KI-gestützte Röntgen- & CT-Sicherheitskontrolle (Gepäck, Pakete, Fracht)

Luftfahrt, Zoll, Justizvollzugsanstalten, Gerichte und Logistikknoten müssen große Mengen an Gepäck und Paketen auf Waffen, Sprengstoffe und Schmuggelware prüfen. Dual-Energy-Röntgen- und CT-Scanner mit eingebauter automatischer Bedrohungserkennung erkennen Sprengstoffe und verbotene Gegenstände, melden nur verdächtige Stücke und lassen das Kontrollpersonal sich auf echte Alarme konzentrieren. Dies ist ein Bereich zertifizierter Geräte: Die KI wird in baumustergeprüften Scannern ausgeliefert und nicht vom Endanwender zusammengebaut.

Problem & Nutzen

• Heute: Aufgegebenes Gepäck wird mit CT-basierten Sprengstoffdetektionssystemen (EDS) mit automatischer Entscheidung kontrolliert; Handgepäck wird oft noch von Menschen auf 2D-Röntgenbildern betrachtet, mit manueller Nachsuche nach Flüssigkeiten, Elektronik und verbotenen Gegenständen. Paket-, Post- und Frachtknoten nutzen dieselbe Technik für Sicherheit und Zoll.
• KI-Nutzen: gleichbleibende Erkennung unabhängig von der Ermüdung des Kontrollpersonals, weniger Fehlalarme und manuelle Nachsuchen, höherer Durchsatz und (mit CT an Kontrollstellen) Laptops und Flüssigkeiten, die im Gepäck bleiben. Die Erkennung ist automatisch für Sprengstoffe und zunehmend für Waffen, Lithiumbatterien, Betäubungsmittel und andere Schmuggelware.
• Regulatorischer Treiber: In der EU sind Geräte und ihre Erkennungsleistung durch die Durchführungsverordnung (EU) 2015/1998 vorgeschrieben und werden im ECAC Common Evaluation Process (CEP) geprüft [1][2]. Leistungszahlen sind als Verschlusssache eingestuft; Hersteller veröffentlichen keine Erkennungsraten, vertrauen Sie also Marketingzahlen nicht ohne Zertifizierungsnachweis.

Varianten

• Aufgegebenes Gepäck (EDS): vollautomatisierte Sichtung, nur bei Alarm, nach ECAC EDS Standard 3 oder höher (3.1 / 3.2); alarmierte Gepäckstücke gehen an das Kontrollpersonal oder eine Zweitkontrolle [2].
• Handgepäck an Kontrollstellen: CT-Scanner mit automatischer Sprengstoffdetektion (die ECAC-„C“-Stufen, C1 bis C3, erhöhen die Automatisierung) und Erkennung verbotener Gegenstände wie Waffen und Batterien [2].
• Pakete, Post und Luftfracht: Röntgen und CT mit hohem Durchsatz in Sortierzentren für Sicherheit und Zoll, einschließlich Erkennung von Lithiumbatterien und Gefahrgut.
• Zoll und Frachtcontainer: großflächige Röntgen-/Gammasysteme mit KI-gestütztem Vergleich von Manifest und Bild; Verbindung zu ANOM-021 (zollrechtliche Risikoauswahl).
• Justizvollzugsanstalten, Gerichte, Regierungsgebäude: kleinere Scanner mit Erkennung von Waffen und Mobiltelefonen/Schmuggelware.
• Fernkontrolle: Bilder mehrerer Spuren oder Flughäfen werden in einem zentralen Raum gesichtet (netzbasierte Kontrolle), wobei die automatische Erkennung die Arbeitslast senkt.

So funktioniert es

1. scan (dual-energy X-ray or CT volume)
2. image reconstruction & material estimation (density, Zeff)
3. segmentation into objects
4. automatic threat detection (explosives: material + shape classifier; weapons: object detector)
5. decision: clear | alarm (+ highlighted region)
6. screener review of alarms or secondary search / trace detection
7. logging, performance monitoring, threat-image projection (TIP) for training

• Die Sprengstoffdetektion ist überwiegend physikalisch basiert: CT liefert Dichte und effektive Ordnungszahl je Voxel, Klassifikatoren trennen Bedrohungsmaterialien von harmlosen Gegenständen. Die Erkennung verbotener Gegenstände (Pistolen, Messer, Batterien) ist Objekterkennung/Segmentierung auf 2D- oder 3D-Daten, zunehmend mit Deep Learning.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Das Kontrollpersonal löst Alarme auf, und auf Handgepäckspuren sieht es unter Umständen weiterhin jedes Bild. Die Regulierung legt fest, welche Entscheidungen automatisch ergehen dürfen; Betreiber können dies nicht herabsetzen.
• Threat-Image-Projection (TIP) blendet virtuelle Bedrohungen in Livebilder ein, um die Wachsamkeit des Kontrollpersonals zu messen und zu trainieren; verwandte KI-Funktionen ordnen Gepäckstücke nach Rang oder schlagen einen Interessenbereich vor.

Datenaufbereitung

Die relevanten Daten sind Röntgen- und CT-Bilder, die Metadaten zu Gepäck oder Paket, Konfigurationen der Bedrohungsbibliothek sowie Entscheidungen des Kontrollpersonals mit Alarmausgängen. Die Bilder verbleiben im System des Scannerherstellers und in dessen Archiv; Metadaten stammen aus Gepäckabfertigung, Paket- oder Zollsystemen; Verfahren stehen in Handbüchern und PDF-Dateien.

Typische Lücken: proprietäre Bildformate, die sich schwer exportieren lassen, keine Verknüpfung zwischen Bild und endgültig aufgelöstem Ergebnis (was im Gepäck war), wenige echte Bedrohungsbeispiele, stark unausgewogene Klassen sowie unklare Regeln zu Aufbewahrung und Zugriff. Echte Bedrohungsbilder sind beschränkt und lassen sich nicht frei sammeln, daher stützt sich das Training auf Threat-Image-Projection (TIP) und synthetische Daten.

Schritte der Aufbereitung: (1) mit dem Scannerhersteller Exportformate und Schnittstellen vereinbaren, siehe PREP-005; (2) Bilder mit aufgelösten Alarmausgängen verknüpfen und daraus Labels gewinnen, siehe PREP-020; (3) ein am Detektionsstandard ausgerichtetes Kategorienschema festlegen, siehe PREP-019; (4) mit zertifizierten Fachleuten einen zurückgehaltenen Testsatz aufbauen, siehe PREP-018; (5) Zugriffsrechte und Aufbewahrung klären, siehe PREP-024; (6) Rückmeldungen des Kontrollpersonals zu Fehlalarmen erfassen, siehe PREP-021. Rechnen Sie mit mehr als der Hälfte des Aufwands für Datenarbeit und Normenkonformität. Beginnen Sie mit GUIDE-003.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• Enterprise: Weg A, weil Flughafen-, Logistik- und Paketbetreiber zertifizierte Scanner mit zugelassenen Erkennungsalgorithmen einsetzen müssen; die Erkennungsfunktion ist Teil des baumustergeprüften Produkts.
• Public: Weg A, weil Behörden und die Luftsicherheit zertifizierte Geräte und Normen einsetzen müssen, es also keinen Raum für selbst gebaute Erkennung gibt.
• Developer: Weg C, weil Forschungs- und Integrationsteams offene Erkennungsmodelle auf öffentlichen Röntgendatensätzen trainieren und bewerten und auf bescheidener Hardware (HW1) für Zusatzwerkzeuge wie Priorisierung oder Bildverbesserung betreiben können.

Weg A — Kaufen (Standardsoftware) (der übliche Weg)

• Zertifizierte Scannerhersteller: Smiths Detection (UK, iCMORE-Erkennungsalgorithmen, CT-Systeme), Rapiscan (Rapiscan Systems, USA/UK; OSI-Gruppe), Leidos (ClearScan, USA), Nuctech (China; Beschaffungs- und Sicherheitsvorgaben in mehreren Staaten beachten), Analogic (CT), Vanderlande und Beumer (EU: Integration von EDS in die Gepäckförderung), Astrophysics sowie Rohde & Schwarz (EU) für Personenscanner im Durchgang, ein eigener Bereich mit eigenen Regeln.
• Auswahlkriterien: Das Gerät und die Erkennungssoftware müssen auf der nationalen/EU-Liste zugelassener Geräte für den vorgesehenen Standard stehen (EDS Standard 3, Kabinen-C-Stufen, ECAC-CEP- Ergebnisse) [1][2]. Prüfen Sie den Upgrade-Pfad für neue Bedrohungsbibliotheken und Algorithmus-Updates, da eine Softwareänderung eine erneute Zertifizierung auslösen kann.
• A wählen: immer, für regulierte Kontrollstellen. Die Integration (Spurensteuerung, Gepäckabfertigung, Abgleich) liefert der Hersteller oder ein Integrator.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Für die primäre Sicherheitsentscheidung nicht geeignet: Bilder sind eingestuft, die Latenz ist hart echtzeitkritisch und die Erkennung muss zertifiziert sein. Cloud-Dienste ergeben nur für nicht regulierte Analytik Sinn: Betriebs-Dashboards, Leistungsanalysen des Kontrollpersonals oder Zoll-/Paket-Triage in nicht regulierten Umgebungen (interne Poststellen, Lager).

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Forschung und Prototyping, keine zertifizierte Nutzung: offene Datensätze wie SIXray, PIDray, OPIXray, CLCXray und die HiXray-Sammlung sowie Objektdetektoren wie die YOLO-Familie, RT-DETR, Mask R-CNN oder Modelle im Stil von Segment Anything als Ausgangspunkt für die Erkennung von Schmuggelware in nicht regulierten Umgebungen (private Poststellen, Veranstaltungen, Industrielinien).
• Hardware: HW1 für Inferenz am Scanner (Edge), HW2 zum Training kleiner Modelle.
• Grenze: Öffentlich verfügbare Datensätze zeigen überwiegend gestellte Bedrohungen auf 2D-Bildern, die sich schlecht auf echte Gepäckstücke und auf CT übertragen lassen; ein selbst gebautes Modell kann zertifizierte EDS nicht ersetzen.

Weg D — Eigenes Training

Wird von Scannerherstellern und einigen Forschungsgruppen durchgeführt, nicht von Betreibern. Es erfordert große Bibliotheken echter und simulierter Bedrohungsscans, Zugang zu kontrollierten Materialien und Testlaboren sowie einen Zertifizierungsweg. Betreiber steuern ihre Daten zur Alarmauflösung bei (soweit rechtlich und vertraglich zulässig), um Fehlalarmraten und neue Gegenstandskategorien zu verbessern.

Stand der Technik (2026)

• CT überall: CT ist bei der Kontrolle aufgegebenen Gepäcks etabliert und verbreitet sich an Handgepäck-Kontrollstellen; das ermöglicht 3D-Objekt- und Materialanalyse und macht in vielen Flughäfen das Auspacken von Laptops und Flüssigkeiten überflüssig [2].
• Deep-Learning-Erkennung von Waffen und Batterien auf 2D- und 3D-Bildern ist kommerziell verfügbar und verbessert sich laufend; die Sprengstoffdetektion bleibt an zertifizierte, physikalisch informierte Algorithmen gebunden.
• Betriebliche Grenzen: Fehlalarme (dichte Lebensmittel, Elektronik, vollgepackte Taschen), ein langer Schwanz neuer Bedrohungsformen und Verbergungsmethoden, Domänenverschiebung zwischen Scannermodellen und die schwierige Leistungsbewertung, weil Testdaten eingestuft sind. Akademische Benchmarks (SIXray, PIDray) bilden zertifizierte Bedingungen nicht ab; berichtete akademische Genauigkeiten sollten nicht für die Beschaffung verwendet werden.
• Trends: Fern- und vernetzte Kontrolle, KI-basierte Unterstützung des Kontrollpersonals (Hervorheben von Interessenbereichen), risikobasierte Kontrolle und dynamische Aktualisierung der Bedrohungsbibliotheken.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Erkennungs-Stack: Objekterkennung und Segmentierung gemeinsam mit VIS-001 (Inspektion), VIS-053 (zerstörungsfreie Prüfung per Röntgen/CT) und HLTH-001 (Radiologie, gleiche Bildphysik, aber als Medizinprodukt reguliert).
• Kombinationen: VIS-010 (Videoüberwachung an der Kontrollstelle), VIS-044 (Counter-UAS am selben Flughafen), ANOM-021 (zollrechtliche Risikoauswahl bestimmt, welche Container gescannt werden) und VIS-016 nur dort, wo es für die biometrische Verarbeitung an denselben Spuren eine Rechtsgrundlage gibt.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Beschaffungs- und zertifizierungsgetriebene Projekte dauern Quartale bis Jahre; die Kosten werden von Scanner-Hardware, Spurintegration, Wartung und Personal bestimmt, nicht von der Software.
• Kennzahlen: Alarmrate und Fehlalarmrate (durch die zertifizierte Konfiguration vorgegeben), Rate manueller Nachsuchen, Durchsatz (Gepäckstücke pro Stunde), Arbeitsbelastung des Kontrollpersonals und TIP-Erkennungsrate, Verfügbarkeit sowie die Zeit zur Aktualisierung der Bedrohungsbibliotheken.

Menschen & Veränderung

Binden Sie die Geschäftsleitung und die Abteilungsleitung Sicherheit als Verantwortliche des Kontrollprozesses ein sowie das Kontrollpersonal, das täglich mit dem System arbeitet. Holen Sie die IT und IT-Sicherheit (Scannernetz, Updates), Recht und Compliance (Zulassung und Zertifizierung der Geräte, Haftung) und die Datenschutzbeauftragte(n) dazu, denn Bilder können persönliche Gegenstände zeigen und Leistungsdaten des Kontrollpersonals sind personenbezogen. Hersteller und die zuständige Behörde müssen an jeder Änderung der Erkennungskonfiguration beteiligt sein.

Betriebsrat: ja. Leistungs- und Fehlalarmstatistiken des Kontrollpersonals sind zur Leistungsüberwachung von Beschäftigten geeignet, daher greift § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG nach dem objektiven Eignungstest des BAG. Unterrichten Sie ihn rechtzeitig nach § 90 Abs. 1 Nr. 3, erwägen Sie einen Sachverständigen nach § 80 Abs. 3 und vereinbaren Sie eine Betriebsvereinbarung, die eine individuelle Leistungsbewertung ausschließt (GUIDE-004). In öffentlichen Stellen gilt der Personalrat. Prüfen Sie, ob für die Leistungsdaten eine DSFA nötig ist, und schließen Sie mit Herstellern einen AVV (GUIDE-005).

KI-Kompetenz: Art. 4 KI-Verordnung (AI Act) verlangt Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Beschäftigten; schulen Sie das Kontrollpersonal darin, was das System leistet und übersieht und wie Alarme zu behandeln sind (GUIDE-006). Pilotieren Sie an einer Spur, wobei die Entscheidung des Kontrollpersonals endgültig bleibt (GUIDE-009). Typische Sorge: Dequalifizierung und Überwachung. Begegnen Sie ihr durch fortlaufende Schulung des Kontrollpersonals, die menschliche Letztentscheidung und die transparente Verwendung der Statistiken. Siehe GUIDE-008 zur Kommunikation und GUIDE-014 zu den Pflichten aus der KI-Verordnung.

Risiken, Regulierung & Compliance

• EU-Luftsicherheit: Die Durchführungsverordnung (EU) 2015/1998 und ihre detaillierten (teils eingestuften) Rechtsakte legen zulässige Geräte und Standards fest; der ECAC CEP prüft EDS und andere Kontrollgeräte; nationale Behörden genehmigen den Betrieb [1][2].
• KI-Verordnung (AI Act): Die Einstufung hängt vom Kontext ab. Kontrollscanner sind im Allgemeinen nicht standardmäßig Hochrisiko: Das Recht der Sicherheit der Zivilluftfahrt (VO (EG) 300/2008) ist in Anhang I Abschnitt B aufgeführt, wo nur wenige Artikel der KI-Verordnung über spätere Sektorrechtsakte gelten; KI für Grenzkontrollen oder Zugangskontrolle kann unter Anhang III fallen. Prüfen Sie je Produkt; holen Sie Rechtsrat und die Konformitätserklärung des Herstellers ein [3]. Die Verbote nach Art. 5 sind relevant, wenn die Kontrolle auf Personen ausgedehnt wird: biometrische Kategorisierung nach sensiblen Merkmalen, ungezieltes Auslesen von Gesichtsbildern und Emotionserkennung am Arbeitsplatz sind verboten.
• DSGVO: Gepäckbilder können persönliche Gegenstände offenbaren; mit Gepäckanhängern und Passagieren verknüpfte Bilder sind personenbezogene Daten, daher sollte die Aufbewahrung kurz und der Zugriff begrenzt sein. Körperscanner unterliegen einer eigenen Regelung (keine Speicherung von Bildern, nur automatische Erkennung allgemeiner Auffälligkeiten).
• Risiken: Automatisierungsverzerrung (Automation Bias), gezielte Verbergung, Modelländerungen, die die Zertifizierung ungültig machen, Lieferketten- und sicherheitspolitische Bedenken gegenüber Nicht-EU-Herstellern, Abhängigkeit von einem Hersteller für Bedrohungsbibliotheken.
• Gegenmaßnahmen: zertifizierte Konfiguration eingefroren halten, Änderungskontrolle für Updates, TIP und Rezertifizierung des Kontrollpersonals, unabhängige Leistungsüberwachung, lokale Datenverarbeitung.

Erste Schritte

1. Das Regime klären: Luftfahrt (EU 2015/1998), Zoll/Post, Justizvollzug/Gericht oder private Logistik, und welcher Standard (EDS Standard 3, C-Stufen) gilt.
2. Vor jeder Ausschreibung die nationale Liste zugelassener Geräte und die Zertifikate des Herstellers beschaffen.
3. Für nicht regulierte Poststellen mit einem 2D-Röntgengerät mit Erkennungslizenz des Herstellers und einem Pilot beginnen.
4. Kennzahlen, Regeln zur Datenaufbewahrung und den Arbeitsablauf des Kontrollpersonals (Alarmauflösung, Eskalation) festlegen.
5. Eine Änderungskontrolle für Software-Updates und Bedrohungsbibliotheken planen.

Quellen

1. European Commission — Aviation security legislation, Implementing Regulation (EU) 2015/1998 — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg_impl/2015/1998/oj
2. ECAC — Common Evaluation Process (CEP) for security equipment — https://www.ecac-ceac.org/activities/security/common-evaluation-process
3. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
4. Smiths Detection — EDS Standard 3 explosive detection systems — https://www.smithsdetection.com/market-sectors/aviation/accelerate-security-with-ecac-eds-standard-3-explosive-detection-systems
5. Beumer Group — ECAC Standard 3 overview — https://www.beumergroup.com/app/uploads/2024/07/ECAC-Standard-3.pdf
6. SIXray dataset (Miao et al., CVPR 2019) — https://github.com/MeioJane/SIXray
7. PIDray dataset (Wang et al.) — https://github.com/bywang2018/security-dataset