Mit ØDin, kurz für Zero-Day Investigation Network, hat Mozilla ein Bug-Bounty-Programm für Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) gestartet.

Unter einem Bug-Bounty-Programm versteht man Initiativen, welche für das Melden von Sicherheitsproblemen Belohnungen ausloben. Mit dem Zero-Day Investigation Network, kurz ØDin, hat Mozilla nun ein Bug-Bounty-Programm für sogenannte Generative Künstliche Intelligent (GenAI) gestartet.

Während es bereits andere Bug-Bounty-Programme wie HackerOne und BugCrowd gibt, beschränken diese sich auf Sicherheitsprobleme in der Software selbst. Bei ØDin soll es um die Absicherung des gesamten Ökosystems und explizit um Schwachstellen gehen, welche andere Programme ausschließen. Dies schließt vor allem Schwachstellen in den KI-Modellen mit ein. So soll ØDin die erste und bisher einzige Bug-Bounty-Plattform sein, welche offen Anreize für die Modellforschung schafft.

Da sich die Technologielandschaft ständig weiterentwickelt, sehen wir die Notwendigkeit für die nächste Evolution der Bug-Bounty-Programme, um das GenAI-Ökosystem weiter voranzutreiben und die Schwachstellen in den Modellen selbst zu beheben. Zu diesen Schwachstellen gehören Prompt Injection, Training Data Poisoning, Denial of Service und mehr. Mozilla investiert in die nächste Generation der GenAI-Sicherheit mit dem 0Day Investigative Network (0Din), einem Bug-Bounty-Programm für große Sprachmodelle (LLMs) und andere Deep Learning Technologien. 0Din erweitert die Möglichkeiten zur Identifizierung und Behebung von GenAI-Sicherheit, indem es über die Anwendungsebene hinausgeht und sich auf neu entstehende Klassen von Schwachstellen und Schwachstellen in diesen neuen Generationen von Modellen konzentriert.

Mozilla

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In den vergangengenen Wochen habe ich die erste »echte« Ubuntu-Server-Installation durchgeführt. Abgesehen von aktuelleren Versionsnummern (siehe auch meinen Artikel zu Ubuntu 24.04) sind mir nicht allzu viele Unterschiede im Vergleich zu Ubuntu Server 22.04 aufgefallen. Bis jetzt läuft alles stabil und unkompliziert. Erfreulich für den Server-Einsatz ist die Verlängerung des LTS-Supports auf 12 Jahre (erfordert aber Ubuntu Pro); eine derart lange Laufzeit wird aber wohl nur in Ausnahmefällen sinnvoll sein.

fail2ban-Ärger

Recht befremdlich ist, dass fail2ban sechs Wochen nach dem Release immer noch nicht funktioniert. Der Fehler ist bekannt und wird verursacht, weil das Python-Modul asynchat mit Python 3.12 nicht mehr ausgeliefert wird. Für die Testversion von Ubuntu 24.10 gibt es auch schon einen Fix, aber Ubuntu 24.04-Anwender stehen diesbezüglich im Regen.

Persönlich betrachte ich fail2ban als essentiell zur Absicherung des SSH-Servers, sofern dort Login per Passwort erlaubt ist.

/tmp mit tmpfs im RAM

Das Verzeichnis /tmp wird unter Ubuntu nach wie vor physikalisch auf dem Datenträger gespeichert. Auf einem Server mit viel RAM kann es eine Option sein, /tmp mit dem Dateisystemtyp tmpfs im RAM abzubilden. Der Hauptvorteil besteht darin, dass I/O-Operationen in /tmp dann viel effizienter ausgeführt werden. Dagegen spricht, dass die exzessive Nutzung von /tmp zu Speicherproblemen führen kann.

Auf meinem Server mit 64 GiB RAM habe ich beschlossen, max. 4 GiB für /tmp zu reservieren. Die Konfiguration ist einfach, weil der Umstieg auf tmpfs im systemd bereits vorgesehen ist:

systemctl enable /usr/share/systemd/tmp.mount

Mit systemctl edit tmp.mount bearbeiten Sie die neue Setup-Datei /etc/systemd/system/tmp.mount.d/override.conf, die nur Änderungen im Vergleich zur schon vorhandenen Datei /etc/systemd/system/tmp.mount bzw. /usr/share/systemd/tmp.mount enthält.

# wer keinen vi mag, zuerst: export EDITOR=/usr/bin/nano
systemctl edit tmp.mount

In diese Datei einbauen:

# Datei /etc/systemd/system/tmp.mount.d/override.conf
[Mount]
Options=mode=1777,strictatime,nosuid,nodev,size=4G,nr_inodes=1m

Mit einem reboot werden die Einstellungen wirksam.

Links/Quellen

• https://ubuntu.com/download/server
• https://discourse.ubuntu.com/t/ubuntu-24-04-lts-noble-numbat-release-notes/39890#ubuntu-server-42
• https://canonical.com/blog/canonical-expands-long-term-support-to-12-years-starting-with-ubuntu-14-04-lts
• https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/fail2ban/+bug/2055114 (fail2ban-Fehler)
• https://askubuntu.com/questions/1232004/mounting-tmp-as-tmpfs-on-ubuntu-20-04
• https://ubuntu.com/blog/data-driven-analysis-tmp-on-tmpfs
• https://www.rosehosting.com/blog/email-server-on-ubuntu-24-04/
• https://kofler.info/ubuntu-24-04

Wer ein GitHub Account hat, kann sich sehr einfach über neue Releases (Veröffentlichungen) von Projekten per E-Mail informieren lassen. Es benutzen aber nicht alle Projekte das „Releases“ Feature, sondern setzen stattdessen auf Git Tags....

Dies ist mein Erfahrungsbericht zu den ersten Schritten mit InstructLab. Ich gehe darauf ein, warum ich mich über die Existenz dieses Open Source-Projekts freue, was ich damit mache und was ich mir von Large Language Models (kurz: LLMs, zu Deutsch: große Sprachmodelle) erhoffe. Der Text enthält Links zu tiefergehenden Informationen, die euch mit Hintergrundwissen versorgen und einen Einstieg in das Thema ermöglichen.

Dieser Text ist keine Schritt-für-Schritt-Anleitung für:

• die Installation von InstructLab CLI,
• die Installation und das Training von LLMs

Terminologie und Abkürzungen in diesem Text

Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) oder englisch artificial intelligence (AI) werden in diesem Text synonym verwendet und zumeist einheitlich durch KI abgekürzt.

Beim Bezug auf große Sprachmodelle bediene ich mich der englischen Abkürzung LLM oder bezeichne diese als KI-ChatBot bzw. nur ChatBot.

Was ist InstructLab?

InstructLab ist ein von IBM und Red Hat ins Leben gerufenes Open Source-Projekt, mit dem die Gemeinschaft zur Verbesserung von LLMs beitragen kann. Jeder

• mit einem Linux-Notebook oder
• MacBook und
• der Fähigkeit Anleitungen zu folgen und
• wer YAML-Dateien schreiben kann,

der kann nun teilhaben und ausgewählte LLMs lokal auf seinem Endgerät ausführen, testen und verbessern. Für eine ausführliche Beschreibung siehe:

• Was ist InstructLab?
• InstructLab: Advancing generative AI through open source
• Welcome to the InstructLab Project

Informationen zu Open Source LLMs und Basismodellen für InstructLab bieten diese Links:

• Open Source Large Language Models selbst betreiben. Thorsten Honroth, Dr. Julien Siebert und Patricia Kelbert. Blog des Frauenhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering. 2024-01-19.
• Open source large language models: Benefits, risks and types. IBM Data and AI Team. IBM Blog. 2023-09-27.
• Open sourcing IBM’s Granite code models. Mike Murphy. IBM Research Blog. 2024-05-06.
• InstructLab-kompatible Basismodelle. IBM watsonx Docs.
• Hugging Face. The AI community building the future. The platform where the machine learning community collaborates on models, datasets, and applications. URL: https://huggingface.co/

Meine Einstellung gegenüber KI-ChatBots

Gegenüber KI-Produkten im Allgemeinen und KI-ChatBots im Speziellen bin ich stets kritisch, was nicht bedeutet, dass ich diese Technologien und auf ihnen basierende Produkte und Services ablehne. Ich versuche mir lediglich eine gesunde Skepsis zu bewahren.

Was Spielereien mit ChatBots betrifft, bin ich sicherlich spät dran. Ich habe schlicht keine Lust, mich irgendwo zu registrieren und unnötig Informationen über mich preiszugeben, nur um anschließend mit einer Büchse chatten und ihr Fragen stellen zu können, um den Wahrheitsgehalt der Antworten anschließend noch verifizieren zu müssen.

Mittlerweile gibt es LLMs, welche ohne spezielle Hardware auch lokal ausgeführt werden können. Diese sprechen meine Neugier und meinen Spieltrieb schon eher an, weswegen ich mich nun doch mit einem ChatBot unterhalten möchte.

Mein InstructLab-Setup

Für meine ersten Versuche nutze ich mein Lenovo ThinkPad T14s (AMD) in der Ausstattung von 2021. Aktuell installiert ist Fedora 40 Workstation, welches zu den getesteten Betriebssystemen von InstructLab zählt.

Die Einrichtung des InstructLab-CLI und der erste Chat

Für die Einrichtung halte ich mich an den Getting Started Guide. Es sind folgende Befehle auszuführen, bis das erste LLM gestartet werden kann:

sudo dnf install gcc-c++ gcc make pip python3 python3-devel python3-GitPython
mkdir instructlab
cd instructlab
python3 -m venv --upgrade-deps venv
source venv/bin/activate
pip cache remove llama_cpp_python
pip install git+https://github.com/instructlab/instructlab.git@stable --extra-index-url=https://download.pytorch.org/whl/cpu
eval "$(_ILAB_COMPLETE=bash_source ilab)"
ilab init
ilab download
ilab serve

Der lokale LLM-Server wird mit dem Befehl ilab serve gestartet. Mit dem Befehl ilab chat wird die Unterhaltung mit dem Modell eingeleitet.

Im folgenden Video sende ich zwei Anweisungen an das LLM merlinite-7b-lab-Q4_K_M. Den Chatverlauf seht ihr in der rechten Bildhälfte. In der linken Bildhälfte seht ihr die Ressourcenauslastung meines Laptops.

Wie ihr seht, sind die Antwortzeiten des LLM auf meinem Laptop nicht gerade schnell, aber auch nicht so langsam, dass ich währenddessen einschlafe oder das Interesse an der Antwort verliere. An der CPU-Auslastung im Cockpit auf der linken Seite lässt sich erkennen, dass das LLM durchaus Leistung abruft und die CPU fordert.

Exkurs: Die Studie Energieverbrauch Index-basierter und KI-basierter Websuchmaschinen gibt einen interessanten Einblick in den Ressourcenverbrauch. Leider war ich nicht in der Lage, diese Studie als PDF aufzutreiben.

Mit den Antworten des LLM bin ich zufrieden. Sie decken sich mit meiner Erinnerung und ein kurzer Blick auf die Seite https://www.json.org/json-de.html bestätigt, dass die Aussagen des LLM korrekt sind.

Anmerkung: Der direkte Aufruf der Seite https://json.org, der mich mittels Redirect zu obiger URL führte, hat sicher deutlich weniger Energie verbraucht als das LLM oder eine Suchanfrage in irgendeiner Suchmaschine. Ich merke dies nur an, da ich den Eindruck habe, dass es aus der Mode zu geraten scheint, URLs einfach direkt in die Adresszeile eines Webbrowsers einzugeben, statt den Seitennamen in eine Suchmaske zu tippen.

Ich halte an dieser Stelle fest, der erste kleine Test wird zufriedenstellend absolviert.

KI-Halluzinationen

Da ich einige Zeit im Hochschulrechenzentrum der Universität Bielefeld gearbeitet habe, interessiert mich, was das LLM über meine ehemalige Dienststelle weiß. Im nächsten Video frage ich, wer der Kanzler der Universität Bielefeld ist.

Da ich bis März 2023 selbst an der Universität Bielefeld beschäftigt war, kann ich mit hinreichender Sicherheit sagen, dass diese Antwort falsch ist und das Amt des Kanzlers nicht von Prof. Dr. Karin Vollmerd bekleidet wird. Im Personen- und Einrichtungsverzeichnis (PEVZ) findet sich für Prof. Dr. Vollmerd keinerlei Eintrag. Für den aktuellen Kanzler Dr. Stephan Becker hingegen schon.

Da eine kurze Recherche in der Suchmaschine meines geringsten Misstrauens keine Treffer zu Frau Vollmerd brachte, bezweifle ich, dass diese Person überhaupt existiert. Es kann allerdings auch in meinen unzureichenden Fähigkeiten der Internetsuche begründet liegen.

Bei der vorliegenden Antwort handelt es sich um eine Halluzination der Künstlichen Intelligenz.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist eine Halluzination (alternativ auch Konfabulation genannt) ein überzeugend formuliertes Resultat einer KI, das nicht durch Trainingsdaten gerechtfertigt zu sein scheint und objektiv falsch sein kann.

Solche Phänomene werden in Analogie zum Phänomen der Halluzination in der menschlichen Psychologie als von Chatbots erzeugte KI-Halluzinationen bezeichnet. Ein wichtiger Unterschied ist, dass menschliche Halluzinationen meist auf falschen Wahrnehmungen der menschlichen Sinne beruhen, während eine KI-Halluzination ungerechtfertigte Resultate als Text oder Bild erzeugt. Prabhakar Raghavan, Leiter von Google Search, beschrieb Halluzinationen von Chatbots als überzeugend formulierte, aber weitgehend erfundene Resultate.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Halluzination_(K%C3%BCnstliche_Intelligenz)

Oder wie ich es umschreiben möchte: „Der KI-ChatBot demonstriert sichereres Auftreten bei völliger Ahnungslosigkeit.“

Wenn ihr selbst schon mit ChatBots experimentiert habt, werdet ihr sicher selbst schon auf Halluzinationen gestoßen sein. Wenn ihr mögt, teilt doch eure Erfahrungen, besonders jene, die euch fast aufs Glatteis geführt haben, in den Kommentaren mit uns.

Welche Auswirkungen überzeugend vorgetragene Falschmeldungen auf Nutzer haben, welche nicht über das Wissen verfügen, diese Halluzinationen sofort als solche zu entlarven, möchte ich für den Moment eurer Fantasie überlassen.

Ich denke an Fahrplanauskünfte, medizinische Diagnosen, Rezepturen, Risikoeinschätzungen, etc. und bin plötzlich doch ganz froh, dass sich die EU-Staaten auf ein erstes KI-Gesetz einigen konnten, um KI zu regulieren. Es wird sicher nicht das letzte sein.

Um das Beispiel noch etwas auszuführen, frage ich das LLM erneut nach dem Kanzler der Universität und weise es auf seine Falschaussagen hin. Der Chatverlauf ist in diesem Video zu sehen:

Die Antworten des LLM enthalten folgende Fehler:

• Professor Dr. Ulrich Heidt ist nicht der Kanzler der Universität Bielefeld
• Die URL ‚https://www.uni-bielefeld.de/english/staff/‘ existiert nicht
• Die URL ‚http://www.universitaet-bielefeld.de/en/‘ existiert ebenfalls nicht
• Die Universität hieß niemals „Technische Universitaet Braunschweig“
• Sie wurde 2009 auch nicht umbenannt
• Es gibt nicht 8, sondern 14 Fakultäten

Der Chatverlauf erweckt den Eindruck, dass der ChatBot sich zu rechtfertigen versucht und nach Erklärungen und Ausflüchten sucht. Hier wird nach meinem Eindruck menschliches Verhalten nachgeahmt. Dabei sollten wir Dinge nicht vermenschlichen. Denn unser Chatpartner ist kein Mensch. Er ist eine leblose Blechbüchse. Das LLM belügt uns auch nicht in böser Absicht, es ist schlicht nicht in der Lage, uns eine korrekte Antwort zu liefern, da ihm dazu das nötige Wissen bzw. der notwendige Datensatz fehlt. Daher versuche ich im nächsten Schritt, dem LLM mit InstructLab das notwendige Wissen zu vermitteln.

Wissen und Fähigkeiten hinzufügen und das Modell anlernen

Das README.md im Repository instructlab/taxonomy enthält die Beschreibung, wie man dem LLM Wissen (englisch: knowledge) hinzufügt. Weitere Hinweise finden sich in folgenden Dateien:

• https://github.com/instructlab/taxonomy/blob/main/README.md#getting-started-with-knowledge-contributions
• https://github.com/instructlab/taxonomy/blob/main/docs/knowledge-contribution-guide.md
• https://github.com/instructlab/instructlab/blob/main/README.md#-creating-new-knowledge-or-skills-and-training-the-model

Diese Dateien befinden sich auch in dem lokalen Repository unterhalb von ~/instructlab/taxonomy/. Ich hangel mich an den Leitfäden entlang, um zu sehen, wie weit ich damit komme.

Wissen erschaffen

Die Überschrift ist natürlich maßlos übertrieben. Ich stelle lediglich existierende Informationen in erwarteten Dateiformaten bereit, um das LLM damit trainieren zu können.

Da aktuell nur Wissensbeiträge von Wikipedia-Artikeln akzeptiert werden, gehe ich wie folgt vor:

1. Erstelle das Repository https://github.com/Tronde/instructlab_knowledge_contributions_unibi mit einer README.md, ohne .gitignore und LICENCE
2. Konvertiere den Wikipedia-Artikel Bielefeld University ohne Bilder und Tabellen in eine Markdown-Datei und füge sie dem in Schritt 1 erstellten Repository unter dem Namen unibi.md hinzu
3. Füge dem lokalen Taxonomy-Repository neue Verzeichnisse hinzu: mkdir -p university/germany/bielefeld_university
4. Erstelle in dem neuen Verzeichnis eine qna.yaml und eine attribution.txt Datei
5. Führe ilab diff aus, um die Daten zu validieren

Der folgende Code-Block zeigt den Inhalt der Dateien qna.yaml und eine attribution.txt sowie die Ausgabe des Kommandos ilab diff:

(venv) [tronde@t14s instructlab]$ cat /home/tronde/src/instructlab/taxonomy/knowledge/university/germany/bielefeld_university/qna.yaml
version: 2
task_description: 'Teach the model the who facts about Bielefeld University'
created_by: tronde
domain: university
seed_examples:
 - question: Who is the chancellor of Bielefeld Universtiy?
   answer: Dr. Stephan Becker is the chancellor of the Bielefeld University.
 - question: When was the University founded?
   answer: |
     The Bielefeld Universtiy was founded in 1969.
 - question: How many students study at Bielefeld University?
   answer: |
     In 2017 there were 24,255 students encrolled at Bielefeld Universtity?
 - question: Do you know something about the Administrative staff?
   answer: |
     Yes, in 2017 the number for Administrative saff was published as 1,100.
 - question: What is the number for Academic staff?
   answer: |
     In 2017 the number for Academic staff was 1,387.
document:
 repo: https://github.com/Tronde/instructlab_knowledge_contributions_unibi.git
 commit: c2d9117
 patterns:
  - unibi.md
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ cat /home/tronde/src/instructlab/taxonomy/knowledge/university/germany/bielefeld_university/attribution.txt 
Title of work: Bielefeld University
Link to work: https://en.wikipedia.org/wiki/Bielefeld_University
License of the work: CC-BY-SA-4.0
Creator names: Wikipedia Authors
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ilab diff
knowledge/university/germany/bielefeld_university/qna.yaml
Taxonomy in /taxonomy/ is valid :)
(venv) [tronde@t14s instructlab]$

Synthetische Daten generieren

Aus der im vorherigen Abschnitt erstellten Taxonomie generiere ich im nächsten Schritt synthetische Daten, welche in einem folgenden Schritt für das Training des LLM genutzt werden.

Dazu wird der Befehl ilab generate aufgerufen, während sich das LLM noch in Ausführung befindet. Dieser endet bei mir erfolgreich mit folgendem Ergebnis:

(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ilab generate
[…]
INFO 2024-05-28 12:46:34,249 generate_data.py:565 101 instructions generated, 62 discarded due to format (see generated/discarded_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.log), 4 discarded due to rouge score
INFO 2024-05-28 12:46:34,249 generate_data.py:569 Generation took 12841.62s
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ls generated/
discarded_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.log
generated_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.json
test_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.jsonl
train_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.jsonl

Zur Laufzeit werden alle CPU-Threads voll ausgelastet. Auf meinem Laptop dauerte dieser Vorgang knapp 4 Stunden.

Das Training beginnt

Jetzt wird es Zeit, das LLM mit den synthetischen Daten anzulernen bzw. zu trainieren. Dieser Vorgang wird mehrere Stunden in Anspruch nehmen und ich verplane mein Laptop in dieser Zeit für keine weiteren Arbeiten.

Um möglichst viele Ressourcen freizugeben, beende ich das LLM (ilab serve und ilab chat). Das Training beginnt mit dem Befehl ilab train… und dauert wirklich lange.

Nach 2 von 101 Durchläufen wird die geschätzte Restlaufzeit mit 183 Stunden angegeben. Das Ergebnis spare ich mir dann wohl für einen Folgeartikel auf und gehe zum Fazit über.

Fazit

Mit dem InstructLab Getting Started Guide gelingt es in kurzer Zeit, das Projekt auf einem lokalen Linux-Rechner einzurichten, ein LLM auszuführen und mit diesem zu chatten.

KI-Halluzinationen stellen in meinen Augen ein Problem dar. Da LLMs überzeugend argumentieren, kann es Nutzern schwerfallen oder gar misslingen, die Falschaussagen als solche zu erkennen. Im schlimmsten Fall lernen Nutzer somit dummen Unfug und verbreiten diesen ggf. weiter. Dies ist allerdings kein Problem bzw. Fehler des InstructLab-Projekts, da alle LLMs in unterschiedlicher Ausprägung von KI-Halluzinationen betroffen sind.

Wie Knowledge und Skills hinzugefügt werden können, musste ich mir aus drei Guides anlesen. Dies ist kein Problem, doch kann der Leitfaden evtl. noch etwas verbessert werden.

Knowledge Contributions werden aktuell nur nach vorheriger Genehmigung und nur von Wikipedia-Quellen akzeptiert. Der Grund wird nicht klar kommuniziert, doch ich vermute, dass dies etwas mit geistigem Eigentum und Lizenzen zu tun hat. Wikipedia-Artikel stehen unter einer Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License und können daher unkompliziert als Quelle verwendet werden. Da sich das Projekt in einem frühen Stadium befindet, kann ich diese Limitierung nachvollziehen. Ich wünsche mir, dass grundsätzlich auch Primärquellen wie Herstellerwebseiten und Publikationen zugelassen werden, wenn Rechteinhaber dies autorisieren.

Der von mir herangezogene Wikipedia-Artikel ist leider nicht ganz aktuell. Nutze ich ihn als Quelle für das Training eines LLM, bringe ich dem LLM damit veraltetes und nicht mehr gültiges Wissen bei. Das ist für meinen ersten Test unerheblich, für Beiträge zum Projekt jedoch nicht sinnvoll.

Die Generierung synthetischer Daten dauert auf Alltagshardware schon entsprechend lange, das anschließende Training jedoch nochmals bedeutend länger. Dies ist meiner Ansicht nach nichts, was man nebenbei auf seinem Laptop ausführt. Daher habe ich den Test auf meinem Laptop abgebrochen und lasse das Training aktuell auf einem Fedora 40 Server mit 32 GB RAM und 10 CPU-Kernen ausführen. Über das Ergebnis und einen Test des verbesserten Modells werde ich in einem folgenden Artikel berichten.

Was ist mit euch? Kennt ihr das Projekt InstructLab und habt evtl. schon damit gearbeitet? Wie sind eure Erfahrungen?

Arbeitet ihr mit LLMs? Wenn ja, nutzt ihr diese nur oder trainiert ihr sie auch? Was nutzt ihr für Hardware?

Ich freue mich, wenn ihr eure Erfahrungen hier mit uns teilt.

Mozilla Hubs war eine Plattform, um virtuelle Treffpunkte zu erstellen. Mit dem 31. Mai 2024 erfolgte die planmäßige Abschaltung durch Mozilla. In Zukunft geht es bei der neu gegründeten Hubs Foundation weiter.

Was ist Mozilla Hubs?

Mit dem Start von Mozilla Hubs im April 2018 ging eine Online-Plattform an den Start, welche es Nutzern ermöglicht, sich in sogenannten Räumen virtuell zu treffen. Das Besondere an Hubs: es spielt sich komplett im Web ab – keine geschlossene Plattform, keine Installation einer Anwendung, keine Abhängigkeit von einem bestimmten Gerät. Einfach eine URL teilen und miteinander treffen. Hubs funktioniert in jedem Browser, am Smartphone – und auch mit der VR-Brille, wo Hubs als virtuelle Plattform sein volles Potenzial entfaltet. Mozilla Hubs ist quasi eine Miniatur-Ausgabe eines Web-basierten „Metaverse“, aber Open Source und mit Fokus auf Datenschutz.

Mitte Februar hatte Mozilla angekündigt, im Rahmen einer Umstrukturierung die Weiterentwicklung von Mozilla Hubs einzustellen. Am 31. Mai 2024 folgte schließlich die planmäßige Abschaltung.

Hubs Foundation

Mit der Hubs Foundation hat die Community eine neue Non-Profit-Heimat für die Hubs ins Leben gerufen. Hier soll das Projekt weiterentwickelt werden. Die Git-Repositorys wurden von Mozilla an die Hubs Foundation übertragen, ebenso wie der Discord-Server.

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Ich hatte es geahnt, aber dann ging es doch schneller als gedacht. Mit der Entscheidung des Europäischen Gerichtshofes Ende April wurde in einem Fall in Frankreich die Speicherung von IP-Adressen seitens des ISPs auf Vorrat nicht nur für den Bereich schwerer Straftaten, sondern auch für Urheberrechtsverstöße für zulässig erachtet. Damit ist eine Diskussion wieder auf dem Tisch, die seit 20 Jahren regelmäßig aufflammt, aber bisher durch Urteile gegen die erlassenen Gesetze eingefangen wurde.

Mit diesem Thema haben wir uns vergangene Woche mit Professor Dr. Stephan G. Humer in der 48. Episode des Risikozone-Podcasts beschäftigt, den ich euch wärmstens empfehlen kann.

Die klassische VDS in Deutschland wird momentan nicht praktiziert, da sie nach einem älteren Urteil des EuGH, das konkret das deutsche Gesetz betraf, als rechtswidrig eingestuft wurde. Nichtsdestotrotz ist die Diskussion wieder eröffnet und alle Möglichkeiten für Vorhaben zur Wiedereinführung werden wieder eingebracht. Das Thema wird uns also weiterhin noch eine ganze Weile verfolgen.

Klar, im Urteil des EuGH wird als Bedingung gestellt, dass Maßnahmen getroffen werden müssen, damit die Privatsphäre der einzelnen Nutzer gewahrt bleibt, aber das ändert nichts daran, dass die Daten grundsätzlich erstmal erhoben werden. Die "Neuerung" in diesem Urteil zu der Thematik ist, dass IP-Adressen und Identitäten getrennt gespeichert werden müssen. Mir ist allerdings noch nicht einleuchtend, was im Urteil mit der "Verknüpfung nur unter Verwendung eines leistungsfähigen technischen Verfahrens [...], das die Wirksamkeit der strikten Trennung dieser Datenkategorien nicht in Frage stellt" gemeint ist. Sollen die Datenbanken mit einem anschließend zu verwerfenden Schlüssel verschlüsselt werden, der bei der Verknüpfung erst geknackt werden muss? Am Ende kann ein technisches Verfahren doch gar nicht feststellen, ob ein Gesuch den formellen juristischen Anforderungen genügt oder nicht.

Technisch reden wir hier im Übrigen von zwei Teilaspekten: einerseits die Speicherung, welche Stationen (mit welchen IP-Adressen) miteinander kommunizieren und andererseits, wer hinter welcher IP-Adresse steckt. Diese ganze letzte Thematik haben wir allerdings nur, weil die ISPs einerseits ungern Privatkunden feste IP-Adressen vergeben und andererseits mitunter gar nicht so viele IP(v4)-Adressen wie Kunden haben und dann zu Tricks wie CG-NAT greifen müssen. Hämisch könnte man jetzt fragen, warum in dem Zusammenhang die Politik noch nicht alle zu IPv6 verpflichtet hat. Auf der anderen Seite wird deutlich, wie sehr sich das Internet verändert hat, nachdem es ein Massenmedium wurde.

Früher wurden feste IP-Adressen genutzt und die Zuordnung größtenteils öffentlich hinterlegt. Die Teilnehmer des Internets kannten sich mehr oder weniger sowieso alle untereinander. Als das Internet mehr und mehr ein Massenmedium wurde, ging es allerdings nicht mehr um den wissenschaftlichen oder beruflichen Austausch, sondern auch vorrangiger um das private Leben, wodurch auf einmal Grundrechte tangiert wurden und das Thema der Anonymität im Netz aufkam.

Gespeichert werden die Zuordnungen wohl auch weiterhin noch, aber sichtbar sind sie nur noch für Behörden und ähnliche Organisationen. Spätestens mit dem breiten Ausrollen der DSGVO wurde z. B. der whois-Dienst der DENIC für die Öffentlichkeit geschlossen. Wer einen Webseitenbetreiber ermitteln möchte, der kein Impressum auf der Seite stehen hat, schaut seitdem in die Röhre.

Vorratsdatenspeicherung ist und bleibt somit ein netzpolitisches Thema und lässt sich somit nicht auf der rein technischen Ebene erklären. Von da aus kann man sich oft an den Kopf fassen, was da alles von der Technik erwartet wird. Solche Themen sind auch ein Abbild der Gesellschaftspolitik, was daran deutlich wird, dass im Wesentlichen Deutschland eines der wenigen kritischen Länder diesbezüglich ist.

Die Never-ending-Story geht jetzt also in die nächste Runde. Weitere Probleme, Risiken und Lösungsansätze könnt ihr gerne euch in unserem Podcast anhören und in den Kommentaren mitdiskutieren.

Die Linux-Kommandoreferenz ist erstmalig 1995 erschienen. Die Kommandoreferenz war damals aber nur ein 56 Seiten langes Kapitel in der ersten Auflage meines Linux-Buchs. Aufgrund von Platzproblemen musste ich das Kommandoreferenz-Kapitel 15 Jahre später aus dem Linux-Buch entfernen und in ein eigenes Buch auslagern. Die erste Auflage im Taschenbuchformat hatte noch schlanke 176 Seiten. In der gerade neu erschienen sechsten Auflage hat das Buch den dreifachen Umfang!

547 Seiten, Hard-Cover
ISBN: 978-3-367-10103-0
Preis: Euro 29,90 (in D inkl. MWSt.)

Vor 15 Jahren zweifelten der Verlag und ich, ob die Kommandoreferenz überhaupt ein sinnvolles Buch wäre. Natürlich lassen sich alle Kommandos im Internet recherchieren. Heute verrät auch ChatGPT die gerade relevanten Optionen von find oder grep.

Dessen ungeachtet geben die Verkaufszahlen eine klare Botschaft: Ja, es gibt ganz offensichtlich den Bedarf nach einer Linux-Kommandoreferenz, die das Wesentliche vom Unwesentlichen trennt, die anhand thematischer Übersichten einen Startpunkt in das riesige Universum der Linux-Kommandos bietet, die mit vielen Beispielen alltägliche »Linux-Praxis« vermittelt. Keines meiner Bücher öffne ich selbst so oft (natürlich als PDF-Datei), um irgendein Detail rasch nachzulesen!

Für die 6. Auflage habe ich das Buch einmal mehr komplett aktualisiert. Die folgenden Kommandos habe ich neu aufgenommen:

bat, bc, erd, fx, fzf, getopts, gpioset/get, grim, install, inxi, jq, nmbclient, pacman, pdfunite, pg_dump, pinctrl, pro, psql, resolvectl, rpicam-still, rpicam-vid, scrot, smbstatus, swaks, systemd-analyze, tldr, wl-copy, wl-paste, wl-randr, xdg-open, z, zramctl

Außerdem habe ich die Beschreibung vieler Kommandos aktualisiert oder mit zusätzlichen Beispielen versehen, unter anderem bei acme.sh, chmod, convert, curl, dd, find, firewall-cmd, mail, nmcli, pip und tcpdump.

Mehr Details zum Buch finden Sie hier.

Neuerungen von Thunderbird 115.11.1

Thunderbird 115.11.1 bringt genau eine Änderung gegenüber der Vorversion: So wird für einen Prozent der Nutzer eine Umfrage angezeigt, in welcher um Feedback gebeten wird.

Der Beitrag Thunderbird 115.11.1 veröffentlicht erschien zuerst auf soeren-hentzschel.at.

Mozilla hat Firefox 126.0.1 veröffentlicht und behebt damit mehrere Probleme der Vorgängerversion.

Download Mozilla Firefox 126.0.1

Mit dem Update auf Firefox 126.0.1 behebt Mozilla ein Barrierefreiheitsproblem beim Betrachten von PDF-Dateien mit einem Screenreader.

Ein Problem mit Drag and Drop auf Websites unter Linux wurde behoben.

Ebenfalls behoben wurde ein Problem, welches zu einer hohen GPU-Speicherlast bei bestimmten Grafikchips von AMD führte.

Unter Apple macOS waren die Texte des Absturzmelders nicht mehr übersetzt.

Dazu kommen mehrere potenzielle Absturzursachen sowie ein Problem mit der JavaScript-Methode Array.sort, welche behoben worden sind.

Der Beitrag Mozilla veröffentlicht Firefox 126.0.1 erschien zuerst auf soeren-hentzschel.at.

Mit Thunderbird Appointment wird die MZLA Technologies Corporation einen neuen Online-Dienst starten, welcher die Terminplanung vereinfachen sollen.

Die MZLA Technologies Corporation, Entwicklerin des E-Mail-Programms Thunderbird, arbeitet an einem neuen Online-Dienst, der sich Thunderbird Appointment nennt. Dieser beschreibt sich in eigenen Worten wie folgt:

• Thunderbird Appointment macht Termine finden zum Kinderspiel. Spar dir den Aufwand und gestalte deinen Tag effizienter.
• Einen Termin planen: Mit mehreren Möglichkeiten, Meetings zu organisieren und einzurichten.
• Definiere deine Verfügbarkeit: Lege fest, wann und wie deine Zeit gebucht wird.
• Mit anderen teilen: Versende deinen persönlichen Link per E-Mail, oder füge ihn deiner Website hinzu.
• Verbinde deine Kalender und finde alle deine Termine an einem Ort. Buche einmalige oder wiederkehrende Veranstaltungen und lade andere dazu ein.
• Du musst ein Treffen mit einem Kunden organisieren? Schicke einfach deine allgemeine Verfügbarkeit. Kein Grund mehr, mit dem Kalender zu jonglieren.

Die Datenschutzerklärung von Thunderbird beschreibt zusätzlich zu den oben genannten Informationen die Möglichkeit, Kalender von Google, Apple oder Microsoft an Thunderbird Appointment anbinden zu können.

Wann Thunderbird Appointment an den Start gehen wird, steht zu diesem Zeitpunkt noch nicht fest. Auch darüber, ob die Nutzung vollständig kostenlos bleiben wird, liegen noch keine Informationen vor. Aktuell lassen sich keine Anzeichen für eine kostenpflichtige Version finden.

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Wolvic, der Browser für Virtual und Mixed Reality, wurde in der Version 1.6.1 veröffentlicht.

Igalia hat Wolvic 1.6.1 veröffentlicht. Bei Wolvic handelt es sich um einen Browser für Virtual und Mixed Reality, welcher auf dem eingestellten Firefox Reality basiert.

Neuerungen von Wolvic 1.6.1

Wolvic 1.6.1 bringt Unterstützung für an das Smartphone angebundene AR-Brille Huawei Vision Glass.

Die Größenanpassung von Videos im Vollbildmodus wurde verbessert, sodass das Seitenverhältnis des Videos so gut wie möglich berücksichtigt wird, während die Fenstergröße in einem vernünftigen Bereich bleibt.

Immersive Videos können entlang der vertikalen Achse neu ausgerichtet werden. Durch einen langen Druck auf die Home-Taste des Controllers wird das Video in die Richtung des Blicks ausgerichtet.

Die Möglichkeit, durch das Drücken der B- oder Y-Taste auf dem Controller eine Seite zurück zu navigieren, wurde wiederhergestellt.

Widgets wie Dialoge und die Tastatur werden auf einer flachen Oberfläche angezeigt und auf den Benutzer ausgerichtet, wodurch sie besser sichtbar sind.

Die neue Wolvic-Version bringt auch wieder vier neue Umgebungen und auch die Genauigkeit des Hand-Trackings wurde weiter verbessert.

Verbessert wurde auch die Kompatibilität mit diversen Websites, unter anderem Google Meet und Soundcloud.

Dazu kommt wie immer eine Reihe weiterer Korrekturen und Verbesserungen unter der Haube.

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Mozilla hat eine Roadmap veröffentlicht, welche beschreibt, an welchen größeren Features für Firefox sie in den kommenden Monaten arbeiten werden.

Auf seiner Ideen-Plattform Mozilla Connect hat Mozilla einen Ausblick auf die nächsten großen Firefox-Features gegeben. Teilweise hat Mozilla die Arbeiten bereits begonnen. In diesen Fällen nennt der Artikel die dazugehörige Option für about:config, um das jeweilige Feature zu aktivieren und die Entwicklung zu verfolgen. In allen diesen Fällen befindet sich die Entwicklung aber noch in einem frühen Stadium und repräsentiert zu diesem Zeitpunkt noch nicht das fertige Produkt.

Umsetzung häufig gewünschter Funktionen

Tab-Gruppen sowie vertikale Tabs sind auf der Liste der meistgewünschten Funktionen auf Platz 1 respektive Platz 3. Wie ich bereits im April berichtet habe, arbeitet Mozilla an beidem. In diesem Zusammenhang arbeitet Mozilla auch an einer neuen Seitenleiste für den schnellen Zugriff auf bestimmte Funktionen. Neugierige Nutzer können sidebar.revamp auf true setzen.

Ein neuer Profilmanager, der direkt im Menü integriert wird, wird das schnelle Wechseln zwischen verschiedenen Firefox-Profilen ermöglichen. Die Entwicklung dieser Funktion findet hinter der Option browser.profiles.enabled statt.

Für die Startseite von Firefox wird der Nutzer aus Hintergrundbildern auswählen können. Auch hierüber habe ich bereits berichtet. Die Aktivierung erfolgt über browser.newtabpage.activity-stream.newtabWallpapers.enabled.

Die Privatsphäre-Einstellungen sollen überarbeitet und leichter zu verstehen werden. Ebenfalls überarbeitet werden sollen die Menüs, welche die wichtigsten Aktionen priorisieren werden.

Fortgesetzter Fokus auf Performance und Webkompatibilität

Die Geschwindigkeit, mit der Websites geladen werden, die Akkulaufzeit bei Nutzung von Firefox sowie die Kompatibilität mit Webstandards waren schon immer Fokusthemen und werden es auch weiterhin bleiben. Mozilla nennt hier den Speedometer 3-Benchmark als Beispiel, den die großen Browserentwickler gemeinsam entwickeln und der bereits 20 Prozent Geschwindigkeits-Verbesserungen nachweist, die Mozilla in den letzten Monaten in Firefox erreichen konnte. Im Rahmen der Interop-Initiative arbeiten die Browserentwickler auf Ebene der Webstandards an den gleichen Zielen.

Weitere KI-Funktionen, welche den Datenschutz respektieren

Künstliche Intelligenz, welche einen Mehrwert für den Nutzer schafft und dabei die Privatsphäre respektiert, ist bereits Teil von Firefox. So besitzt Firefox eine Übersetzungsfunktion, welche lokal auf dem System des Nutzers arbeitet und nichts an einen Cloud-Dienst wie beispielsweise Google Translate sendet. Mit der Integration von Fakespot erkennt Firefox gefälschte Produktbewertungen auf Amazon.

Die nächste KI-Funktion, deren Entwicklung Mozilla in Kürze starten wird, ist die automatische Generierung von Alternativtexten für Bilder, die in PDF-Dateien eingefügt werden. Auch diese Funktion wird lokal arbeiten und keine Daten an eine Cloud senden. Leider werden Alternativtexte für Bilder in der Content-Erstellung immer noch sehr häufig vernachlässigt. Profitieren werden von dieser Funktion vor allem Menschen mit Beeinträchtigungen, die auf Alternativtexte angewiesen sind, weil sie keine Bilder sehen können.

Die Zukunft von Firefox mitgestalten

Die Auswahl der Funktionen wie auch die Plattform, auf der diese Roadmap angekündigt worden ist, sind kein Zufall. Mozilla legt sehr großen Wert auf das Feedback seiner Nutzer. Jedem, der eine Meinung hat und die Zukunft von Firefox mitgestalten möchte, möchte ich daher ans Herz legen, Mozillas Ideen-Plattform Mozilla Connect zu besuchen, Ideen einzureichen und mit Mozilla sowie anderen Community-Mitgliedern zu diskutieren.

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Mit dem Mozilla VPN bietet Mozilla in Zusammenarbeit mit Mullvad sein eigenes Virtual Private Network an und verspricht neben einer sehr einfachen Bedienung eine durch das moderne und schlanke WireGuard-Protokoll schnelle Performance, Sicherheit sowie Privatsphäre: Weder werden Nutzungsdaten geloggt noch mit einer externen Analysefirma zusammengearbeitet, um Nutzungsprofile zu erstellen.

Jetzt Mozilla VPN nutzen

Die Neuerungen vom Mozilla VPN 2.22

Mit dem Update auf das Mozilla VPN 2.22 hat Mozilla eine neue Option hinzugefügt, um das Mozilla VPN auf die Standard-Einstellungen zurückzusetzen. Ansonsten bringt das Update wie immer auch Fehlerbehebungen sowie weitere Verbesserungen unter der Haube.

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Firefox Klar ist ein spezialisierter Privatsphäre-Browser. Nun hat Mozilla Firefox Klar 126 für Android veröffentlicht.

Download Mozilla Firefox Klar für Google Android

Mozilla hat Firefox Klar 126 (internationaler Name: Firefox Focus 126) für Android veröffentlicht.

Die Neuerungen von Firefox Klar 126 für Android

Bei Firefox Klar 126 handelt es sich um ein Wartungs-Update, bei welchem der Fokus auf Fehlerbehebungen und Verbesserungen unter der Haube lag. Dazu kommen wie immer neue Plattform-Features der aktuellen GeckoView-Engine sowie geschlossene Sicherheitslücken.

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Vor über vier Jahren hatte ich mich schon einmal mit dieser Thematik im Artikel „TURN-Server für Nextcloud Talk“ auseinandergesetzt. Über die Jahre hinweg hat sich jedoch einiges geändert und ich konnte mein Wissen ausbauen. Aus diesem Grund möchte ich nun meine aktuellsten Erkenntnisse noch einmal zusammenhängend präsentieren.

Installation

Ein TURN-Server wird von Nextcloud Talk benötigt, um Videokonferenzen zu ermöglichen. Der TURN-Server bringt die Teilnehmer, welche sich in verschiedenen Netzwerken befinden, zusammen. Nur so ist eine reibungslose Verbindung unter den Teilnehmern in Nextcloud Talk möglich.

Wer bisher meinen Anleitungen zur Installation von Nextcloud auf dem Raspberry Pi gefolgt ist, kann nun die eigene Cloud für Videokonferenzen fit machen. Zu bedenken gilt aber, dass ein eigener TURN-Server nur bis maximal 6 Teilnehmer Sinn macht. Wer Konferenzen mit mehr Teilnehmern plant, muss zusätzlich einen Signaling-Server integrieren.

Nun zur Installation des TURN-Servers. Zuerst installiert man den Server mit

sudo apt install coturn

und kommentiert folgende Zeile, wie nachfolgend zu sehen in /etc/default/coturn aus.

sudo nano /etc/default/coturn

Dabei wird der Server im System aktiviert.

#
# Uncomment it if you want to have the turnserver running as
# an automatic system service daemon
#
TURNSERVER_ENABLED=1

Nun legt man die Konfigurationsdatei zum TURN-Server mit folgendem Inhalt an.

sudo nano /etc/turnserver.conf

listening-port=5349
fingerprint
lt-cred-mech
use-auth-secret
static-auth-secret=geheimespasswort
realm=cloud.domain.tld
total-quota=100
bps-capacity=0
stale-nonce
no-loopback-peers
no-multicast-peers

Hier werden u.a. der Port und das Passwort des Servers sowie die Domain der Cloud eingetragen. Natürlich muss hier noch der Port im Router freigegeben werden. Ein starkes Passwort wird nach belieben vergeben.

Hierbei kann das Terminal hilfreich sein. Der folgende Befehl generiert z.B. ein Passwort mit 24 Zeichen.

gpg --gen-random --armor 1 24

Jetzt wird der Server in den Verwaltungseinstellungen als STUN- und TURN-Server inkl. Listening-Port sowie Passwort eingetragen.

Bei meinen ersten Versuchen auf dem Raspberry Pi fiel auf, dass der Service des TURN-Servers schneller startet als das gesamte System, was einen Betrieb unmöglich machte. Diese Problematik konnte ich wie im Artikel „coTurn zeitverzögert auf Raspberry Pi starten“ beschrieben, lösen. Leider überstand aber dieser Eingriff kein Systemupgrade. Durch einen sehr hilfreichen Kommentar von Matthias, kann ich nun eine bessere Lösung aufzeigen.

Es wird mit

sudo systemctl edit coturn.service

der Service des Servers editiert. Folgender Eintrag wird zwischen die Kommentare gesetzt:

### Editing /etc/systemd/system/coturn.service.d/override.conf
### Anything between here and the comment below will become the new contents of the file

[Service]
ExecStartPre=/bin/sleep 30

### Lines below this comment will be discarded

### /lib/systemd/system/coturn.service

Dies ermöglicht den TURN-Server (auch nach einem Upgrade) mit einer Verzögerung von 30 Sekunden zu starten.

Zum Schluss wird der Service neu gestartet.

sudo service coturn restart

Ein Check zeigt, ob der TURN-Server funktioniert. Hierzu klickt man auf das Symbol neben dem Papierkorb in der Rubrik TURN-Server der Nextcloud. Wenn alles perfekt läuft ist, wird im Screenshot, ein grünes Häkchen sichtbar.

Mozilla hat Firefox 126 für Android veröffentlicht. Dieser Artikel beschreibt die Neuerungen von Firefox 126 für Android.

Download Firefox für Android im Google Play Store

Neuerungen von Firefox 126 für Android

Firefox 126 für Android bringt keine neuen Funktionen. Die größte sichtbare Veränderung ist, dass der Menüpunkt Add-ons in Erweiterungen umbenannt worden ist. Ansonsten spielen sich die Neuerungen dieses Mal komplett im Hintergrund ab: So gibt es wie immer neue Plattform-Features der aktuellen GeckoView-Engine, diverse Fehlerbehebungen, geschlossene Sicherheitslücken sowie Verbesserungen unter der Haube.

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Einmal wollte ich faul sein und gleichzeitig einem FOSS-Projekt etwas Gutes tun. Anstelle mich immer selbst um ein Update von LibreOffice zu kümmern, wollte ich es aus dem Apple App Store installieren, via selbigen an das Projekt spenden und die Downloadzahlen im Store um eine Wertigkeit erhöhen. Automatische Updates im Hintergrund sollten hier die Wahl ... Weiterlesen

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Firefox Klar ist ein spezialisierter Privatsphäre-Browser von Mozilla. Mit Firefox Klar 126 für Apple iOS steht nun ein Update bereit.

Download Mozilla Firefox Klar für Apple iOS

Die Neuerungen von Firefox Klar 126 für Apple iOS

Mozilla hat Firefox Klar 126 (internationaler Name: Firefox Focus 126) für Apple iOS veröffentlicht. Die neue Version steht im Apple App Store zum Download bereit.

Bei Firefox Klar 126 für Apple iOS handelt es sich um ein Wartungs-Update, welches ausschließlich Verbesserungen unter der Haube bringt. Außerdem wurde eine Sicherheitslücke geschlossen.

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Mozilla hat Firefox 126 für Apple iOS veröffentlicht. Dieser Artikel beschreibt die Neuerungen von Firefox 126.

Die Neuerungen von Firefox 126 für iOS

Mozilla hat Firefox 126 für das iPhone, iPad sowie iPod touch veröffentlicht. Die neue Version steht im Apple App Store zum Download bereit. Die neue Version bringt keine neuen Funktionen, sondern vor allem Fehlerbehebungen sowie Verbesserungen unter der Haube.

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