KI-basierte Verfahren zur Erkennung von Angriffen im Kontext von virtuellen Kraftwerken - SecDER
Projektbeschreibung
Im Rahmen des Projekts SecDER werden effiziente Verfahren zur KI-basierten Datenanalyse von sicherheitsrelevanten Daten im Kontext der virtuellen Kraftwerke entwickelt. Diese Verfahren werden so realisiert, dass sie auf Basis der realen von den Projektpartnern aus dem Bereich der dezentralen Energieanlagen bereit gestellten Datenquellen arbeiten können. Ebenso werden die Ergebnisse der Verfahren so bereitgestellt und aufbereitet, dass sie direkt in das zentrale Störfallinformationssystem integriert werden können. Die Integrationsaspekte werden durch die Arbeiten aller Partner an der zentralen Plattform zum Daten- und Informationsaustausch adressiert, so dass eine bestmögliche Integration ermöglicht wird. Die Erkennung von Angriffen in dezentralen Energieanlagen stellt dabei eine wichtige Funktionalität des zentralen Störfallinformationssystems dar. Im Hinblick auf die Erkennungsmethoden von Angriffen sollen sowohl klassische signaturbasierte Ansätze und eine anomalie-gestützte Erkennung als auch KI-basierte Ansätze erprobt werden. Basierend auf ähnlichen Verfahren aus dem Bereich der klassischen Netzwerkanalyse wird die Hochschule spezifische Verfahren für den Kontext der virtuellen Kraftwerke entwickeln. Besondere Bedeutung kommt der automatischen und effizienten Verarbeitung zu, um die zahlreichen potentiell hochfrequenten Datenströme der dezentralen Anlagen möglichst schnell verarbeiten und so Angriffe möglichst kurzfristig erkennen zu können.
Kurzübersicht
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Laufzeit
01.04.2021 - 31.03.2024
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Fakultäten
Fak. IV Informatik
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Drittmittelgeber
BMWi - Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (417.038,00 €)
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Kooperations- und Verbundpartner
DECOIT GmbH
ENERTRAG Aktiengesellschaft
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.