Datensicherheit für industrielle KI
KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis
Künstliche Intelligenz wird in vielen Industrieunternehmen immer mehr zum unverzichtbaren Werkzeug. Eine verlässliche Datenbasis ist Voraussetzung, damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann. Dieser Beitrag zeigt, wie Unternehmen ihre Daten sichern können.
Industrieunternehmen können heute Daten aus unterschiedlichsten Sensoren erheben und erhalten damit eine Vielzahl an Informationen, beispielsweise zu Vibrationen, Temperaturen oder Energieverbrauch. Künstliche Intelligenz kann diese in Sekundenschnelle analysieren, mit Kontextdaten anreichern und damit wertvolle Erkenntnisse liefern, beispielsweise für Predictive Maintenance oder die Optimierung des Energieverbrauchs.
Bei der Frage, ob KI-Projekte zum Erfolg werden, spielen die Daten eine entscheidende Rolle: Sie müssen vollständig und korrekt sein. Eine durchgängige Datenbasis mit hoher Datenqualität bildet die Grundlage dafür, dass KI die Zusammenhänge richtig erkennt und belastbare Handlungsempfehlungen liefert.
Eine zuverlässige Datenbasis ist in der Praxis nicht immer selbstvertändlich. Schon die fehlerhafte Kalibrierung eines Sensors genügt beispielsweise, um falsche Daten zu erzeugen. Auch Kommunikationsausfälle oder uneinheitliche Datenformate können die Datenbasis beeinträchtigen. Hinzu kommt, dass sich in den immer stärker vernetzten Industrieumgebungen die Angriffsfläche für Cyberattacken ständig vergrößert. Gelingt es Kriminellen, Zugang zu den Netzwerken zu erhalten, so könnten sie fehlerhafte Informationen einspeisen, was die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit des KI-Modells beeinträchtigen kann.
Neben dem Ziel des KI-Einsatzes und der Auswahl eines passenden Models müssen die Daten im Fokus jedes KI-Projekts stehen. Doch wie lässt sich eine belastbare Datenbasis schaffen? Tatsächlich sind hier mehrere Schritte erforderlich. Wichtig ist es, die Daten auf ihrem gesamten Weg abzusichern, und zwar bei der Erfassung an der Maschine, über die Auswertung vor Ort bis hin zur Übertragung an eine Cloud.
Wie lassen sich Daten für KI-Modelle schützen?
Genau diesen Ansatz unterstützt die Endian Secure Digital Platform: Die Datenerhebung an der Maschine oder Anlage erfolgt über die Endian 4i Gateways, die speziell für industrielle Umgebungen entwickelt wurden. Sie sind mit verschiedenen Konnektivitätsoptionen ausgestattet und können mit unterschiedlichen Maschinenprotokollen umgehen. Das schafft die Voraussetzung, sie in jene heterogenen Umgebungen zu integrieren, die in vielen Industrieunternehmen heute Standard sind.
Darüber hinaus verfügen die Endian 4i Gateways über mehrere, fein aufeinander abgestimmte Sicherheitsfunktionen. Dazu gehört beispielsweise eine Firewall und ein Intrusion Detection und Prevention System (IDS/IPS), das ungewöhnliche Aktivitäten automatisiert erkennt und unterbindet. Damit lässt sich die Kommunikation überwachen, um schädliche Anwendungen in Echtzeit zu blockieren.
Ein weiterer Schritt zur Sicherung der Datenbasis ist die Netzwerksegmentierung. Dabei werden große Netzwerke in mehrere kleine Segmente unterteilt und mit einem Endian 4i Gateway abgetrennt. Ziel der Netzwerksegmentierung ist, die laterale Ausbreitung von Schadsoftware zu verhindern, falls ein Angreifer die Firewall überwindet. In Bezug auf die Datenintegrität bedeutet das, dass sich die fehlerhaften Daten nur auf einen gewissen Bereich beschränken und nicht die gesamte Anlage betreffen.
Warum ist ein granulares Zugriffsmanagement wichtig?
Konsequente Zugriffsbeschränkungen sind ein weiterer Schritt, um die Datensicherheit zu erhöhen. Unternehmen müssen sorgfältig planen, wer auf welche Systeme zugreifen darf und welche Aktionen er dort durchführen kann. Mit der Endian Secure Digital Platform lassen sich granulare und rollenbasierte Berechtigungskonzepte nach dem „Need-to-know-Prinzip“ umsetzen: Über ein zentrales Dashboard können Administratoren einzelnen Anwendern oder Anwendergruppen Zugriffe für genau die Maschinen und Daten erteilen, die für die Erfüllung ihrer Aufgaben wichtig sind. Die Endian Secure Digital Platform ermöglicht das Management interner Zugriffe ebenso wie das von Fernzugriffen, beispielsweise für externe Dienstleister. Erfolgt ein Zugriff aus der Ferne, so wird zudem ein VPN-Tunnel aufgebaut, um die Daten vor Manipulationen zu schützen.
Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, strenge Authentifizierungsregeln zu erstellen. Für jeden Zugriff wird eine eindeutige Identifizierung gefordert, ganz unabhängig, ob der Zugriff innerhalb oder außerhalb des Netzwerks erfolgt. Beide Maßnahmen reduzieren die Gefahr unberechtigter Zugriffe und tragen dazu bei, die Integrität der Daten zu sichern.
Edge Computing schafft eine belastbare Datenbasis
Mit der steigenden Leistungsfähigkeit moderner Edge-Hardware lassen sich Daten bereits dort verarbeiten, wo sie entstehen. Auch die Endian 4i Gateways bieten die notwendigen Voraussetzungen für eine lokale Datenverarbeitung. Das reduziert die Zahl der Verarbeitungsschritte und Schnittstellen, an denen Informationen verloren gehen oder manipuliert werden können.
Unternehmen können Messwerte direkt am Netzwerkrand filtern, plausibilisieren oder mit Kontextinformationen anreichern. Die KI greift somit auf eine konsistente Datenbasis zu, ohne dass sämtliche Rohdaten zunächst in externe Systeme übertragen werden müssen. Das verringert die Angriffsfläche, schützt sensible Produktionsdaten und reduziert gleichzeitig den Bandbreitenbedarf. Da weniger Daten übertragen und zentral verarbeitet werden müssen, sinken zudem die Betriebskosten.
Fazit
Der Erfolg industrieller KI-Anwendungen ist abhängig von der Datenqualität. Vollständige, unverfälschte und jederzeit verfügbare Informationen bilden die Grundlage für belastbare Analysen und automatisierte Entscheidungen. Mit einem mehrstufigen Sicherheitskonzept lassen sich dafür die Voraussetzungen schaffen.
Häufige Fragen, klare Antworten
Warum ist Datenqualität entscheidend für KI in der Industrie?
KI liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten vollständig und korrekt sind. Fehlerhafte oder lückenhafte Daten führen zu falschen Analysen und Handlungsempfehlungen. Eine durchgängig gesicherte Datenbasis ist deshalb die Grundlage jedes erfolgreichen KI-Projekts.
Können Angreifer die Daten von KI-Modellen manipulieren?
Ja. Gelingt Kriminellen der Zugriff auf ein Industrienetzwerk, können sie gezielt fehlerhafte Daten einspeisen und so die Genauigkeit des KI-Modells verfälschen. Schon eine falsch kalibrierte Sensorik oder ein Kommunikationsausfall reicht aus, um die Datenbasis zu beeinträchtigen. Deshalb müssen Daten auf ihrem gesamten Weg abgesichert werden.
Wie lassen sich Industriedaten für KI vor Cyberangriffen schützen?
Wichtig ist ein Schutz über den ganzen Datenweg: von der Erfassung an der Maschine über die Auswertung vor Ort bis zur Übertragung in die Cloud. Die Endian 4i Gateways sichern die Datenerhebung mit Firewall sowie Intrusion Detection und Prevention, die ungewöhnliche Aktivitäten automatisch erkennen und blockieren.
Warum ist Netzwerksegmentierung in der OT wichtig?
Netzwerksegmentierung teilt ein grosses Netzwerk in kleinere Bereiche, getrennt durch ein Endian 4i Gateway. Überwindet ein Angreifer die Firewall, bleibt der Schaden auf ein Segment beschränkt und breitet sich nicht auf die gesamte Anlage aus. Fehlerhafte Daten betreffen so nur einen begrenzten Bereich.
Welche Vorteile bietet Edge Computing für die Datenbasis von KI?
Edge Computing verarbeitet Daten direkt dort, wo sie entstehen, noch bevor sie übertragen werden. Die Endian 4i Gateways filtern und prüfen Messwerte bereits am Netzwerkrand. Das reduziert die Angriffsfläche, schützt sensible Produktionsdaten und senkt gleichzeitig Bandbreitenbedarf und Betriebskosten.