Angriffserkennung für Industrienetzwerke

Schutz durch intelligente Anomaliedetektion

Unsere Motivation

Produktionsnetzwerke wachsen mit der Umsetzung von IoT-Anwendungen zunehmend. Flächendeckender Einsatz von IoT-Geräten ermöglicht zum Beispiel eine immer weiter steigende Datentransparenz und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Produktion. In dieser Landschaft von maschinellen Kommunikationsdaten sind Manipulation und Angriffe auf derartige Netzwerke verschiedenster Geräte ein hohes Risiko! Systeme, die heterogene Netzwerke überwachen und dabei die angeschlossenen Produktionsprozesse miteinbeziehen, sind nicht verfügbar.

 

Unsere Idee

Das Projekt "Hybrid AI Intrusion Prevention for Industrial Control Systems - HAIP" hat genau solche Systeme als Fokus. Über die reine Überwachung von Kommunikation- auf Produktionsnetzwerken hinaus, wird in den übertragenen Prozessdaten nach Auffälligkeiten gesucht. Solche Auffälligkeiten können verschiedenen Techniken der Infiltration, Exploration oder Manipulation von Netzwerken zugewiesen werden. Über unterschiedlichste Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Integration von Expertenwissen wird im Rahmen des geförderten Projektes erforscht, wie einzelne Techniken von Cyberangriffen automatisiert identifiziert werden können. Aus diesen Techniken werden durch logisches Schließen, Statistik und ebenfalls Expertenwissen automatisiert entschieden ob, ein Cyberangriff vorliegt.

 

Im weiteren Projektverlauf werden dann Techniken entwickelt, mit denen solche Angriffe vom Netzwerk automatisch gekontert werden können. So wird ein System entwickelt, welches unabhänigg von den Herstellern der Netzwerkkomponenten funktioniert.

 

Ihr Vorteil

HAIP bietet ein System zur Sicherung ihrer Produktion, welches mit Partnern langfristig weiterentwickelt wird. Die benötigte Basis wird im experimentellen Projektrahmen entwickelt. Unser Know-How im Bereich Maschinelles Lernen und Cybersicherheit in der Produktion wird an realen Anwendungsfällen evaluiert.

 

Die Partner

Zur Umsetzung sind in dem Projekt HAIP erfahrene Partner aus Forschung und Industrie vertreten. Die Firma Rhebo GmbH aus Leipzig ist ein Unternehmen welches sich mit der Ausfallsicherheit von Industrial Control Systems beschäftigt und dafür fertige Lösungen anbietet. Mit der Nexocraft GmbH ist ein Unternehmen im Konsortium, welches Erfahrungen in der Integration von ML-basierter Software in Unternehmen einbringt.

Die Universität Bielefeld als Forschungspartner unter der Leitung von Frau Prof. Barbara Hammer liefert die Expertise im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Zusammen mit dem Fraunhofer IOSB-INA aus Lemgo schaffen die Forschungspartner so die anwendungsorientierte Forschung im Bereich der Cybersicherheit und KI, die dann in einem Demonstrator umgesetzt wird. 

 

Besuchen sie die das Projekt HAIP auf unserer Online Präsenz und sehen sie was die Partner zu diesem Vorhaben sagen.

Andreas Bunte

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Dr.-Ing. Andreas Bunte

Gruppenleiter Symbolische Verfahren und Optimierung

Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Campusallee 1
32657 Lemgo, Deutschland

Telefon +49 5261 942 90 - 22

Felix Specht

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M.Sc. Felix Specht

Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Campusallee 1
32657 Lemgo, Deutschland

Telefon +49 5261 94290-34