Eingabedaten und Informationsquellen
Die Sprachprobe spricht die asylsuchende Person selbst, und sie bestimmt, wie sie spricht. Die Sprachprobe ist einer bestimmten Person und ihrem Asylverfahren zugeordnet.
Sprach- und Dialekterkennung im Asylverfahren
Englisch: Language and dialect identification in asylum procedures
Aus einer kurzen Sprachprobe schätzt das System, welche Sprache und welchen Dialekt eine asylsuchende Person wahrscheinlich spricht.
Den Anwendungsfall verstehen
Was macht diesen Anwendungsfall aus?
Es gibt Wahrscheinlichkeiten für Sprachen und Dialekte aus, als Hinweis darauf, ob die Angaben zur Herkunft stimmig sind, nicht als Nachweis. Das Bundesamt für Migration und Flüchtlinge nennt das Verfahren Dialekterkennungssoftware (DIAS) und zählt es zur Sprachbiometrie.
Die Seite beschreibt einen typischen Aufbau. Die tatsächlichen Datenwege und Befugnisse ergeben sich aus Ihrer Umsetzung.
- Bauform
- Auswertung und Verarbeitung
- Handlungsmacht
- Handlungsrechte je nach Einbindung
- Einsatzfelder
- Migrationsverwaltung
- Auch bekannt als
- Sprachbiometrie, DIAS
Funktionsweise und Ablauf
Aufbau und Datenwege
Eingabedaten
Die asylsuchende Person spricht eine kurze Sprachprobe, die aufgezeichnet wird.
Die Sprachprobe spricht die asylsuchende Person selbst, und sie bestimmt, wie sie spricht. Die Sprachprobe ist einer bestimmten Person und ihrem Asylverfahren zugeordnet.
Verarbeitung
Das Modell vergleicht Aussprache und Klang mit den gelernten Sprachen und Dialekten.
Das Modell analysiert sprachliche oder akustische Merkmale einer Aufnahme und ordnet sie einer Sprache oder Dialektgruppe zu. Die Zuordnung hängt vom trainierten Kategoriensystem und den verfügbaren Vergleichsdaten ab. Eine sprachliche Einordnung allein weist weder Staatsangehörigkeit noch individuelle Herkunft nach.
Ergebnisse
Das Modell nennt Wahrscheinlichkeiten für die erkannten Sprachen und Dialekte.
Das Ergebnis beschreibt die definierte Modellaufgabe. Ein Treffer, eine Kategorie oder eine Prognose erhält seine fachliche Bedeutung erst zusammen mit den zugrunde liegenden Daten und dem vorgesehenen Verwendungszweck.
Nutzung und Auswirkungen
Das Ergebnis kommt als Hinweis in die Akte und kann beeinflussen, wie die Anhörung verläuft und wie die Angaben zur Herkunft eingeschätzt werden.
Die Einbindung bestimmt, ob das Ergebnis lediglich angezeigt, nach Freigabe übernommen oder direkt in ein Fachverfahren geschrieben wird. Diese Varianten unterscheiden sich in ihren Datenwegen und Befugnissen.
Aufbau aktiv erkunden: Wählen Sie einen Baustein, um seine Aufgabe, die ein- und ausgehenden Daten und die Einbindung im Anwendungsfall zu sehen. Der geführte Ablauf erläutert jede Phase. Mit Ja, Offen und Nein können Sie anschließend Ihre konkrete Systemvariante abbilden.
6 zuerst zu prüfen10 zu klären7 Grundlagen
- Vorhanden
- Hängt von Ihrem System ab
- Nicht vorhanden
- Zuerst zu prüfen
- Zu klären
So nutzen Sie das Modell
Das Bild zeigt den Anwendungsfall, wie er typischerweise gebaut ist. Wählen Sie einen Baustein, um zu sehen, was dort geschieht, und stellen Sie seine Merkmale auf Ihr System um. Mit „Analysehinweise“ sehen Sie anschließend, welche Prüfkandidaten zu diesem Aufbau gehören. Die Prüfliste der Seite bleibt auf den typischen Fall bezogen.
Abweichungen vom typischen Fall
Noch keine. Jede Umstellung erscheint hier.
Wo die meisten Bedrohungen ansetzen
- 4 zuerst zu prüfen
- 4 zu klären
- 1 zuerst zu prüfen, 2 zu klären
- 2 zu klären
Im gezeigten Aufbau: 6 zuerst zu prüfen, 10 zu klären, 7 Grundlagen.
Aufbau als Liste
Zugang von außen: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Eingabe: Gehört zu jedem KI-System
Zuerst prüfen
Inhalte Dritter: Vorhanden
KI-Modell: Gehört zu jedem KI-System
Grundlage für jedes KI-System
Dienst eines Anbieters: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Training und Rückmeldung: Vorhanden
Zuerst prüfen
- Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung Prüfschwerpunkt
Zu klären
Ergebnis: Gehört zu jedem KI-System
Grundlage für jedes KI-System
Fachanwendung oder Anlage: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Mensch: Gehört zu jedem KI-System
Zuerst prüfen
- Übermäßiges Vertrauen in das KI-System Prüfschwerpunkt
Betroffene Person: Vorhanden
KI-Dienste ohne Freigabe: Hängt von Ihrem System ab
Zu klären
Lieferkette und technische Basis: 5 Grundlagen, die für jedes KI-System gelten
Grundlage für jedes KI-System
Abgrenzung zu ähnlichen Anwendungsfällen
Spracherkennung und Transkription
Schreibt Gesprochenes mit, ohne die Herkunft der sprechenden Person zu schätzen
Daten und Informationen
Verarbeitung und Betriebsumgebung
Das Modell verarbeitet die Eingaben. Ob es intern oder bei einem Dienstleister läuft, muss für die konkrete Umsetzung geklärt werden.
Speicherung und weitere Nutzung
Protokollierung, Speicherfristen und eine mögliche Verwendung für Training müssen für die konkrete Umsetzung geklärt werden.
Ergebnisse und Datenweitergabe
Je nach Verfahren geht das Ergebnis direkt in die Akte oder erst nach Prüfung durch Beschäftigte.
Ein eingebundener Anbieter legt den Verarbeitungsort nicht automatisch fest. Speicherort, Unterauftragnehmer, Löschfristen und die Nutzung für Training sind im konkreten Betrieb zu prüfen.
Risiken einordnen und Maßnahmen festlegen
Vom Systemverständnis zur Risikoanalyse
- System abgrenzen
Daten, Beteiligte, Schnittstellen und Rechte erfassen. Offene Merkmale im Modell klären.
- Bedrohungen untersuchen
Prüfkandidaten auf die tatsächlichen Datenwege beziehen: Was könnte passieren und wer wäre betroffen?
- Risiko bewerten
Auswirkungen und Eintrittswahrscheinlichkeit im Einsatzkontext bewerten. Die Anzahl der Prüfkandidaten ist kein Risikowert.
- Maßnahmen nachweisen
Geeignete Kontrollen auswählen, Verantwortliche und Wirksamkeitsprüfungen festlegen. Restrisiken und Freigaben dokumentieren.
Wichtige Bedrohungen im Anwendungskontext
- 3 besonders wichtig
- 3 üblich
- 10 je nach System
- 7 weitere bei jedem KI-System
Insgesamt kommen bei diesem Anwendungsfall 23 Bedrohungen aus dem Bedrohungskatalog infrage.
Außerdem prüfen: ob das System Gruppen benachteiligt
Prüfen Sie, ob Auswahl, Rangfolge oder Bewertung Menschen mit geschützten Merkmalen benachteiligen, etwa nach Geschlecht, Alter oder Herkunft.
Vorrangige Prüfansätze
Übermäßiges Vertrauen in das KI-System
Eine Wahrscheinlichkeit für einen Dialekt sieht wie ein Messwert aus, sagt aber nichts darüber, wo jemand aufgewachsen ist. Gilt sie als Beweis, wirkt eine Person, deren Sprache von mehreren Regionen geprägt ist, schnell unglaubwürdig.
Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung
Das Modell übernimmt, wie Menschen Sprachproben den Dialekten zugeordnet haben. Sind Dialekte in den Lerndaten falsch zugeordnet oder kaum vertreten, ordnet das System alle, die sie sprechen, falsch ein.
Die Person bestimmt selbst, wie sie in der Sprachprobe spricht. Wer einen anderen Dialekt nachahmt oder Hintergrundgeräusche zulässt, kann das Ergebnis in eine gewünschte Richtung lenken.
3 weitere Prüfkandidaten im typischen Aufbau
Weitere relevante Bedrohungen
Mit gezielten Abfragen lassen sich personenbezogene und schutzbedürftige Trainingsdaten teilweise aus dem Modell zurückgewinnen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaften
- Verarbeitet personenbezogene Daten
- Verarbeitet vertrauliche Daten
Offenlegung sensibler Informationen
Vertrauliche Inhalte können in Antworten, im mitgegebenen Kontext oder in Protokollen auftauchen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaften
- Verarbeitet personenbezogene Daten
- Verarbeitet vertrauliche Daten
Exfiltration aus der ML-Anwendung
Schutzbedürftige Daten können über Werkzeuge, Netzverbindungen, Speicher oder Innentäter abfließen.
Steht hier wegen dieser Eigenschaft
- Verarbeitet vertrauliche Daten
Je nach Aufbau Ihres Systems kommen bis zu 10 weitere hinzu. Neun Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System. Zwei davon sind hier besonders wichtig und stehen deshalb oben.
Systemmerkmale und offene Fragen
Jedes Ja setzt weitere Bedrohungen auf Ihre Prüfliste, insgesamt bis zu 10. Können Sie eine Frage noch nicht beantworten, prüfen Sie die Bedrohungen mit.
- Kommt mit diesem Ja hinzu
- Braucht zusätzlich ein Ja auf eine andere Frage
Wie Ihr System gebaut ist
- Lernt aus Ihren eigenen Daten2 Bedrohungen, 1 weitere nur zusammen mit weiteren Merkmalen
- Verändert Daten oder löst Vorgänge aus1 Bedrohung
- Nutzt ein Modell eines anderen Anbieters1 Bedrohung
- Verwertet Rückmeldungen aus dem Betrieb1 Bedrohung
Wie Sie das System betreiben
- Nimmt Anfragen direkt über eine Schnittstelle an4 Bedrohungen
- Ist über ein Netzwerk erreichbar2 Bedrohungen, 1 weitere nur zusammen mit weiteren Merkmalen
- Verursacht mit jeder Anfrage Kosten1 Bedrohung
- Teilt Rechenleistung mit anderen Kunden oder Anwendungen1 Bedrohung
- Neben KI-Diensten ohne Freigabe im Einsatz1 Bedrohung
Wie Ihr System gebaut ist
Kann das System selbst etwas verändern, etwa Daten speichern, Nachrichten senden, Buchungen auslösen oder Rechte vergeben?
Je nach Verfahren geht das Ergebnis direkt in die Akte oder erst nach Prüfung durch Beschäftigte.
Wenn ja, kommt hinzu
Trainiert oder verfeinert Ihre Organisation das Modell selbst mit eigenen Daten?
Wenn ja, kommt hinzu
Stammt das Modell oder sein Grundmodell von einem anderen Anbieter, auch wenn es bei Ihnen läuft?
Wenn ja, kommt hinzu
Fließen Rückmeldungen oder Ergebnisse aus dem Betrieb später in Auswertung oder Training ein?
Wenn ja, kommt hinzu
Wie Sie das System betreiben
Diese Fragen stellen sich bei fast jedem KI-System.
Können Personen oder Programme dem Modell direkt Anfragen stellen, zum Beispiel über eine Schnittstelle?
Wenn ja, kommt hinzu
Ist das System über ein Netzwerk erreichbar oder auf Dienste im Netz angewiesen?
Wenn ja, kommt hinzu
Zahlen Sie je Anfrage oder je Rechenzeit, sodass die Kosten mit der Nutzung steigen?
Wenn ja, kommt hinzu
Teilt sich das System Server oder Rechenleistung mit anderen Kunden oder Anwendungen?
Wenn ja, kommt hinzu
Nutzen Beschäftigte für diese Aufgabe auch KI-Dienste, die Ihre Organisation nicht freigegeben hat?
Wenn ja, kommt hinzu
Maßnahmen und Umsetzung
Maßnahmen zu den Prüfschwerpunkten sind direkt geöffnet. Die verlinkten Maßnahmen erläutern jeweils die Umsetzung.
PrüfschwerpunktÜbermäßiges Vertrauen in das KI-System3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktGezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktAdversariale Eingaben2 Maßnahmen
Privacy-Angriffe3 Maßnahmen
Offenlegung sensibler Informationen3 Maßnahmen
Exfiltration aus der ML-Anwendung3 Maßnahmen
Maßnahmen gegen die übrigen Bedrohungen finden Sie auf deren Seiten im Bedrohungskatalog.
Vorschriften der KI-Verordnung
-
Art. 4: KI-Kompetenz
Für jedes KI-System Gilt seit dem 2. Februar 2025.
-
Anhang III Nr. 7: Migration, Asyl und Grenzkontrolle
Bei typischem Einsatz Prüfanlass ab dem 2. Dezember 2027.
Gilt für jedes KI-System
Art. 4: KI-Kompetenz
Greift, wenn Beschäftigte oder Beauftragte KI-Systeme betreiben oder nutzen.
Gilt seit dem 2. Februar 2025.
Pflichten und Einzelheiten zu Art. 4: KI-Kompetenz
- Wer die Pflichten trägt
- Anbieter, Betreiber, Produkthersteller, Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck
Die Pflichten im Einzelnen
Kann beim üblichen Einsatz greifen
Anhang III Nr. 7: Migration, Asyl und Grenzkontrolle
Greift, wenn eine Behörde das Ergebnis bei der Prüfung eines Asylantrags nutzt, etwa um die Angaben zur Herkunft zu überprüfen.
Gilt ab dem 2. Dezember 2027.
Pflichten und Einzelheiten zu Anhang III Nr. 7: Migration, Asyl und Grenzkontrolle
- Allgemein lautet die Bedingung
- Greift, wenn das System bei der Prüfung von Asyl-, Visa- oder Aufenthaltsanträgen oder bei Grenzkontrollen eingesetzt wird.
- Wer die Pflichten trägt
- Anbieter, Betreiber, Produkthersteller
Die Pflichten im Einzelnen
Ihr System im Schnellprüfer einordnen Alle Pflichten im Pflichtenkompass
Übergreifende Bedrohungen
Diese Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System, egal wofür es eingesetzt wird.
- Lieferkette: Infrastruktur
- Lieferkette: Modelle
- Lieferkette: Datensätze
- Adversariale Eingaben Prüfschwerpunkt: Adversariale Eingaben
- Unsicherer Umgang mit Modellausgaben
- Anwendungs-Schwachstellen
- Übermäßiges Vertrauen in das KI-System Prüfschwerpunkt: Übermäßiges Vertrauen in das KI-System
- Modell-Drift & -Degradation
- Middleware-Exploits (Angriffe auf AI-Frameworks)
Abweichende Systemmerkmale
18 weitere Fragen ansehen
Trifft eine dieser Fragen bei Ihrem System doch zu, kommen die genannten Bedrohungen hinzu.
Schreibt das System eigene Texte, etwa Antworten, Entwürfe oder Zusammenfassungen?
Das System gibt Wahrscheinlichkeiten für Sprachen und Dialekte aus, keinen Text.
Wenn ja, kommt hinzu
Erzeugt oder verändert das System Bilder, Töne, Stimmen oder Videos?
Wenn ja, kommt hinzu
Schreibt oder gestaltet das System auf freie Anfrage neue Inhalte, die Menschen direkt lesen, sehen oder hören? Übersetzen, Vorlesen und Abschreiben zählen nicht.
Wenn ja, kommt hinzu
Kann man dem System in normaler Sprache Aufträge geben, die es dann ausführt?
Wenn ja, kommt hinzu
Sucht das System in einer eigenen Sammlung von Dokumenten oder Datensätzen nach passenden Inhalten?
Wenn ja, kommt hinzu
Formuliert das System seine Antwort aus gefundenen Dokumenten?
Wenn ja, kommt hinzu
Nutzt das System ein Begriffsnetz (Wissensgraph), in dem Begriffe und ihre Beziehungen gespeichert sind?
Wenn ja, kommt hinzu
Merkt sich das System Inhalte aus früheren Gesprächen oder Aufgaben und nutzt sie später wieder?
Wenn ja, kommt hinzu
Ruft das System selbst andere Programme, Schnittstellen oder Suchdienste auf, auch wenn es dort nur liest?
Wenn ja, kommt hinzu
Legt das System seine nächsten Arbeitsschritte selbst fest, je nachdem, was vorher herauskam?
Wenn ja, kommt hinzu
Gibt das System Aufgaben an andere KI-Agenten weiter oder übernimmt es deren Ergebnisse?
Wenn ja, kommt hinzu
Ist das System über das Model Context Protocol (MCP) an Werkzeuge oder Datenquellen angebunden?
Wenn ja, kommt hinzu
Liegen Dokumente mehrerer Kunden, Abteilungen oder Berechtigungsgruppen im selben Suchspeicher?
Wenn ja, kommt hinzu
Können Menschen außerhalb Ihrer Organisation das System nutzen, auch ohne Anmeldung?
Nur Beschäftigte des Bundesamts bedienen das System.
Wenn ja, kommt hinzu
Verarbeitet das System mehrere Arten von Eingaben zusammen, etwa Text mit Bild oder Sprache?
Wenn ja, kommt hinzu
Erzeugt das System Programmcode, Skripte oder Datenbankabfragen, die weiterverwendet werden?
Wenn ja, kommt hinzu
Führt das System selbst Programme, Skripte oder Befehle aus?
Wenn ja, kommt hinzu
Soll das System eine vorgegebene Kennzahl möglichst verbessern, etwa Umsatz, Auslastung oder Klicks?
Wenn ja, kommt hinzu
Quellen
- Behörde, Gericht oder Parlament
Deutscher Bundestag, hib 887/2023
Die Bundesregierung berichtet über den Einsatz der Dialekterkennung beim Bundesamt für Migration und Flüchtlinge.
- Weitere Quelle
AlgorithmWatch, Kontroverse Dialekterkennung beim BAMF
AlgorithmWatch bestätigt die Bezeichnungen Dialekterkennungssoftware (DIAS) und Sprachbiometrie des Bundesamts und berichtet über das europäische Pilotprojekt.
- Rechtsakt, Norm oder Standard
KI-Verordnung, Anhang III Nr. 7
Die Verordnung nennt KI-Systeme, die bei der Prüfung von Asyl- und Visumanträgen eingesetzt werden, ausdrücklich in Anhang III.
Verwandte Anwendungsfälle
Ebenfalls im Einsatzgebiet Verwaltung, Justiz und Sicherheit
- Risikobasierte Prüfauswahl bei Anträgen und LeistungenBehörden bewerten Anträge oder Zahlungen nach dem Risiko von Fehlern oder Betrug und wählen so aus, welche Fälle sie genauer prüfen.
- Automatisierte Immobilienbewertung (AVM)Aus Merkmalen des Objekts und Vergleichsverkäufen schätzt ein Modell den Marktwert von Wohnimmobilien.
- Polizeiliche Datenanalyse (Analyseplattformen)Polizeiliche Analyseplattformen führen Datenbestände aus verschiedenen Quellen zusammen und zeigen Verbindungen zwischen Personen, Vorgängen und Verfahren als Graph, Tabelle oder Karte.
- KI-Assistenz in Massenverfahren der JustizIn Massenverfahren ordnet das System Schriftsätze, zieht die Merkmale jedes Falls heraus und bereitet Entscheidungsentwürfe vor.
- Automatische Kennzeichenerkennung (ANPR)Kameras erfassen Kfz-Kennzeichen, und das System gleicht sie automatisch mit Register- oder Fahndungsdaten ab.
- Intelligente Videoanalyse im öffentlichen RaumIn Kamerabildern erkennt das System bestimmte Vorgänge oder Gegenstände und meldet sie einer Leitstelle, ohne Personen zu identifizieren.
Oft zusammen eingesetzt mit
Stand: 30. September 2026. Regelwerk der Prüfliste in Fassung 0.3.2, Bedrohungskatalog in Fassung 2026.10.24.2. Wie diese Seiten aufgebaut sind