KIT: Künstliche Intelligenz für die agile Produktion der Zukunft

Agile Produktionssysteme mit lernenden Robotern machen die industrielle Produktion zukunftsfähig
Foto: © Sandra Goettisheim, KIT
Kunden wollen individuelle Lösungen, Produktlebenszyklen werden immer kürzer und neue Geschäftsmodelle entstehen: Die industrielle Fertigung muss mit dynamischen Veränderungen Schritt halten. Eine interdisziplinäre Gruppe mit Forscherinnen und Forschern aus Maschinenbau, Elektrotechnik, Informationstechnik und Informatik entwickelt am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) am Anwendungsfall des Remanufacturing ein agiles Produktionssystem, das sich autonom und dynamisch an wechselnde Produktspezifikationen anpasst. Die Carl Zeiss Stiftung fördert das Projekt AgiProbot mit drei Millionen Euro. 

„Die industrielle Fertigung muss zunehmend maßgeschneiderte Produkte liefern und gleichzeitig hocheffizient sein“, erklärt Professorin Gisela Lanza, Sprecherin des Projekts AgiProbot (kurz für Agiles Produktionssystem mittels mobiler, lernender Roboter mit Multisensorik bei ungewissen Produktspezifikationen). Bisherige Lösungen zur Optimierung der klassischen Linienproduktion stoßen heute an ihre Grenzen. Denn alle Strategien setzen voraus, dass die unterschiedlichen Produktionsszenarien bereits im Vorfeld bekannt sind. „Das reicht nicht aus, um der zunehmenden Volatilität gerecht zu werden“, sagt Lanza. „Wir werden in Zukunft nicht alles vordenken können.“ 

Die Forschungsgruppe setzt deswegen auf ein agiles Produktionssystem, das alle relevanten Teilsysteme integriert, selbstständig lernt sowie dynamisch auf vorher nicht bekannte Anforderungen reagiert und die individuell bestmögliche Lösung ermittelt. Multimodale Sensoren erfassen simultan sich ergänzende Umweltinformationen –etwa Bewegung und Berührung. Sie sind unter anderem in der Anlagentechnik, in Industrierobotern und in Fahrzeugen implementiert und sammeln die jeweils produktionsrelevanten Daten. Auf dieser Datenbasis versorgen zum einen fahrerlose Transportsysteme die modular aufgebauten Fertigungsstationen mit den notwendigen Warenströmen. Zum anderen nutzen kollaborierende, mobile und autonome Roboter die Daten, um ihre Handlungsstrategien anzupassen.   

Über spezielle Algorithmen lernt das Produktionssystem mittels Künstlicher Intelligenz (KI) und bereits vorhandenem technischem Vorwissen. Die Algorithmen unterstützen aber auch das Lernen aus den Bewegungen und Blicken der Menschen, mit denen die Industrieroboter kollaborieren. 

Ziel des Projektes ist es, eine Demonstrator-Fabrik für das Remanufacturing von Elektromotoren aus der Automobilindustrie zu entwickeln. Sie sollen in einem agilen und automatisierten Prozess demontiert und für die Wiederverwendung aufbereitet werden. „Das Remanufacturing ist ein Bereich von hoher wirtschaftlicher Relevanz, der deutlich macht wie wichtig ganzheitliche, domänenübergreifende und intelligente Produktionssysteme in Zukunft werden“, betont Projektkoordinator Dr. Benjamin Häfner. Bislang werden dort die einzelnen Prozessschritte wie die Demontage, Reinigung, Prüfung oder Aufarbeitung in aller Regel manuell und nicht vernetzt durchgeführt, weil der qualitative Zustand der einzelnen Bauteile zu unterschiedlich ist und die hieraus entstehenden Warenströme bislang zu komplex sind für eine klassische Automatisierung. 

Das Projekt AgiProbot – Agiles Produktionssystem mittels mobiler, lernender Roboter mit Multisensorik bei ungewissen Produktspezifikationen – wird von der Carl Zeiss Stiftung bis Februar 2024 mit drei Millionen Euro gefördert. Unter Federführung des Instituts für Produktionstechnik (wbk) beteiligen sich am KIT die Institute für Industrielle Informationstechnik (IIIT), für Anthropomatik und Robotik (IAR), für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) und für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation (ifab) an dem Projekt.

 

© Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

KIT-Expertinnen und -Experten zu aktuellen Themen

Künstliche Intelligenz betrifft alle Lebensbereiche

Im Wissenschaftsjahr 2019 dreht sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz. Es wurde offiziell in Berlin eröffnet. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) wird zu diesem wichtigen Zukunftsthema intensiv geforscht: „Lernende Systeme und Künstliche Intelligenz bedeuten eine Umwälzung, auf die wir uns als Gesellschaft vorbereiten müssen“, sagt der Präsident des KIT, Professor Holger Hanselka, der auch dem Lenkungskreis der Plattform Lernende Systeme (PLS) der Bundesregierung angehört.

KI biete gewaltige Möglichkeiten, beispielsweise für die Gestaltung unserer Informationsgesellschaft sowie eine sichere und umweltfreundliche Mobilität. „Information und Mobilität sind Themenfelder, auf die sich das KIT fokussiert, sei es bei intelligenten Übersetzungs- oder Verkehrssystemen, der Entwicklung lernender Roboter für die Assistenz oder dem Einsatz in Industrie 4.0, Logistik, Gesundheitswesen sowie in menschenfeindlichen Umgebungen wie der Tiefsee oder fremden Planeten“, so Hanselka weiter. Dabei müssten indes auch die Risiken für die Cybersicherheit und den Datenschutz in den Blick genommen werden: „Am KIT arbeiten wir daran, die Chancen von KI und deren Gefahren für die IT-Sicherheit in Einklang zu bringen.“ 

KI-Methoden könnten zwar helfen, IT-Systeme sicherer zu machen, erwartet Jörn Müller-Quade, der Leiter der Forschungsgruppe Kryptographie und Sicherheit am KIT. „Aber es wird auch heute noch unbekannte Angriffe mit KI geben“, so der Initiator des Kompetenzzentrums für IT-Sicherheit KASTEL am KIT. Auch das Zerstörungspotenzial klassischerer Angriffswaffen von Cyberkriminellen werde sich durch KI vervielfachen, warnt der Professor, der in der PLS die Arbeitsgruppe IT-Sicherheit, Privacy, Recht und Ethik leitet: „Angriffe werden in Zukunft vermutlich erfolgreicher sein, weil Kriminelle mittels KI automatisiert aus vergangenen Angriffen lernen können.“ Eine Möglichkeit, Angriffe auf KI-Systeme einzudämmen, sieht Müller-Quade darin, diese mit klassischen Systemen zu überwachen, die eine Art Schutzreflex auslösen könnten: „Wenn man auf eine heiße Herdplatte fasst, entscheidet auch nicht die Intelligenz darüber, ob man die Hand auf der Herdplatte lässt oder wegzieht.“  

Dass lernende Systeme in der vorhersehbaren Zukunft den Menschen ersetzen, hält Alexander Waibel für unrealistisch. Zwar sei es möglich, einen Go-Computer mithilfe von Lernalgorithmen auf Weltmeisterschaftsniveau zu bringen. „Aber ein solcher kann sich heute danach nicht selbst beibringen, auch Schach zu spielen“, sagt der Professor und Leiter des Instituts für Anthropomatik und Robotik (IAR) des KIT. Dazu müsste er von Entwicklern komplett umgebaut und neu trainiert werden. Gebraucht werden also Systeme, die sich am menschlichen Lernen orientieren, mit dem Menschen interagieren, von ihm inkrementell lernen, und nicht komplett neu trainiert werden müssen, wenn sich ihre Umgebung ändert. All das spricht eher für eine Symbiose zwischen Mensch und Maschine. Hierfür entwickelt der Professor für Informatik Spracherkennungs- und Dialogsysteme, mit deren Hilfe Roboter einmal lernen können sollen. Die Sprachverarbeitung leistet dem Menschen schon jetzt wichtige Hilfe:  Der von Waibel entwickelte „Lecture Translator“ wird am KIT zur Simultanübersetzung von Vorlesungen für ausländische Studenten eingesetzt und wurde auch schon im europäischen Parlament getestet. Derzeit arbeitet das Team um Waibel daran, das System auch auf dem Smartphone nutzbar zu machen. In einem neuen BMBF Projekt soll die Technologie auch zur besseren Verständigung bei der ärztlichen Behandlung von Migranten beitragen. 

„Das ultimative Ziel der KI-Forschung besteht darin, Systeme zu schaffen, die mit ihrer Umwelt interagieren und diese aktiv verändern können“, sagt Tamim Asfour, Professor für Hochperformante Humanoide Robotik Systeme am IAR. Das KIT erforscht und entwickelt humanoide Roboter, die Aufgaben im Haushalt und in industriellen Umgebungen verrichten. Dabei spielt die Frage eine zentrale Rolle, wie diese ihre Fähigkeiten aus Bildern, Sprache und Tastsinn lernen können. Der humanoide Roboter ARMAR-6 verbessert seine Fähigkeiten mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens, indem er Menschen bei ihren Tätigkeiten beobachtet. Er kann Hand-in-Hand mit dem Menschen bei Wartungsaufgaben in Industrieanlagen arbeiten. Mit KI-Methoden kann er beurteilen, wann ein Techniker Hilfe benötigt und bietet diese an, indem er mit ihm spricht. 

High-Performance-Roboterteams könnten Herausforderungen bewältigen, an denen einzelne spezialisierte Maschinen scheitern. „Autonome Roboternetzwerke werden zukünftig eine Schlüsseltechnologie sein“, sagt Michael Flad, Forschungsgruppenleiter Kooperative Systeme am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) des KIT. Schwimmende oder fliegende Drohnen könnten in der Tiefsee oder auf dem Mars geeignete Standorte für Ausrüstung oder Untersuchungen auskundschaften, während sich andere Einheiten dorthin bewegen und Material bringen, verladen und aufbauen. „Für solche Aufgabenstellungen brauchen wir Robotersysteme mit vielfältigen Fähigkeiten“, so Flad. Die Systeme müssen in der Lage sein, ihnen vorher unbekannte Objekte zu greifen und zu manipulieren, sich an sich ändernde Umgebungen anzupassen, und vor allem Aufgaben im Team zu verteilen und abzustimmen. „Dafür brauchen wir zuverlässige Algorithmen, die Informationen bündeln und ihre Koordination ermöglichen, aber auch Schnittstellen, durch die menschliche Bediener und das Roboterteam die Mission gemeinsam planen und koordinieren können.“ Benötigt werden all diese Fähigkeiten auch beim Autonomen Fahren sowie in Logistik und Transport.  

„Das Ziel des Autonomen Fahrens – mehr Sicherheit, Komfort, Energieeffizienz und Zeitersparnis – lässt sich nur verwirklichen, wenn wir die autonomen Systeme so miteinander vernetzen und sie so gestalten, dass sie selbstständig und koordiniert handeln“, sagt Marius Zöllner, Leiter des Testfelds Autonomes Fahren Baden-Württemberg (TAFBW). „Dazu müssen autonome Fahrzeuge sowohl ihre Umgebung wahrnehmen, die jeweilige Situation verstehen und schließlich die richtigen Verhaltensentscheidungen treffen“, so der Professor am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT weiter. Dies gelinge mithilfe von Verfahren der KI und des Maschinellen Lernens. Damit das Gesamtsystem am Ende auch zuverlässig und sicher funktioniert, „müssen wir neuronale Netze besser verstehen und ihre Entscheidungen nachvollziehen können. Dazu müssen wir die Art überdenken, wie wir solche Systeme entwickeln.“ 

„Durch lernende Systeme werden sich unsere Arbeitsbedingungen schneller und öfter verändern, als wir das bislang gewohnt waren“, sagt Barbara Deml, Professorin und Leiterin des Instituts für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation (ifab). „Für Unternehmen bedeutet das, dass sie flexibler und schlanker werden müssen. Für Arbeitnehmer heißt das, dass sie vielleicht gar nicht mehr fest zu einer Organisation gehören, ihre Dienstleistung auf Plattformen anbieten und zeitlich befristet für den ein oder anderen Auftraggeber tätig sind“, erwartet die Psychologin und Ingenieurin. „Das könnte auch unser Verständnis von Unternehmenskultur obsolet machen.“ Diese Punkte müssten aber nicht nur arbeitstechnisch, sondern auch gesellschaftspolitisch angegangen werden: „Wir müssen zum Beispiel vor dem Hintergrund zeitlicher und räumlicher Flexibilitätsanforderungen auch Arbeitsschutz neu denken.“ 

„Bei allen positiven Folgen, die der Weiterentwicklung von KI und Digitalisierung zugeschrieben werden, machen sich viele Menschen Sorgen, weil Fragen nach dem zukünftigen Verhältnis von Mensch und Algorithmus sowie nach möglichem Kontrollverlust noch weitgehend ungeklärt sind“, sagt Armin Grunwald, der Leiter des Instituts für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS). „Komplexe Software hat eine ähnliche Wirkung wie Institutionen – sie reguliert unser Handeln“, erläutert der Physiker und Philosoph, der auch das Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag leitet. „In welcher Weise sie das tut, hängt von den Werten und Interessen ihrer Erzeuger ab. Wenn also Digitalisierung in ethisch reflektierter Weise gestaltet werden soll, muss erforscht werden, wie die Anforderungen an Software und ihre Realisierung aussehen müssten, um Ergebnisse im Einklang mit ethischen Standards erwarten zu lassen. Selbstfahrende Autos sind hier ein gutes Beispiel“, so der Professor weiter.  

„Das Besondere an der KI-Forschung des KIT ist, dass wir die verschiedensten Anwendungsszenarien von KI erforschen, vom Autonomen Fahren über Assistenzroboter für Industrie, Haushalt und Pflege bis hin zur Produktionsrobotik und der Cybersicherheit“, betont Michael Decker, der den Bereich II Informatik, Wirtschaft und Gesellschaft des KIT leitet. Denn einerseits müssten neue KI-Methoden entwickelt werden, um die unterschiedlichen Probleme zu lösen, und andererseits kann man aus gelungenen Lösungen in anderen Anwendungsbereichen lernen. „Dieses problemorientierte Vorgehen nützt unmittelbar der Technikentwicklung. Am KIT haben wir zudem großartige Expertise im Algorithm Engineering. Die strukturierte Entwicklung von Algorithmen, die auch mit gewaltigen Datenmengen umgehen können, ergänzt die KI-Forschung in optimaler Weise“, sagt der Professor für Technikfolgenabschätzung.

-PM Karlsruher Institut für Technologie (KIT)-

 

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Foto: © SonicWall Security Center

Zahl der zielgerichteten Cyberattacken steigt weiterhin stark an

SonicWall präsentiert den aktuellen Cyber Threat Report 2019 zur weltweiten Bedrohungslage

Die Zahl der Malware-Attacken erreicht Rekordhöhe: Für das Jahr 2018 konnte SonicWall 10,52 Milliarden Angriffe verzeichnen. Die Spezialisten der SonicWall Capture Labs konnten zudem insgesamt 391.689 neue Angriffsvarianten identifizieren. Für 19,2 Prozent der Malware-Attacken nutzten Cyberkriminelle nicht-standardisierte Ports. Ein weiteres, noch junges Phänomen: Die Zahl der Angriffe auf IoT-Geräte eskaliert. Sie stieg im Jahr 2018 um 217 Prozent im Vergleich zum Vorjahr.

SonicWall veröffentlicht den SonicWall Cyber Threat Report 2019 und gibt damit einen detaillierten Einblick in die aktuelle Bedrohungslandschaft. Die Informationen basieren auf den Daten, die mehr als eine Million Sensoren in weltweiten Netzwerken liefern. Analysiert von den SonicWall Capture Labs, einem Team aus Sicherheitsspezialisten und Bedrohungsforschern, zeigen die für das Jahr 2018 gesammelten Bedrohungsinformationen zum einen eine Eskalation der Zahl an Cyberattacken, zum anderen neue, zielgerichtete Bedrohungstaktiken, die Cyberkriminelle verstärkt nutzen.

„Cyberkriminelle lassen in ihren Anstrengungen nicht nach, sich wertvolle Daten und geistiges Eigentum illegal anzueignen“, erklärt Bill Conner, President und CEO von SonicWall. „Wir müssen in diesem Cyber-Wettrüsten unnachgiebig bleiben. Der Informationsaustausch hinsichtlich der aktuellen Bedrohungslage bietet unseren Kunden und Partnern einen taktischen Vorteil. Zudem ist es wichtig, diejenigen, die an vorderster Front gegen Cyberkriminalität kämpfen, mit fundierten Informationen zu unterstützen, weltweit ein Bewusstsein für die aktuelle Bedrohungslandschaft zu schaffen und mit allen Beteiligten im Dialog über die häufigsten Cyberbedrohungen zu bleiben.“

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Foto: © SonicWall Security Center
Angesichts der Schwachstellen wie Spoiler, PortSmash, Foreshadow, Meltdown und Spectre, die auch zu Seitenkanalbedrohungen führen können, geben Prozessor-Schwachstellen laut SonicWalls Sicherheitsspezialisten wachsenden Anlass zur Sorge – sowohl für Software- als auch Hardwaretechnologien.

SonicWalls zum Patent angemeldete Technologie Real-Time Deep Memory Inspection™ (RTDMI) identifizierte in den ersten Monaten des Jahres 2019 bereits 74.290 noch nie dagewesene Angriffe. Diese Angriffsvarianten, die auch Seitenkanalbedrohungen umfassten, waren so einzigartig und komplex, dass es zum Zeitpunkt der Entdeckung noch keine Signaturen gab.

Mit dem zunehmend hohen Niveau und Entwicklungsstand der Sicherheitsmaßnahmen für Netzwerke steigt auch die Anonymität der Angriffe. Dies umfasst auch Angriffe über nicht-standardisierte Ports, denn so können Cyberkriminelle sicherstellen, dass schadhafte Payloads unentdeckt ans Ziel gelangen. Basierend auf einer Stichprobe von mehr als 700 Millionen Malware-Angriffen fand SonicWall heraus, dass 19,2 Prozent aller Malware-Angriffe im Jahr 2018 über nicht-standardisierte Ports ausgeführt wurden. Dies entspricht einem Anstieg von 8,7 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

„Die Sorge um die Sicherheit und den Datenschutz ist größer denn je. Die Wirtschaft und die Regierungen müssen zusammenarbeiten, um ein sichereres Umfeld zu schaffen, um Risiken zu minimieren und um das Vertrauen der Gesellschaft in den Staat und der Verbraucher in die Wirtschaft zu stärken“, ergänzt Michael Chertoff, Vorstandsvorsitzender und Mitbegründer der Chertoff-Gruppe und ehemaliger US-Minister der Heimatschutzbehörde. „Dieser Bericht liefert eine kritische Analyse zur Weiterentwicklung von Bedrohungstaktiken und -methoden der Cyberkriminellen. Da sich Unternehmen und Organisationen zunehmend auf Metriken verlassen, um Risiken zu verstehen und Prognosen zu stellen, werden die Informationen des Threat Reports Unternehmen und Behörden optimal dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen bezüglich ihrer Investitionen in Sicherheit zu treffen.“

PDFs und Office-Dateien sind seit langem etablierte Tools in Unternehmen jeder Größe und jeder Branche. Cyberkriminelle nutzen diese vertrauenswürdigen Dateien, um herkömmliche Firewalls und Single-Engine-Sandboxes zu umgehen und so Malware einzubringen. Der Multi-Engine-Sandbox-Service von SonicWall entdeckte 2018 Bedrohungen in über 47.000 PDF-Dateien und nahezu 51.000 Office-Dateien. Dies stellt ein wachsendes Problem dar, da die meisten Sicherheitsvorkehrungen die in diesen Dateien enthaltene Malware nicht erkennen und abwehren können.

Der jährliche Bericht zur Bedrohungslage ist das Ergebnis der Analysen der SonicWall Capture Labs. Die Sicherheitsspezialisten untersuchen und bewerten täglich die Daten von mehr als 200.000 Angriffen und Malware-Samples, um kriminelle Aktivitäten einzuordnen und zu dokumentieren.

  • Im Jahr 2018 wurden 10,52 Milliarden Malware-Angriffe abgewehrt – das ist die höchste Zahl seit Beginn der Aufzeichnungen von SonicWall.
  • Die Zahl der IoT-Angriffe stieg im Jahr 2018 um 217,5 Prozent im Vergleich zum Vorjahr.
  • Im Jahr 2018 wurden mehr als 2,8 Millionen verschlüsselte Malware-Angriffe blockiert. Das entspricht einem Zuwachs von 27 Prozent gegenüber dem Vorjahr.
  • Die Zahl der Ransomware-Attacken stieg gegenüber dem Vorjahr um 11 Prozent.
  • Die Zahl der Angriffe auf Web-Apps stieg um 56 Prozent.
  • Insgesamt kam es im Jahr 2018 zu 3,9 Billionen Eindringversuchen.

Den vollständigen Threat Report finden Sie unter www.sonicwall.com/ThreatReport. Kontinuierlich aktualisierte Informationen zu Cyberbedrohungen, zu den neuesten Trends sowie zu Angriffsformen und aktuellen Zahlen stehen kostenfrei im SonicWall Security Center zur Verfügung: https://securitycenter.sonicwall.com/m/page/worldwide-attacks.

-PM SonicWall/ griffity GmbH-

 

v.l.: Thorsten Ecke, Prof. Udo Helmbrecht, Ammar Alkassar
Foto: © Infodas

RSA Conference 2019

INFODAS: SDot Diode erhält GEHEIM-Zulassung für NATO und EU

Die SDoT Diode der INFODAS GmbH ist die einzige Diode der Welt, die kritischen und klassifizierten Systemen einen sicheren unidirektionalen Datenaustausch zwischen unterschiedlich eingestuften Domänen ermöglicht. Unabhängige Prüflabore haben jetzt in Zusammenarbeit mit dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) das sehr hohe Sicherheitsniveau bestätigt und der SDoT Diode die Zulassung bis DEUTSCH, NATO und EU GEHEIM erteilt. Mit einem Datendurchsatz von bis zu 9,1 Gbit/s ist sie die derzeit schnellste für GEHEIM zugelassene Dioden-Lösung am Markt. Auf der RSA Conference in San Francisco (4. – 8. März 2019) präsentierte Infodas die SDoT Diode® dem internationalen Publikum.

infodas ist auf diese Leistung sehr stolz und bedankt sich bei allen involvierten Partien ausdrücklich für ihr Engagement und ihren Einsatz. Prof. Udo Helmbrecht, Executive Director der Europäischen Agentur für Netz- und Informationssicherheit sowie Ammar Alkassar, Innovationsbeauftragter des Saarlandes haben Thorsten Ecke, Geschäftsführer der infodas am Stand auf dem German Pavillon auf der RSA IT-Sicherheitsmesse in San Francisco besucht und persönlich zu dieser Leistung gratuliert.

infodas ist ein deutscher Pionier in der Cybersicherheit, der seit 1974 Lösungen für den öffentlichen Sektor entwickelt und eng mit dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zusammenarbeitet. Die SDoT (Secure Domain Transition) Produkte erlauben es, Systeme mit Daten unterschiedlicher Einstufung von „Unklassifiziert bis Geheim“, sicher miteinander zu verbinden. So werden Daten geteilt, die ausgetauscht werden sollen und alle anderen Daten vor bewusstem oder versehentlichem Abfluss geschützt.

SDoT Produkte werden in sehr anspruchsvollen und operativ wichtigen Szenarien im öffentlichen und privaten Sektor rund um die Welt eingesetzt (z.B. Projekte für: Marineschiffe, Drohnen, Satelliten, mobile Datencenter in der Wüste, Waffensysteme, Flugkontrolle, Security Operation Center und kritische Infrastrukturen (ICS)).

In einer datengetriebenen Welt produzieren, sammeln und verarbeiten Organisationen und Maschinen Daten aus Systemen unterschiedlicher Kritikalität und Klassifizierung. Eine hohe Menge an Daten muss vielfach in Echtzeit und mit niedriger Latenz übertragen werden. Diese erhöhte Vernetzung führt zu unterschiedlichen Cyber-Risiken. Isoliert man Systeme von hoher Kritikalität oder Klassifizierung, kann nicht effizient gearbeitet werden. Auch wenn heutige Firewalls sehr weit entwickelt sind, erlauben sie immer einen bidirektionalen Austausch von Daten und schaffen keine robuste Separierung von kritischen Domänen. Dagegen schaffen Datendioden eine sichere unidirektionale Kommunikation und schützen so kritische Netzwerke und Datenquellen vor Cyber-Risiken. Das macht Datendioden ideal für Szenarien in denen Daten in geheime Domänen bzw. höher klassifizierte Netzwerke gelangen müssen (z.B. Satellitenbilder, Positionsdaten, Telekommunikationsdaten) oder spezifische Daten aus kritischen Netzwerken (z.B. Maschinen- und Sensordaten) ohne Zugriff in diese Netzwerke in die Cloud (z.B. für predictive maintenance) gelangen sollen.

Alle physikalischen Dioden verwenden Lichtwellenleiter, um den unidirektionalen Datenaustausch sicherzustellen. Dies hat zur Folge, dass die Geschwindigkeit des Datenaustausches reduziert wird, keine Informationen über den Datenerhalt vorliegen oder Proxyserver eingesetzt werden müssen. Die SDoT Diode überwindet alle diese Probleme traditioneller Dioden und erweitert die Einsatzszenarien um ein Vielfaches. Die SDoT Diode ist auch außerhalb von NATO und EU verfügbar.

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Link zur NATO / EU / Deutsch GEHEIM Zulassung des BSI für die SdoT Diode Version 1.1 https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Sicherheitsberatung/ZugelasseneProdukte/zugelasseneProdukte_node.html

-PM Infodas GmbH-