IICoSeP

Die stetig zunehmende Vernetzung von unterschiedlichen Geräten, Sensoren, Aktuatoren und vielen weiteren Komponenten zu einem Internet of Things (IoT) wird durch neuartige Anwendungsszenarien wie Machine-to-Machine (M2M) und Machine-to-Serive (M2S) Kommunikation zusätzlich erweitert. Cyber-Physikalische-Produktions-Systeme (CPPS) und Industrial Automation and Control Systems (I-ACS) werden durch gesteigerte Interkonnektivität und eingebettete Systeme flexibler und dynamischer. Hinzu kommen die steigenden Anforderungen an die Informations- und Kommunikationstechnik an Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Sie ist auch der Hebel, um eine Vielzahl neuer digitaler Dienste und Anwendungen zu ermöglichen, von denen wir uns viele heute noch gar nicht vorstellen können. Gerade in Zeiten eingeschränkter Mobilität wird deutlich, dass Netzwerksicherheit und Integrität unverzichtbar sind, um den Netzbetrieb zu garantieren und Dienste zuverlässig zu konfigurieren. Viele der integrierten Komponenten verfügen jedoch nicht über ausreichende Sicherheitsmechanismen um der dadurch ebenfalls wachsenden Angriffsoberfläche standhalten zu können. Viele der eingesetzten Komponenten sind hinsichtlich ihrer Ressourcen limitiert, verfügen über nicht ausreichend Speicher, Energie oder Rechenleistung um etablierte und leistungsstarke Kryptographie anwenden zu können.

Das Projekt „Increasing Industrial Communication Security by Physical Layer Security” (IICoSeP) adressiert die Sicherheit, Integrität und Vertraulichkeit dieser Kommunikationsinfrastruktur durch Methoden der Physical Layer Security (PLS).  Hier werden bestehende Methoden in den Bereichen der drahtlosen und der drahtgebundenen PLS entwickelt. Im drahtlosen Bereich werden die PLS Methoden unter anderem zur Absicherung von Privat-, Firmen-, und Campus- 5G Netzen verwendet. Ein Ansatzpunkt liegt in dem Wechsel der üblichen informationstheoretisch getriebenen PLS hin zu einem signal-verarbeitenden Ansatz. Der Fokus bei der drahtgebundenen PLS liegt auf der Erforschung neuartiger Physically Unclonable Functions (PUFs), die für die Anwendung in frei erhältlicher Hardware entwickelt werden. Ziel ist es, Industrie 4.0 Umgebungen mit frei erhältlichen PUFs auszustatten und so eine sichere Kommunikation unter den IoT Geräten herzustellen, die durch ein geteiltes Geheimnis unter den Teilnehmern geschützt wird. In beiden Einsatzbereichen wird die Anwendung von Maschinellem Lernen zur Steigerung der Performanz evaluiert. Im Rahmen des IICoSeP Projektes werden zur Abbildung technologieübergreifender Kommunikation Demonstrationsumgebungen entwickelt und in einen Gesamtdemonstrator integriert. Die Demonstrationsumgebungen werden weiterhin für die Generierung von Trainingsdaten und die Anpassung der Methoden des Maschinellen Lernens verwendet.

Projektpartner: Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz GmbH, Technische Universität Dresden, KMPC Innovations GmbH