KRITIS³M

Skalierbare, KI-basierte Intrusion Detection

Das Forschungsprojekt KRITIS³M beschäftigt sich mit der Verbesserung der Cybersecurity von kritischen Infrastrukturen und mit der Steigerung der Langlebigkeit von kryptografischen Sicherheitslösungen in industriellen Anlagen. Hierbei wird neben der agilen Kryptografie auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Angriffserkennung erforscht. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, welches Bedrohungen cyber-physikalischer Systeme erkennt und bei auftretenden Angriffen oder Schwachstellen frühzeitig warnen kann. Um dieses Ziel zu erreichen, wird in KRITIS³M Künstliche Intelligenz in drei Themengebieten erforscht:

Automatisiertes Penetration-Testing

Zur Erzeugung von Trainingsdaten und zur Validierung entwickelter Systeme sollen realitätsnahe Cyber-Angriffe mithilfe von KI automatisiert geplant und ausgeführt werden. Im Rahmen des Projekts wird dafür ein unabhängiges Testsystem entwickelt, auf dem isoliert industrielle Kommunikation mit einem hybriden Ansatz erzeugt wird.

Network Intrusion Detection

Zur Erkennung von Angriffen (Intrusion Detection) aufgrund von auffälligem Netzwerkverkehr werden KI-Modelle und deren Training im industriellen Bereich erforscht. Im Rahmen des Gesamtprojekts sollen Modelle und Konzepte untersucht werden, die sich für die Anwendung im industriellen Bereich eignen.

Anomalieerkennung auf Basis von Timing-Metriken

Darüber hinaus wird an Algorithmen und Methoden gearbeitet, welche anomales Verhalten von Embedded-Systemen klassifizieren können, das auf bestimmte Bedrohungen wie Zero-Day-Schwachstellen oder eine Manipulation der Systemkonfiguration hindeuten könnte.