiert außer den Biometriegesetzen einzelner Bundesstaaten wie Illinois keine einheitliche bundesweite Regelung.
Für Privatpersonen kommt noch eine weitere Ebene hinzu: Die meisten Fotos in diesem Leak wurden ClarityCheck nicht von den abgebildeten Personen selbst übergeben, sondern von Nutzern hochgeladen, die dafür bezahlten, jemanden zu überprüfen – die überprüfte Person wusste davon zu keinem Zeitpunkt etwas. Diese Trennung von betroffener Person und Datenlieferant macht es praktisch fast unmöglich, betroffene Nutzer überhaupt zu benachrichtigen.
Quellen: Ars Technica, Malwarebytes Security Blog, CocoLoop, Biometric Update; Bildanzahl und Bucket-Größe wurden anhand mehrerer Quellen abgeglichen und belaufen sich übereinstimmend auf 9.042.977 Fotos bzw. 450,2 GB; die Stellungnahme des Unternehmens stammt aus dessen schriftlicher Erklärung gegenüber den Medien.