Cybersecurity für IoT-Lösungen

Anlass und Hintergrund

Angriffsmuster von Cyberattacken

Die fortschreitende digitale Transformation sämtlicher Lebens- und Arbeitsbereiche stellt erhöhte Anforderungen an die Sicherheit der Systeme und erfordert ein tieferes Verständnis für das Zusammenspiel von vernetzten Geräten, Anlagen und Anwender:innen.

Mit der zunehmenden Digitalisierung der Gesellschaft steigt auch das Bedrohungspotenzial für Cyberattacken deutlich an. Neben bereits bekannten Angriffsmustern rücken vermehrt Szenarien in den Fokus, die kritische Infrastrukturen betreffen (z. B. Energieversorgung, Trinkwasserversorgung, Siedlungsentwässerung, Abwasserbehandlung).

Im Bereich der Smart City-Umwelt werden vermehrt vernetzte Systeme etabliert, in der Regel mit IoT-basierten Infrastrukturen, welche unter anderem die Grundlage für kritische Entscheidungsprozesse bilden. Eine Überwachung dieser IoT-Lösungen ist erforderlich, um Ausfälle und Anomalien frühzeitig zu erkennen und eine sichere Datengrundlage zu gewährleisten.

Lösungsansatz

Am Fraunhofer IOSB-INA wurde die Cyber Detect Analysesoftware entwickelt, die zur Überwachung des Lebenszyklus von IoT-Anwendungen dient. Dabei wird die Kommunikation zwischen Steuerungen und Geräten in Echtzeit analysiert. Die Analysesoftware überprüft die Kommunikationsdaten kontinuierlich auf Anomalien. Sollte eine Anomalie erkannt werden, wird ein Alarm ausgelöst. Durch die Alarmierung können manuelle und automatische Gegenmaßnahmen, wie beispielsweise das Versetzen des Systems in einen sicheren Zustand, eingeleitet werden.

Cyber Detect ist mit standardisierten Schnittstellen wie OPC UA ausgestattet, um eine einfache Integration und Konfiguration zu gewährleisten. 

Funktionen:

  • Klassifikation von Cyberangriffen
  • Anomalieerkennung
  • Echtzeitanalyse
  • Deep Packet Inspection
  • Standardisierte Schnittstelle durch OPC UA

Weitere Informationen finden Sie hier!

Projekt HAIP: Hybrid Al Intrusion Prevention for Industrial Control Systems

Projekt SILK: Bewertung von Sicherheitsvorfällen durch KI-basiertes Text-Mining

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