KI ermöglicht mehr Sicherheit für Smart Homes
Die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung von ursprünglich analogen Mess- und Steuerungskomponenten in Smart Homes eröffnen neben allen Vorteilen auch riskante Sicherheitslücken im eigenen Haushalt. Durch unsichere Geräte können Angreifer gezielte Manipulationsversuche starten, Fehlfunktionen herbeiführen und im schlimmsten Fall sogar auf das gesamte Netzwerk zugreifen. Betriebe aus dem Bereich der Gebäudeautomatisierung verfügen oft nicht über entsprechend geschultes Personal und genug IT-Sicherheits-Know-how, um solche Angriffe zu verhindern. Auch marktübliche IT-Sicherheitslösungen bieten oft nur oberflächlichen Schutz durch einfache Heuristiken.
Im Projekt „KI-gestützte Anomalieerkennung für Smart Homes“ (KIASH) wird darum eine Serviceplattform entwickelt, die es Integratoren, Installateurinnen und Elektrotechnikern ermöglicht, ihren Kundinnen und Kunden ein Sicherheitsmonitoring für ihre Smart Home Umgebung anzubieten. Auf der Serviceplattform werden die Datenflüsse in Smart Home Anwendungen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt und analysiert. Durch Verfahren des maschinellen Lernens können Störungen und Anomalien automatisiert entdeckt werden. Im Projekt soll hierfür eine Infrastruktur entwickelt werden, die sowohl eine lokale Komponente in Form einer Sicherheitsbox im einzelnen Smart Home beinhaltet, als auch eine Cloud-Komponente, in der die erlernten Sicherheitsregeln aus vielen Smart Homes zusammenfließen und so dem Gesamtsystem zugutekommen. Durch die Methode des föderierten Lernens können die verteilten Smart Home Daten dabei für die KI genutzt werden, ohne selbst in die Cloud übertragen werden zu müssen. Dadurch bleibt die Privatsphäre der Kundinnen und Kunden bestmöglich geschützt.
Mit dem Ziel, die IT-Sicherheit in Smart Homes zu steigern, adressiert das Projekt ein hochaktuelles Thema, bei dem es derzeit noch große Lücken im Service gibt. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen wie Handwerksbetriebe im Bereich der Gebäudeautomatisierung sollen durch die im Projekt entwickelte Sicherheitslösung bei der Umsetzung von IT-Schutzmaßnahmen unterstützt werden. Der Einsatz von föderiertem maschinellen Lernen mithilfe einer Cloud-Komponente ist dabei sehr innovativ und verspricht eine hohe Qualität des Sicherheitsmonitorings. Gleichzeitig wird der Aufwand für zusätzlich angebotene Sicherheitslösungen bei den durchführenden Installateurbetrieben reduziert.