Ich reiche in den nächsten Tagen die Bewerbung für den AI NATION GRANT Batch Fall 2026 ein. Bewerbungsfrist ist der 9. August 2026, ich stehe mitten in der Endfassung, und genau deshalb schreibe ich jetzt darüber, statt erst nach einer Entscheidung.
Was NeoBild macht und warum die Zeit knapp wird
NeoBild baut souveräne KI-Infrastruktur: Sprachmodelle, die vollständig lokal laufen, auf gewöhnlicher Hardware bis hinunter zum Android-Handy, ohne Cloud-Zwang und ohne dass Daten das eigene Gerät verlassen müssen. Der Grundgedanke ist einfach. Wer seine Modelle und seine Daten nicht selbst kontrolliert, verhandelt aus einer schwächeren Position, sobald ein Anbieter die Bedingungen ändert.
Ich prüfe nicht nur die eigene Infrastruktur, sondern gelegentlich auch die von anderen. Zuletzt habe ich einen Bug-Bounty-Fund bei TRON DAO eingereicht, über HackerOne, mit einer Einstufung, die ich ernst nehme.
Wer ich bin
Ich bin Lukas Weißmann, Gründer von NeoBild. Der Kern meiner Arbeit ist souveräne KI-Infrastruktur, lokal betrieben, offen dokumentiert. Ein zweiter, eng verwandter Strang ist Security-Research: Ich suche Schwachstellen in Systemen, auf die andere sich täglich verlassen, bevor es jemand mit anderen Absichten tut. Mein HackerOne-Profil (hackerone.com/weissmann93) sammelt diese Arbeit, TRON DAO ist eines der Programme, an denen ich aktiv bin.
Ich bündle meine Präsenz ab sofort auf Kanälen, die ich selbst kontrolliere, und trete bewusst einen Schritt von Social Media zurück. Kein Rückzug aus Verlegenheit. Eine Entscheidung für Substanz statt Feed.
Warum weniger Feed und mehr eigene Infrastruktur
Ein Algorithmus belohnt Tempo, Zuspitzung und Wiederholung. Technische Arbeit an souveräner Infrastruktur braucht das Gegenteil: Zeit, Nachvollziehbarkeit, Geduld. Beides gleichzeitig zu bedienen kostet mehr Energie, als es bringt. Jeder zusätzliche Kanal, den man täglich bespielt, ist Zeit, die nicht in Code oder Dokumentation fließt. Deshalb läuft die eigentliche Arbeit ab jetzt auf neobild.de, auf GitHub und auf HackerOne. Die übrigen Kanäle bleiben bestehen, aber als Verweis dorthin, nicht als eigenständiger Betrieb. Wer NeoBild folgen will, findet dort die vollständige Fassung, nicht nur den Ausschnitt, der in ein Story-Format oder einen Tweet passt.
NeoBild startet als statische Hugo-Site — schnell, sicher, offline-first. Kein WordPress, kein JavaScript-Framework, keine Analytics-Cookies.
Warum neu aufgebaut?
WordPress ist komplex, angreifbar und langsam. Hugo generiert statische HTML-Dateien — keine Datenbank, kein PHP im kritischen Pfad, perfekte PageSpeed-Scores.
Was bleibt
Alle Inhalte (Permalink-Struktur 1:1 erhalten)
Newsletter (Double-Opt-In, DSGVO-konform)
Kommentare (moderiert)
Was neu ist
Dark Mode only, Cyberpunk-Design
Lokale KI-Inferenz via llama.cpp
llms.txt für KI-Crawler
DuckDB-Analytics lokal auf dem ThinkPad
Keine Cloud-Abhängigkeit. Kein Tracking. KI-assistierte Artikel werden transparent gekennzeichnet.
In den letzten Wochen habe ich angefangen, Fragen öffentlich zu stellen, die ich eigentlich nur privat gedacht hatte. Die Reaktion hat mich überrascht.
Es geht nicht um ein einzelnes Thema. Es geht um einen Zusammenhang, der sich langsam abzeichnet: zwischen der Physik des Bewusstseins, dem ungeregelten Wachstum von Neurotechnologie und der Frage, wer eigentlich entscheidet, was mit den intimsten Daten passiert, die ein Mensch erzeugen kann.
Wer besitzt, was in deinem Kopf passiert?
In Deutschland läuft seit 2023 ein staatlich gefördertes Forschungsprojekt namens NAFAS. Ziel: tragbare Geräte, die kontinuierlich Gehirnaktivität messen. Passiv. Ohne Implantat. Ohne aktive Eingabe des Nutzers. Der erste Prototyp wurde im Januar 2026 vorgestellt.
Es fing mit einem LinkedIn-Post an. Lukas veröffentlichte einen Beitrag über ein 30-Millionen-Euro-Projekt der deutschen Cyberagentur, das Gehirnaktivität in Echtzeit messen soll, und stellte eine einfache Frage: Wer reguliert Gehirndaten, bevor die ersten Geräte auf den Markt kommen? Maximilian kommentierte. Und dann war die Idee da.
Wir regulieren Cookies. Nicht die kontinuierliche Erfassung von Gehirnaktivität.
Seit Dezember 2023 läuft in Deutschland ein staatlich gefördertes Forschungsprojekt namens NAFAS. Ziel ist es, Geräte zu entwickeln, die ohne Operation und ohne aktives Zutun des Nutzers kontinuierlich dessen geistigen Zustand messen, Stress, Erschöpfung, Konzentration. Der erste Prototyp wurde im Januar 2026 vorgestellt. Ein rechtlicher Rahmen dafür existiert bis heute nicht.
Eine dokumentierte Analyse der globalen Neurointerface-Investitionen, passiver BCI-Infrastruktur und der regulatorischen Lücke, über die niemand spricht.
Künstliche Intelligenz hat durch einen explosiven, öffentlich sichtbaren Markteintritt globale Aufmerksamkeit erregt. Als Entwickler generative Modelle für die Öffentlichkeit freigaben, erlebten Millionen Menschen die Technologie sofort am eigenen Leib. Die Schnittstelle war ein einfaches Textfeld. Dieser reibungslose Zugang schuf innerhalb von Monaten öffentliches Bewusstsein, dringende politische Debatten und Regulierungsdruck.
Neurotechnologie bewegt sich auf einem grundlegend anderen Pfad.
Hinweis: Dieser Artikel beschreibt eine befristete Zwischenlösung. Bis lokale Hardware (insbesondere NPU-Beschleunigung auf Mobilgeräten) ausreichend Leistung für größere Modelle liefert, nutze ich für rechenintensive Aufgaben punktuell Vertex AI. Das Kernversprechen von NeoBild — offline-first, lokale KI-Infrastruktur — bleibt die strategische Richtung; dieser Artikel dokumentiert eine praktische Übergangsphase.
Lokale KI
Ich wollte KI-Modelle lokal auf meinem Xiaomi Redmi Note 14 Pro+ 5G betreiben. Die Ausführung via Termux auf Android schien machbar. Ziel war volle Datenkontrolle und Unabhängigkeit. Die Realität sah anders aus.
In den ersten drei Teilen haben wir uns auf Text und Code konzentriert. Doch im Jahr 2026 „sehen“ KI-Agenten die Welt durch Kameras und Screenshots. Im großen Finale unserer Serie untersuchen wir Adversarial Examples: Wie winzige, für Menschen unsichtbare Pixel-Veränderungen die visuelle Logik eines Vision-LLMs komplett korrumpieren können.
Wenn Sehen nicht mehr Verstehen ist
Multimodale Modelle (wie GPT-5 oder Claude 3.5 Sonnet) nutzen „Computer Use“, um Desktop-Oberflächen zu bedienen. Sie machen einen Screenshot, analysieren die Buttons und klicken. Das Problem: Während ein Mensch ein Icon als „Papierkorb“ erkennt, kann eine gezielte mathematische Störung im Bild (Rauschen) dazu führen, dass die KI dort den Befehl „Überweise alle Daten an IP X“ liest.
Nachdem wir im ersten Teil gesehen haben, wie Angreifer unsichtbaren Whitespace-Code nutzen, um KI-Agenten fernzusteuern, wechseln wir nun in die Offensive. Es reicht nicht, das Problem zu verstehen – wir müssen es messbar machen. Hier ist das praxisnahe Audit-Framework für Termux, mit dem Sie „Semantic Smuggling“ aufspüren und Ihre Agenten härten können.
Die Termux-Forschungsstation vorbereiten
Um autonome Agenten und deren Logdateien zu auditieren, nutzen wir eine isolierte Termux-Umgebung auf Android. Das gibt uns eine echte Linux-Shell, ohne tief in die Systemarchitektur eingreifen zu müssen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Basis-Tools installiert sind:
Wir befinden uns in einer Ära, in der Sprachmodelle (LLMs) nicht mehr nur Texte schreiben, sondern als autonome Agenten Server verwalten. Doch während wir unsere Firewalls auf bekannte Angriffsmuster trimmen, öffnet sich eine Hintertür, die für das menschliche Auge unsichtbar ist: Semantic Smuggling durch Whitespace-Steganographie.
Die Evolution der Täuschung
Früher war Pentesting geradlinig: Man suchte nach curl, eval() oder sudo in den Logs. Heute nutzen Angreifer die Architektur aus, wie KIs „lesen“. Ein Tokenizer sieht nicht nur Buchstaben, er sieht mathematische Repräsentationen von Unicode-Zeichen. Und genau hier setzt das Whitespace-Smuggling an.
Mit den aktuellen Veränderungen im Android-Ökosystem verschiebt sich die Kontrolle fundamental: Weg vom klassischen App-Vertrieb hin zur systemweiten Geräte-Verifikation. Für Nutzer von Root und Custom-ROMs hat das weitreichende Konsequenzen.
Die neue Realität: Vertrauen statt Freiheit
Google verändert die Spielregeln. Während früher die Frage war, aus welcher Quelle Apps installiert werden, steht heute im Mittelpunkt, ob ein Gerät als „vertrauenswürdig“ gilt.
Diese Entwicklung ist kein isoliertes Phänomen, sondern Teil eines größeren Trends hin zu zentral kontrollierten Systemen – ein Thema, das auch in digitale Souveränität ist keine Meinung, sie ist eine Haltung
bereits grundlegend analysiert wurde.
