Sicherheitsvorfälle in Industrieanlagen wirksam erkennen und abwehren
Heutzutage verbinden moderne Industrieanlagen Maschinen, Geräte, Sensoren und Menschen mit dem Internet. Die fortschreitende Vernetzung bringt eine Vielzahl neuer Einstiegspunkte für Hacker und es entstehen permanent neue Angriffstechniken und -methoden. Bekannt gewordene Cyberangriffe auf deutsche Stromversorger oder Chemiekonzerne zeigen, dass die Bedrohungen längst nicht nur technisch möglich, sondern real geworden sind. Dabei geht es oft nicht nur um den Diebstahl von Daten, sondern um Störungen der Prozesse und mittelbar darum, Instabilität beispielsweise in wirtschaftlicher oder politischer Hinsicht zu erzeugen. Um diesen Bedrohungen entgegenzuwirken gilt es, Sicherheitsvorfälle in Industrieanlagen frühzeitig zu erkennen und wirksam abzuwehren.
Ziel im Projekt AICAS ist es, ein Assistenzsystem zur intelligenten, autonomen Erkennung und Behandlung von Sicherheitsvorfällen zu entwickeln.
Das Projektteam verwendet hierzu Methoden, Techniken und Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI). Maschinelle Lernverfahren werden auf ihre Anwendbarkeit zur Erkennung von Anomalien im industriellen Umfeld analysiert und bewertet. Vorfälle werden autonom klassifiziert und mögliche Gegenmaßnahmen initiiert. Darüber hinaus wird eine Testumgebung aufgebaut, die es erlaubt, industrielle Angriffserkennungs- und Abwehrsysteme zu evaluieren und miteinander zu vergleichen.
Die industriellen Projektpartner von deutscher und israelischer Seite bringen ihre Kompetenzen hinsichtlich der Sicherheit von industriellen Netzwerken ein und stellen sicher, dass die Projektergebnisse in die Praxis überführt werden können.
Im Projekt wird die wirtschaftlich und gesellschaftlich relevante Fragestellung der Erkennung und Behandlung von Sicherheitsvorfällen in Industrieanlagen adressiert. Aktuell verfügbare Lösungen zeigen nur eine begrenzte Wirksamkeit, insbesondere in sich verändernden Umgebungen und hinsichtlich neuer Angriffstechniken. Die Innovation des Projekts besteht darin, diese Grenzen zu überwinden. Die im Projekt entwickelten KI-basierten Lösungen können Unternehmen jeder Größe bei der Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen effizient unterstützen.