Neue Forschungsergebnisse aus dem KI-Produktionsnetzwerks Augsburg zeigen, wie mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz bestehenden Softwaresysteme in Unternehmen besser vor Angriffen mit Erpressungssoftware geschützt werden könne. Aktuellstes Beispiel für einen Angriffe mit Ransomware war der Fall beim Landmaschinenhersteller AGCO im Mai 2022 zu dem auch der Traktorenhersteller Fend aus dem Allgäu gehört. Die Folgen Datenverlust und Produktionsausfall.

Produktionsunternehmen haben hier eine besondere Herausforderung: Die genutzte Softwarearchitektur ist meist ein über die Jahre gewachsenes, unübersichtliches und teils veraltetes Netz aus Abhängigkeiten, Servern und Diensten. Ein komplett neues System aufzubauen ist meist keine Option, daher forscht man in Augsburg an der Sicherung der bestehenden Strukturen.

Softwarearchitektur ist wie ein Haus

„Stellen Sie sich eine Softwarearchitektur wie ein Haus vor: Wenn Sie einen Neubau beziehen, gibt es Pläne des Grundrisses, der Kabelverlegung, etc. Aber was, wenn Sie einen Altbau erwerben? Die Baupläne sind veraltet, Kabel liegen irgendwo in der Wand und plötzlich steht ein Dieb im Haus, der über eine Hintertür eingebrochen ist, die nirgendwo verzeichnet ist. So in etwa können Sie sich den Zustand in vielen digitalisierten Produktionslinien vorstellen“, schildert Prof. Dr. Bernhard Bauer, Professor für Softwaremethodik für verteilte Systeme an der Universität Augsburg und Mitglied des KI-Produktionsnetzwerks Augsburg.

Das Konzept heißt Architecture Mining

Sein Team forscht an der Identifizierung von Schwachstellen durch Rekonstruktion, Visualisierung und Analyse bestehender Softwarearchitektur mit Hilfe von KI, dem sogenannten Architecture Mining. „Wenn wir die Architektur kennen, können wir Stellen, an den Malware ansetzen kann, identifizieren, schließen sowie Notfallpläne entwickeln“, erklärt Bauer. Julia Rauscher arbeitet im Rahmen ihrer Doktorarbeit an dem Erkennen von Mustern in der Softwarearchitektur. Dafür entwickelt sie ein generisches Pattern Recognition Framework. „Bei der Mustererkennung erwies sich als besonders vielversprechend die Kombination von Softwarebestandteilen mit Hardware-Komponenten, um so eine ganzheitliche Identifikation von Schwachstellen zu ermöglichen. „Um auch hier den Haus-Vergleich zu bemühen: Wenn alle Fenster offen sind, wäre das ein Muster für Gefahr“, erläutert die Studentin.

Erfolgreiche Ausgründung qbilon GmbH 

Aus dem Forschungsteam gründete sich die qbilon GmbH aus. Als EXIST-Forschungstransferprojekt gestartet analysiert und bewertet das Start-up heute erfolgreich die IT-Struktur von Unternehmen, damit diese anhand einer umfassende, anpassbare und intuitiv verständliche Live-Übersicht der IT-Landschaft, gute Entscheidung für die Sicherheit und Weiterentwicklung ihrer Systeme treffen können.

Weitere Pläne im KI-Produktionsnetzwerk Augsburg

„Um mit kleinen und mittelständischen Unternehmen gemeinsam den Weg in die KI-basierte Fertigung zu gehen, ist es wichtig, das Thema der Sicherheit nicht aus den Augen zu verlieren und Lösungswege aufzuzeigen. Zudem stellt die hinter unserer geplanten Produktionsanlage stehende Softwarearchitektur einen digitalen Zwilling dieser dar und wird uns wertvolle Einblicke liefern“, resümiert Prof. Dr. Markus Sause, Direktor des KI-Produktionsnetzwerks an der Universität Augsburg.

Weitere Informationen zu dem KI-Produktionsnetzwerk Augsburg finden Sie unter https://www.uni-augsburg.de/de/forschung/einrichtungen/institute/ki-produktionsnetzwerk/.