Schutz vor Cyberangriffen

Schutz vor Cyberangriffen

Am Lehrstuhl für Informationssysteme der ETU "LETI" wurde ein Programm zum Schutz vor Cyberangriffen entwickelt.

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Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz werden verwendet, um die Sicherheit von cyber-physischen Objekten zu gewährleisten, wie beispielsweise "intelligente" Wasserreinigungssysteme oder Raketentriebwerke. Damit maschinelle Lernalgorithmen korrekt funktionieren, sind gelabelte Daten erforderlich – ergänzt mit Tags über die Arten von Angriffen oder Anomalien mit Zuordnung von Hilfetags oder Ausgabeinformationen.

Die manuelle Datenkennzeichnung ist eine schwierige und teure Aufgabe. Um dies zu lösen, haben Forscher des Lehrstuhls für Informationssysteme der St. Petersburger Elektrotechnischen Universität "LETI" eine Software entwickelt, die das manuelle Markup vereinfachen wird, indem sie automatisch die verschiedenen Zustände des Objekts identifiziert, Ausreißer erkennt und interaktive Visualisierungsmodelle verwendet. 

Die Funktionsweise der Software basiert auf der Berechnung der Delaunay-Triangulierung für eine Folge von Datenpunkten, die den Zustand eines cyber-physischen Objekts in einem bestimmten Zeitintervall beschreiben. Der resultierende integrale Wert kann leicht auf der Zeitachse visualisiert werden. Das Diagramm der Änderung dieses Werts kann die Änderung des Zustands des Objekts im Laufe der Zeit widerspiegeln, und Bursts und Peaks zeigen sowohl mögliche Abweichungen von der Norm im Zustand des Objekts als auch Übergangszustände in seiner Funktionsweise an. Laut Forschern ist diese Technik in der Genauigkeit mit den gängigsten Anomalieerkennungsalgorithmen vergleichbar, die keine gekennzeichneten Daten erfordern, und in Bezug auf die Recheneffizienz ist sie fast dreimal überlegen.