Fraunhofer-Gesellschaft

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Künstliche Intelligenz zum Schutz sicherheitskritischer Energie-Infrastrukturen

Artificial intelligence to improve the IT security of safety-critical energy infrastructures
 
: Klein, M.; Thiele, Gregor; Krüger, J.

:

Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb : ZWF 114 (2019), No.6, pp.355-358
ISSN: 0947-0085
German
Journal Article
Fraunhofer IPK ()

Abstract
Die dezentrale Energieerzeugung im Kontext der Dekarbonisierung bringt eine Änderung der kritischen Infrastruktur mit sich. Die Prozesssteuerung von lokalen Einheiten erfolgt nicht mehr nur über separate Leitungen, sondern vermehrt über das Internet. Dies birgt neue Anforderungen an die Sicherheit. Am Fraunhofer IPK entsteht ein neuartiges Verfahren, das klassische Methoden der Netzwerksicherheit mit automatischer Auswertung der Prozessdaten kombiniert. Hierbei wird domänenspezifisches Wissen genutzt, um vom Normalzustand abweichendes Verhalten frühzeitig zu erkennen. Mittels des maschinellen Lernens (ML) können dabei komplexe Zusammenhänge effizient analysiert werden.

 

Decentralized power generation in context of decarbonization evokes changes of the critical infrastructure. Process control of local units are not only transmitted via separate connections, but increasingly via the internet. This requires new solutions in terms of security. Fraunhofer IPK develops a new method that combines classic methods of network security with automatic evaluation of process data. Domain- specific knowledge is utilized here to detect behavior deviating from the normal state instantaneously. Machine learning can be used in order to analyze complex interrelationships efficiently.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-558518.html