Mit neuem IT-System Mehrfachregistrierungen von Asylbewerbern verhindern

Allein in der ersten Hälfte dieses Jahres gingen beim Bundesamt für Migration und Flüchtlinge 100.000 neue Asylanträge ein. Mehr als jeder Zweite hat keinen Pass oder kann sich nicht ausweisen. Ein neues digitales Assistenzsystem soll ab August helfen, Asylbetrügern auf die Schliche zu kommen. Dazu erklärt der innen- und rechtspolitische Sprecher der CSU-Landesgruppe im Deutschen Bundestag, Michael Frieser MdB:

„Mehrfachregistrierungen mit unterschiedlichen Identitäten wie beim Attentäter des Anschlags auf den Berliner Weihnachtsmarkt Anis Amri oder die falschen Angaben des Bundeswehroffiziers Franco A. können so verhindert werden. Arabische Schriftdeutungen können präziser eingeordnet und Dialekte besser erkannt werden. Digitale Erkennung hilft Asylbetrüger zu entlarven. Sehr hilfreich ist außerdem, dass das BAMF kürzlich die Befugnis erhalten hat, auch Handys von Asylbewerbern zur Identitätsfeststellung auszuwerten.“

Hintergrund:

Ein neues digitales Assistenzsystem hilft den BAMF-Mitarbeitern, im Rahmen des Asylverfahrens erhobene Informationen zu Identität und Staatsangehörigkeit zu validieren und auf Plausibilität zu prüfen. Es soll neben Fingerabdrücken Stimmen und Dialekte erkennen und so Hinweise auf das Herkunftsland geben. Im BAMF-Ankunftszentrum in Bamberg wurden in den letzten Monaten diese neuen technischen Assistenzsysteme getestet. Ab August soll die Auswertung bundesweit starten. Digitale Technik ergänzt die Erkennung auch bei denen, von denen aus rechtlichen Gründen bisher keine Fingerabdrücke genommen werden können Eine spezielle Software unterstützt den bildbiometrischen Abgleich und ermöglicht es, biometrische Merkmale mit denen bereits registrierter Asylantragstellender zu vergleichen. Außerdem wurde eine Software vorbereitet, die Angaben des Asylbewerbers durch Daten auf seinem Smartphone verifizieren hilft. Damit können Geodaten von Fotos ausgewertet und gewählte Ländervorwahlen sowie die Sprache in Chats analysiert werden.

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