Unterstützung für die Entwicklung eines KI-gesteuerten Netzwerk­managements im KITOS-For­schungsprojekt

Das For­schungs­pro­jekt KITOS - Künst­li­che In­tel­li­genz zur dy­na­mi­schen Op­ti­mie­rung des Netz­werk­mana­ge­ments wird von Rheba unter­stützt. Das vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung ge­tra­ge­ne Pro­jekt mit ei­nem Vo­lu­men von 5 Mio. € unter­sucht die Nut­zung künst­li­cher In­tel­li­genz (KI) zur Si­cher­heits- und Ver­füg­bar­keits­op­ti­mie­rung von OT-Netz­wer­ken. Ziel ist die Ent­wick­lung von Me­tho­den und Tech­no­lo­gien für in­dus­t­riel­le Netz­wer­ke, wel­che die not­wen­dige Dy­na­mik und Funk­tio­nen be­sit­zen, um Stö­run­gen au­to­ma­tisch zu er­ken­nen und zu be­sei­ti­gen.

In dem Pro­jekt kom­mt Rhebos Next Ge­ne­ra­tion OT In­tru­sion De­tec­tion Sys­tem (IDS) zum Ein­satz, um Kom­mu­ni­ka­tions­vor­gän­ge und Ge­fähr­dun­gen in in­dus­tri­el­len Netz­wer­ken zu i­den­ti­fi­zie­ren und bes­ser zu ver­ste­hen. Durch die Kom­bi­na­tion aus OT (Ope­ra­tional Tech­no­lo­gy) Mo­ni­tor­ing, In­tru­sion und Threat De­tec­tion er­kennt das Cy­ber­sicher­heits­sys­tem jeg­li­che Kom­mu­ni­ka­tions­ver­än­de­run­gen in­ner­halb in­dus­t­ri­el­ler Netz­wer­ke und stellt die fo­ren­si­schen Da­ten als ma­schi­nen­les­bare Da­ten­fi­les zur Ver­fü­gung. Die Da­ten sind ent­schei­dend für das De­sign und das feh­ler­freie Train­ing der KI-Soft­ware. 

Kom­ple­xe Netz­werke über­wa­chen

Das Pro­jekt ent­wick­elt ein ge­ne­ra­lis­ti­sches Netz­werk­mana­ge­ment-Kon­zept, das auf die neu­ar­ti­ge Kom­mu­ni­ka­tions­tech­no­lo­gie Time Sen­si­tive Net­work­ing (TSN) an­ge­wen­det wer­den soll. KI-Me­cha­nis­men sol­len ins­be­son­de­re die Feh­ler­er­ken­nungs- und Adap­tions­mecha­nismen unter­stützen und auto­mati­sieren.

»In­dus­t­ri­el­le Netz­wer­ke wer­den mit fort­schrei­ten­der Digi­tali­sie­rung im­mer kom­ple­xer«, er­läu­tert Pro­jekt­koor­dina­tor Janis Zemitis die Mo­ti­va­tion des Pro­jekts. »Die Netz­werke ar­bei­ten mit zeit-sen­si­ti­ven An­wen­dun­gen und Pro­zes­sen. Dem­ent­spre­chend ist es zwin­gend not­wen­dig, dass Stö­rungen bereits im An­satz erkannt und be­sei­tigt wer­den kön­nen. Auf­grund der stei­gen­den Kom­ple­xi­tät so­wohl der Netz­werke als auch mög­li­cher Stö­rungs­ri­si­ken, ist dies je­doch nicht ma­nu­ell mög­lich, son­dern muss au­to­ma­ti­siert und durch ge­ziel­te Ein­bin­dung von KI unter­stützt wer­den«.

Das bes­te Train­ing der KI er­mög­li­chen

»Damit KI-Algo­rith­men kor­rekt und si­cher lau­fen, be­nö­tigen sie Un­men­gen an Train­ings­da­ten«, er­gänzt Dr. Frank Stummer, Business Develop­ment Mana­ger bei Rhebo, die Auf­gabe von Rhebo. »Schließ­lich darf es ge­ra­de in zeit-sen­si­ti­ven und kri­ti­schen Pro­zes­sen nicht ein­mal zu kurz­fris­ti­gen Still­stän­den kom­men, weder durch über­se­he­ne Stö­run­gen, noch durch feh­ler­haf­tes Blo­ckie­ren von Kom­mu­ni­ka­tion. Das OT-Moni­tor­ing mit Intru­sion und Threat Detec­tion lie­fert nicht nur ein ge­nau­es Ab­bild der in einem OT-Netz­werk ab­lau­fen­den Kom­mu­ni­ka­tion. Es lie­fert auch früh­zei­tig lücken­lose und de­tail­lier­te In­for­ma­tio­nen über zu er­war­ten­de po­ten­tiel­le Stö­run­gen«.

Die OT-Cyber­sicher­heits­lö­sungen von Rhebo er­mög­li­chen In­dus­trie­unter­neh­men und Ener­gie­ver­sor­gungs­unter­neh­men, Cy­ber­an­grif­fe und tech­ni­sche Fehler­zu­stän­de in ihren OT- und IoT-Netz­wer­ken früh­zei­tig zu er­ken­nen und ab­zu­weh­ren. Unter anderem unter­stützt Rhebo in die­sem Be­reich die Son­nen GmbH, die Thü­rin­ger Ener­gie­netze, Strom­netz Hamburg sowie die Leip­zi­ger Wasser­werke.

An dem bis 2023 lau­fen­den Pro­jekt ar­bei­ten ne­ben Rhebo wei­te­re Or­ga­ni­sa­tio­nen, da­run­ter Bosch Rex­roth, Codesys, die Eberhard Karls Uni­ver­si­tät Tü­bingen, Hilscher, Hirsch­mann, die Robert Bosch GmbH, die Tech­nische Uni­ver­sität Dres­den und Wago. Die Pro­jekt­lei­tung über­nimmt das DFKI Kaisers­lautern.

Informationen zum KITOS-Projekt finden Sie unter https://kitos-projekt.de/.