Die Mobilität sicher verstehen - Bulletin.ch
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Die Mobilität
sicher verstehen
Anonymitätstest | Die Plattform Mobility Insights von Swisscom ist ein Online-Tool,
das anonyme, aus Mobilfunkdaten erhobene Statistiken liefert. Aber ist die Anony-
mität der mit ihr erfassten Personen durch die verwendete Anonymisierungs
methode auch ausreichend geschützt? Das Security and Privacy Engineering Lab
der ETH Lausanne ging mit einem Audit dieser Frage nach.
G I OVA N N I C H E R U B I N , B O G DA N KU LY N YC H , M A R I O N L E T I L LY, C A R M E L A T R O N C O S O
I
m Jahr 2015 initiierte Swisscom Engineering Lab der EPFL mit der Prü- Beobachtungsgebiet beginnen und
konkrete Smart-City-Projekte. fung der Plattform zu beauftragen. ausserhalb dieses Gebiets enden) und
Gleichzeitig wollte die Gemeinde Dieser Artikel stellt die erzielten Ergeb- lokale Fahrten (die innerhalb des Beob-
Pully durch ihre Beobachtungsstelle für nisse vor. achtungsgebiets verlaufen) unterteilt.
Mobilität eine mindestens zehnjährige Die Fahrten werden über einen Zeit-
Studie über ihre Hauptstrasse, die einen Die Plattform Mobility Insights raum von einer Woche oder über einen
grossen Wandel erfahren sollte, durch- Die Plattform wurde entwickelt, um längeren Zeitraum hinweg pro Stunde
führen. Der damalige Verantwortliche aus dem Netz des Mobilfunkbetreibers oder pro Tag angegeben.
bei Swisscom erkannte sofort das stammende anonyme Ereignisse aus-
Potenzial von Mobilfunkdaten, die auf zuwerten und Statistiken über die Datenschutz auf Plattformebene
einem begrenzten Gebiet an 365 Tagen erfassten Bewegungen zu erstellen. Sie Um die Privatsphäre der Abonnenten
des Jahres rund um die Uhr Mobilitäts- ermöglicht die visuelle Darstellung der zu schützen, wurde die Plattform so
analysen ermöglichten. aggregierten «Fahrten» in kundenspe- konzipiert, dass die Anzahl der Perso-
Auf dieser Basis entstand in Zusam- zifisch ausgewählten Gebieten. nen in einem Beobachtungsgebiet nur
menarbeit mit der Gemeinde Pully die Eine Fahrt ist definiert als eine Bewe- dann bekannt gegeben wird, wenn dort
Bild: Shutterstock.com/NTL studio
erste Version der Mobility Insights gung zwischen einem Ausgangs- und mehr als k Personen gleichzeitig erkannt
Plattform (MIP) von Swisscom. Da der einem Ankunftsort, verbunden mit werden. Aktuell ist k auf 20 festgelegt:
Schutz der Privatsphäre der Abonnen- einem Zeitraum und einem Transport- Die Plattform nennt die Anzahl der Per-
ten ein hochsensibles Thema ist, mittel. Die Fahrten sind in ankom- sonen in einem Gebiet also nur dann,
beschloss der Betreiber 2018, als die mende Fahrten (die an anderer Stelle wenn mindestens 21 Personen erkannt
Plattform für eine neue Version überar- beginnen und im Beobachtungsgebiet werden. Wird diese Schwelle nicht
beitet wurde, das Security and Privacy enden), abgehende Fahrten (die im erreicht, liefert die Plattform für dieses
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Bild 1 Ablauf eines Erweiterungsangriffs.
Gebiet kein Ergebnis. Diese Praxis folgt oder alle Datensätze zu isolieren, die Im linken Teil von Bild 1 befinden
dem sogenannten k-Anonymitätsfilter- die Identifizierung einer Person sich acht Personen im ausgewählten
prinzip. ermöglichen; Gebiet. Diese Anzahl wird auch von der
Diese Berechnungen basieren nicht lldie Verknüpfbarkeit, d. h. die Fähig- Plattform ausgegeben. In der Mitte lie-
direkt auf der Anzahl der Swiss- keit, (mindestens) zwei Datensätze, fert die Plattform entsprechend die
com-Abonnenten. Da dieser Betreiber die dieselbe Person oder Personen- Anzahl neun. Daraus kann der Angrei-
über einen Marktanteil von rund 60 % gruppe betreffen, zu verknüpfen (in fer schliessen, dass sich in dem im rech-
verfügt, schätzt die Plattform die derselben Datenbank oder in zwei ten Teil von Bild 1 ausgewählten Gebiet
Anzahl Personen in einer Region, verschiedenen Datenbanken); nur eine Person aufhält. Der Daten-
indem sie jeden Abonnenten mit der lldie Inferenz, das heisst, die Möglich- schutzmechanismus funktioniert hier
Marktdurchdringung von Swisscom in keit, den Wert eines Merkmals mit also nicht. Ausgehend von dieser Vor-
der Stadt seines Wohnsitzes in Verbin- einer signifikanten Wahrscheinlich- gehensweise ist Folgendes möglich:
dung bringt; das von der Plattform keit von den Werten einer Reihe llAuf der Karte wird ein beliebiges
angezeigte Ergebnis entspricht der anderer Merkmale abzuleiten. Zielgebiet ausgewählt. Die Plattform
Summe der in der interessierenden Der durch Swisscom gewählte Daten- gestattet es den Benutzern, die Beob-
Region ermittelten Abonnentenzahl, schutzmechanismus zielt darauf ab, nie achtungsgebiete durch Zeichnen
gewichtet mit den jeweils zugehörigen Daten offenzulegen, die nicht mindes- beliebiger Polygone festzulegen
Marktdurchdringungswerten. Diese tens k Personen zugeordnet werden (wobei der Angreifer beispielsweise
gewichtete Summe wird dann auf die können. Die Analyse der Studie konzen- ein grosses Gebiet innerhalb einer
nächste ganze Zahl gerundet, bevor der triert sich somit auf die Möglichkeit, Stadt wählen und dieses dann um ein
Anonymitätsfilter angewendet wird. dass ein Angreifer in der Lage sein kleines Gebiet ausserhalb des Stadt-
könnte, Benutzer anhand der durch die zentrums erweitern kann);
Risiko einer Datenschutz Plattform gelieferten Daten voneinan- llDas Zielgebiet wird verkleinert (z. B.
verletzung der zu unterscheiden. Der allererste durch Halbierung), wobei immer
Um im Rahmen einer proaktiven Logik Weg der Deanonymisierung ist das kleinere Erweiterungsgebiete bis hin
Angriffsszenarien vorwegzunehmen Herausgreifen: Sind die Daten eines zu einer beliebig kleinen Grösse aus-
und das Risiko einer Datenschutzver- Benutzers erst einmal isoliert, kann der probiert werden (und der Gegner
letzung zu bewerten, hat das Security Angreifer durch Verarbeitung dieser zum Beispiel ein Haus oder ein
and Privacy Engineering Lab der ETH Daten versuchen, personenbezogene Gebäude ins Visier nehmen kann).
Lausanne folgende Frage untersucht: Informationen dieses Benutzers zu Der Angreifer kann mittels dieser
Besteht die Gefahr, dass das Daten- erhalten. gezielten Erweiterungen die Adresse
schutzrecht die zu einem gegebenen eines Benutzers ermitteln, indem er
Zeitpunkt durch die Plattform bereitge- Der Erweiterungsangriff beobachtet, wo er seine Nächte ver-
stellten Daten als «personenbezogene Die in dieser Studie verwendete Strate- bringt. Mit diesen Informationen ist er
Daten» einstuft? Zur Beantwortung gie zur Isolierung von Benutzern wurde dann potenziell in der Lage, die Identi-
dieser Frage wurde entschieden, die als «Erweiterungsangriff» bezeichnet. tät dieses Benutzers herauszufinden.
Studie gemäss den in der «Stellung- Bei dieser Art von Angriff identifiziert
nahme zu Anonymisierungstechni- der Gegner zunächst eine Region, für Erweiterungsangriff auf der MIP
ken» der Gruppe für den Schutz von die die Plattform einen Wert zurück- Die Forscher der ETH Lausanne haben
Personen bei der Verarbeitung perso- gibt (d. h. es hat dort mindestens 21 Per- untersucht, ob diese Art des Angriffs
nenbezogener Daten der EU [1] genann- sonen). Dann dehnt der Gegner diese auf der Mobility Insights Plattform
ten Kriterien durchzuführen. Die Region aus, bis die Zahl um 1 erhöht möglich ist. Sie stellten fest, dass zwei
Arbeitsgruppe führt in ihrer Stellung- wird. Nun weiss der Angreifer, dass Abfragen ausreichen, um Regionen zu
nahme drei Risiken auf, die zu nicht sich im Erweiterungsgebiet nur ein ein- finden, in denen es nur einen Benutzer
anonymen Daten führen können: ziger Benutzer befindet. Bild 1 illust- gibt, und sie konnten beweisen, dass
Bilder: EPFL
lldas Herausgreifen, d. h. die Möglich- riert diese Art Angriff unter der der Angreifer diesen Schluss in beliebi-
keit, in einem Datenbestand einige Annahme k = 7. gen Regionen ziehen kann.
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gröbere Unterteilungen vornehmen,
die den meisten Abfragen entsprechen.
An üblicherweise stark frequentierten
Orten kann die Plattform feinere
Unterteilungen anbieten, da auch diese
dort mit hoher Wahrscheinlichkeit
einen Wert zurückliefern.
Um jegliches Datenschutzproblem
auszuschliessen, wäre es sinnvoll, die
Unterteilungen auf der Grundlage agg-
regierter historischer Daten vorzuneh-
men. Da sich die Modelle wahrschein-
Bild 2 Auswahl vordefinierter Gebiete Bild 3 Teilungsstrategie: beispielhaftes lich selten ändern werden, können
(Beispiel entsprechend der sogenannten Ergebnis nach Anwendung der «Auftei- dieselben Unterteilungen lange Zeit
«Zusammenlegungsstrategie»). lungsstrategie». verwendet werden.
Jede Teilungsstrategie verfolgt ein
doppeltes Ziel: Einerseits muss sie den
1,8 Datenschutz gewährleisten: Sie muss
verhindern, dass Hacker den Aufent-
1,6 haltsort einzelner Personen (oder klei-
ner Personengruppen) ermitteln
1,4
können. Somit muss sie Erweiterungs-
angriffe abwehren können. Anderer-
1,2
seits muss die Nutzbarkeit der Platt-
form erhalten bleiben: Die Plattform
Verlust
1,0 Bild 4 Vergleich der
jeweiligen Nutzbarkeits- muss ihren Kunden weiterhin gestat-
0,8 verluste beider Teilungs- ten, präzise Informationen über ihre
strategien in Abhängigkeit Beobachtungsgebiete zu erhalten.
0,6 vom für die Teilung heran-
Strategie gezogenen Schwellenwert Definition der Gebiete
Fusion
0,4
(Berechnungszeit für die Zur Erstellung der Unterteilungen wer-
Aufteilung
Zusammenlegungsstrate- den zwei Strategien angeboten. Mit
0,2
0 20 40 60 80 100 gie: 45,6 s; Berechnungs- diesen beiden Methoden, Zusammen-
Schwellenwert für Aufteilung zeit für die Aufteilungs- legung und Aufteilung, lässt sich die
strategie: 4,1 s). Nutzbarkeit gegen das Risiko einer
Neuauthentifizierung abwägen. Aus-
gangspunkt beider Strategien ist ein
Daraufhin wurde ein Szenario unter- konnte. Folglich bietet dieser Mecha- Schwellenwert für die Mindestanzahl
sucht, bei dem der Angreifer jemanden nismus keinen zusätzlichen Schutz der Personen, die ein einziges Gebiet im
ins Visier nimmt, dessen Wohnadresse Privatsphäre der Abonnenten. Durchschnitt enthalten muss.
er kennt. Dazu wurde ein Erweite- Die Zusammenlegungsstrategie
rungsangriff auf die Wohn adresse Möglichkeiten, Angriffe zu geht von einer feinen Unterteilung aus.
eines Mitarbeiters des Labors durchge- vermeiden Solange es innerhalb dieser Untertei-
führt: So konnte an einem Morgen im Eine vielversprechende Lösung, um bei lung Gebiete gibt, in denen sich weni-
März 2018 eine seiner Bewegungen gleicher Nutzbarkeit und Relevanz der ger Personen als durch den Schwellen-
innerhalb von Lausanne ermittelt wer- Ergebnisse einen besseren Schutz der wert definiert aufhalten, wird eines
den. Kundendaten zu erreichen, wäre eine dieser Gebiete zufällig ausgewählt und
Konkret wurden die möglichen Kom- Einschränkung der Abfragemöglich- mit einem benachbarten Gebiet zusam-
binationen von Abonnenten und Markt- keiten auf der Plattform. Zum B
eispiel, mengelegt (auch zufällig bestimmt).
anteilen untersucht, die den angegebe- indem Abfragen nur in vordefinierten, Die Anzahl der für das neue Gebiet
nen Ergebnissen entsprechen könnten quadratischen Regionen zugelassen angezeigten Personen entspricht der
(auch nach dem Expansionsangriff). sind (Bild 2). Summe der Personen in den beiden
Dann wurde ein kombinatorischer Aus- Dieser Ansatz lässt sich wie folgt zusammengelegten Gebieten. Der Pro-
druck abgeleitet, der die Eintrittswahr- begründen: Halten sich in einer Region zess ist abgeschlossen, wenn in jedem
scheinlichkeit der verschiedenen Aus- nur wenige Personen auf (z. B. in den Gebiet die Zahl der Menschen über der
gabewerte auf der Basis einer realen Bergen), werden die Nutzer der Platt- Schwelle liegt. Bild 2 zeigt das Ergeb-
Anzahl von Swisscom-Abonnenten form weniger an Abfragen interessiert nis dieser Strategie.
bestimmt. Dabei zeigte sich, dass bei sein, die nur kleine Gebiete betreffen, Es wurde beschlossen, die zu ver-
Werten unter k (20) ein Angreifer die da sich dort mit hoher Wahrscheinlich- schmelzende Region und ihren Nach-
tatsächliche Zahl der Abonnenten mit keit nur wenige Personen befinden. Die barn nach dem Zufallsprinzip auszu-
hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen Plattform kann in diesen Regionen also wählen, aber es könnten auch andere
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ter kann es jedoch vorkommen, dass
Teilungsstrategie 0 k/2 k
die im vorherigen Schritt erstellten
Zusammenlegung 0,793 0,789 1,121 Gebiete nicht genügend Personen ent-
Aufteilung 1,50 1,496 1,558 halten, um sicher genutzt werden zu
können. Dies liegt daran, dass dort
Tabelle Nutzbarkeitsverlust für die zwei Strategien, wenn der Schwellenwert k in einer manchmal, beispielsweise nachts oder
Region nicht erreicht wird. Im Idealfall wäre der Verlust = 0. zur Urlaubszeit, weniger Personen
unterwegs sind. Die Plattform liefert
daher nur dann einen Wert zurück,
Strategien in Betracht gezogen werden, Der Nutzbarkeitsverlust der Platt- wenn im vordefinierten Gebiet mehr
wie z. B. die Auswahl der Regionen, in form wurde anhand der Verteilungsdi- als k Benutzer (also mehr als 20) gezählt
denen sich die wenigsten Personen auf- stanz zwischen der in einer Reihe von werden. Es ist jedoch wichtig, festzule-
halten; ihre Umsetzung bedeutet Zonen angegebenen Anzahl von Perso- gen, was die Plattform anzeigen muss,
jedoch zusätzlichen Aufwand und kost- nen vor und nach der Teilung gemessen wenn die Anzahl der Personen in einem
spieligere Berechnungen und dürfte zu (siehe untenstehendes Beispiel einer Gebiet kleiner als k ist.
einem sehr ähnlichen Ergebnis führen. Teilungskombination). Konkret wurde Einerseits sollten die Ergebnisse der
Die Aufteilungsstrategie beginnt als Einstiegspunkt für den Zusammen- Plattform aus Datenschutzsicht unab-
im Gegensatz dazu mit einem Recht- legungsvorgang ein feines Raster her- hängig von der tatsächlichen Anzahl
eck, das die gesamte Karte als ein einzi- angezogen (Gebiete mit einigen Häu- der Personen im Gebiet sein. Anderer-
ges Gebiet abdeckt. Dann werden serblocks) und der Wert der einzelnen seits darf dies die Benutzerfreundlich-
schrittweise jeweils alle Gebiete in vier Zellen wurde mit dem des Gebiets ver- keit der Plattform nicht reduzieren.
Teilgebiete unterteilt, und es wird die glichen, das sie nach dem Untertei- Hier einige Möglichkeiten, die sich
Anzahl der Personen in den jeweiligen lungsvorgang enthielt. Bild 4 zeigt, unter diesen Umständen anbieten: Die
neuen Gebieten ermittelt. Halten sich dass die Zusammenlegungsstrategie Plattform kann einen von k abhängigen
darin ausreichend viele Personen auf auf Kosten eines höheren Berech- Wert anzeigen (beispielsweise den
(d. h. mehr Personen als durch den nungsaufwands für das Raster zu einer Schwellenwert oder die Hälfte dieses
Schwellenwert vorgegeben), wird die besseren Nutzbarkeit führt. Werts) oder sie kann «0» (also «nie-
Aufteilung übernommen. Andernfalls mand») oder einen auf Grundlage der
wird die vorherige Aufteilung wieder Von der Plattform angezeigte Anzahl Personen in benachbarten
hergestellt und die verbleibenden Ergebnisse Gebieten interpolierten Wert anzeigen.
Gebiete werden weiter geteilt. Die Auf- Nachdem die Gebiete festgelegt sind, Die Tabelle vergleicht für die genann-
teilung in vier Teilgebiete (statt in zwei) kann sie der Kunde einzeln abfragen ten Fälle den Nutzbarkeitsverlust, aus-
wurde aus praktischen Gründen und erhält von der Plattform die Anzahl gedrückt als mittlere Differenz zwi-
gewählt: Sie erleichtert die Umsetzung der entsprechenden Personen. In eini- schen den Summen der für die einzelnen
und führt zu Gebieten, deren Formen gen Fällen und für bestimmte Zeitfens- Gebiete angezeigten Zahlen vor und
einfacher zu handhaben sind. Bild 3
zeigt das Ergebnis dieser Strategie.
Nach Anwendung einer der genann- Klarstellungen
ten Strategien kann Swisscom die
Gebiete den Kundenbedürfnissen ent- Anmerkung von Swisscom
sprechend manuell anpassen. So können Die Arbeit des Teams von Carmela Troncoso hat eine Möglichkeit aufgezeigt,
beispielsweise personalisierte Gebiete die von unserer Plattform genutzten Datenschutzvorkehrungen zu umgehen.
geschaffen werden, indem erzeugte Genau das ist das Ziel dieser Art von Übungen, die regelmässig wiederholt werden
Gebiete zusammengelegt oder aufge- müssen. Die Bedingungen, unter denen diese Ergebnisse erzielt wurden, müssen
teilt werden. Zu beachten ist jedoch, dass verdeutlicht werden, da sie nicht der «normalen» Nutzung der Plattform entspre-
einmal abgeschlossene Unterteilungen chen. Tatsächlich wurde dem EPFL-Team eine dedizierte Version zur Verfügung
langfristig bestehen bleiben können gestellt, die genau die gleichen Daten wie die Produktionsplattform verwendete,
(beispielsweise während eines Jahres). aber die Definition einer unbegrenzten Anzahl von Zonen und den direkten Zugriff
auf die Front-End-API erlaubte. Nach Ansicht des EPFL-Teams war es nicht so sehr
Welche Strategie wählen ? die Anzahl der Zonen (theoretisch reichen zwei Zonen aus, um die Erweiterung
Die Wahl der Teilungsstrategie erfolgt erfolgreich anzugreifen), sondern die Möglichkeit, direkt auf die API zuzugreifen,
auf Grundlage der Nutzbarkeit, der die die Angriffszyklen erheblich verkürzte und zu dem erzielten Ergebnis führte.
Berechnungskosten und schliesslich In der Produktion und im Anschluss an die Studie implementierte das Team sofort
dem zu erreichenden Datenschutz. provisorische Lösungen zur Vermeidung des Angriffs, während es an einem
Datenschutzüberlegungen werden wei- automatischen Prozess arbeitete, der dieses Problem endgültig lösen würde. Wir
ter unten erörtert. Im Hinblick auf Nut- wissen, dass wir beim Datenschutz keinen Raum für Fehler haben und verbessern
zungs- und Rechenkosten wurde eine das Produkt Tag für Tag weiter.
Reihe vorläufiger Experimente auf der
Yann Steimer
Grundlage eines öffentlichen Daten- Product Manager Mobility Insights Platform
satzes mit 313 289 Positionsbestimmun- insights.info@swisscom.com
gen in San Francisco durchgeführt.
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spielsweise an, dass ein Kunde auf der abgeleitet werden können. Die Untersu-
Karte in Bild 5, die Gebiete A (40 Per- chung, inwieweit derartige Angriffe
sonen), B (15 Personen) und C (45 Perso- möglich sind, stellt einen weiteren For-
nen) auswählt. Auch wenn die Gesamt- schungsgegenstand dar. Zu beachten ist
zahl der Personen im Gesamtgebiet (A, jedoch, dass die in diesem Artikel emp-
B, C) grösser ist als k, muss die Platt- fohlene Abgrenzungsstrategie bereits
form zunächst die Anzahl Personen in verhindert, gezielt einzelne Gebäude
B entsprechend einer der oben genann- oder Beobachtungsgebiete zu betrach-
ten Strategien ersetzen und dann die ten, selbst wenn der Angreifer Bewe-
Gesamtzahl für die drei Gebiete gungen isolieren könnte.
berechnen. Ist als Strategie beispiels-
weise gewählt, die Hälfte des Schwel- Referenz
lenwerts zu liefern, zeigt die Plattform [1] Article 29 of Directive 95/46/EC Data Protection
Folgendes an: 40 + k/2 + 45 = 95 (anstatt Working Party, «Opinion 05/2014 on Anonymisation
Techniques», adopted on 10 April 2014.
Bild 5 Kombination von Gebieten. 40 + 15 + 45 = 100). Dies ist ein kritisches ec.europa.eu/justice/article-29/documentation/
Element, um Angriffe ähnlich dem opinion-recommendation/files/2014/wp216_en.pdf
Erweiterungsangriff abzuwehren. Autoren
nach der Unterteilung (siehe das fol- Giovanni Cherubin ist Postdoktorand am Security and
Privacy Engineering Lab der ETH Lausanne.
gende Beispiel für den Fall der Kombi- Analyse des Datenschutzes JJEPFL, 1015 Lausanne
nation von Gebieten). Selbst in diesem Die Verwendung eines auf einem Ras- JJgiovanni.cherubin@epfl.ch
Fall führt die Zusammenlegung zu ter basierenden Systems verhindert Bogdan Kulynych ist Doktorand am Security and Privacy
einer besseren Nutzbarkeit als die Auf- grundsätzlich Erweiterungsangriffe. Engineering Lab.
teilung. Zudem scheint es hinsichtlich Tatsächlich können keine Gebiete frei JJbogdan.kulynych@epfl.ch
der Nutzbarkeit die beste Wahl zu sein, gewählt werden. Somit kann die Aus- Marion LeTilly ist Studentin und verfasst ihre Masterarbeit
den Wert k/2 zurückzuliefern. wahl auch nicht beispielsweise um ein am Security and Privacy Engineering Lab.
Greifen wir einen Fall mit einer Kom- Haus erweitert werden. Es sind jedoch JJmarion.letilly@epfl.ch
bination mehrerer Gebiete heraus: Angriffe denkbar, bei denen verschie- Carmela Troncoso ist Assistenzprofessorin (Tenure-Track)
Fragt ein Kunde mehr als ein Gebiet ab, dene Kombinationen vordefinierter am Security and Privacy Engineering Lab.
muss das Ergebnis der Plattform für die Gebiete über die Plattform abgefragt JJcarmela.troncoso@epfl.ch
einzelnen Gebiete von der Kombina- werden und aus den Ergebnissen Infor- La version française de cet article est parue dans le
tion unabhängig sein. Nehmen wir bei- mationen über individuelle Fahrten Bulletin 8/2020.
Ein kleiner Schritt für den Versorger,
ein großer Schritt in Richtung Smart Grid
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