Rhebo unterstützt KITOS-Forschungsprojekt bei Entwicklung eines KI-gesteuerten Netzwerkmanagements

– Förderprojekt stellt KI-Algorithmen für Resilienz komplexer industrieller Netzwerke in den Mittelpunkt
– KI-gesteuertes Netzwerkmanagement soll Time Sensitive Networking (TSN) unterstützen
– Rhebo liefert Technologie für Training der automatisierten Fehlererkennungs- und Adaptionsmechanismen

Rhebo unterstützt als assoziierter Partner das Forschungsprojekt KITOS – Künstliche Intelligenz zur dynamischen Optimierung des Netzwerkmanagements. 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.

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.

Mehr Informationen über die OT-Cybersicherheitslösungen von Rhebo finden Sie unter www.rhebo.com.

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