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Neues Forschungsprojekt Anomaly Detection for Metering Infrastructure Networks (ADMIN)

April 29th, 2016

AdminGemeinsam mit einem mittelständischen hessischen Unternehmen wird die Forschungsgruppe für Netzwerksicherkeit, Informationssicherheit und Datenschutz an der Frankfurt University of Applied Sciences das Vorhaben “Anomaly Detection for Metering Infrastructure Networks (ADMIN)” durchführen.

Der Smart Grid unterscheidet sich stark von konventionellen Internet- und Netzwerkanwendungen auf handelsüblicher Hardware: Als Stromnetz der nächsten Generation beinhaltet er die kommunikative Vernetzung von Sensoren und Aktoren in den Energieübertragungs- und Verteilungsnetzen. Große Mengen feingranularer Informationen werden über eine Vielzahl entfernter Standorte gesammelt und ausgewertet. Die Sensorsysteme kommunizieren jedoch nicht nur untereinander, sondern interagieren auch mit Aktoren, so dass sich konkrete Auswirkungen auf physikalische Prozesse ergeben. Als Teil der kritischen Infrastruktur ist eine Absicherung des Smart Grid gegen Angriffe und eine Erkennung von Fehlern unentbehrlich. Selbst robuste Komponenten unterliegen Betriebsstörungen und Ausfällen, die jedoch nicht den Betrieb des gesamten Netzes gefährden dürfen.

Ziel des Projekts ist es, die Sicherheit des Betriebs von IP-Infrastrukturen für missionskritische Aufgaben, insbesondere Energieversorgung, Wasserversorgung und Verkehrsleittechnik, durch den Einsatz spezieller, neuer Verfahren zur Anomalieerkennung zu erhöhen. Dazu müssen Anomalien, die auf eine sicherheitsrelevante Bedrohung oder fehlerhaftes Verhalten der beteiligten Komponenten hinweisen, erkannt werden. Kern des Vorhabens ist die Konzeption und Implementierung kontextsensitiver Anomalieerkennungsverfahren basierend auf modernen heuristischen Methoden aus anderen Wissenschaftsdisziplinen und der Text- und Bilderverarbeitung. Konkret werden aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse in der Anomalieerkennung für den praktischen Einsatz in Smart Grid Anomalie-Erkennungssystemen weiterentwickelt.