Laufende Projekte
Automatisierte Verifikation von Resilienz und Resilience by Design
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| Mitarbeiter:innen: | |
| Förderung: | DFG (Schwerpunktpogramm SPP 2378) |
| Laufzeit: | October 2023 - September 2026 |
| Webseite: | https://www.resilient-worlds.org |
Gemeinsames Projekt mit der TU München (Prof. Holger Boche) im Rahmen des Schwerpunktpogramms SPP 2378/1 - Resilient Worlds.
Die automatisierte Verifikation von Resilienz und Vertrauenswürdigkeit sowie Resilience by Design wurden als zentrale Herausforderungen für die 6. Generation (6G) von Mobilfunksystemen identifiziert. In diesem Projekt werden diese Fragestellungen adressiert, indem informations- und codierungstheoretische Grundlagen für die Kommunikation unter feindlichen Jamming-Angriffen entwickelt werden; insbesondere für praxisrelevante Kanalmodelle. Die automatisierte Verifikation wird dann aus fundamentaler, algorithmischer Sicht analysiert. Dazu wird das Konzept der Turing-Maschinen verwendet, das die grundlegenden Leistungsgrenzen heutiger digitaler Hardware-Plattformen aufzeigt. Neuromorphic Computing hat ein enormes Potenzial, die Grenzen heutiger digitaler Hardware zu überwinden, und dementsprechend werden auch die Fragen der automatisierten Verifikation von Resilienz und Vertrauenswürdigkeit sowie Resilience by Design für solche leistungsstarken Rechenmodelle untersucht. Dies wird insbesondere durch die erheblichen Fortschritte im Hardwaredesign für Neuromorphic Computing motiviert, die in letzter Zeit erzielt wurden. Abschließend werden Designregeln und Einsichten für Resilience by Design entwickelt. Dazu werden zusätzliche Koordinationsressourcen bei den Benutzern innerhalb des Kommunikationssystems angenommen und untersucht, wie diese genutzt werden können, um das System direkt auf der physikalischen Schicht robust und resilient zu entwerfen.
Effektive Leistungsevaluation sicherer Kommunikations- und Identifikationssysteme
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| Förderung: | DFG |
| Laufzeit: | October 2022 - June 2026 |
Gemeinsames Projekt mit der TU München (Prof. Holger Boche).
Zusammenfassung: Moderne Kommunikationssysteme müssen vordefinierte Anforderungen an die spektrale Effizienz und die Sicherheit erfüllen. Physical Layer Security ist ein Konzept, das beide Anforderungen vereint und sie mit entropischen Größen in Verbindung setzt. In diesem Projekt wird ein auf Turing Maschinen basierendes Framework entwickelt, um die Frage zu beantworten, ob ein Kommunikationssystem solche Anforderungen erfüllt oder nicht. Es ist bekannt, dass die Klasse der Turing-lösbaren Probleme mit der Klasse der algorithmisch lösbaren Probleme übereinstimmt, so dass dieses Framework die theoretische Grundlage für eine effektive Verifikation solcher Leistungsanforderungen liefert. Ein Hauptproblem hier ist, zu entscheiden, ob die Performancefunktionen, insbesondere die (Kanal-)Kapazitäten, aber auch tatsächliche Code-Konstruktionen von relevanten Kommunikationsszenarien, insbesondere solche mit Sicherheitsanforderungen und aktiven Jammern, Turing-berechenbar sind. Dies ist eine notwendige Voraussetzung dafür, dass die entsprechenden Kommunikationsprotokolle effektiv verifizierbar sind. In diesem Projekt werden verschiedene Szenarien einschließlich des Wiretap Kanals und des Wiretap Kanals mit aktivem Jammer untersucht. Diese werden zuerst für sichere Kommunikation oder sichere Identifikation untersucht. Abschließend wird ein ganzheitliches System entwickelt und analysiert, das diese verschiedenen Aufgaben gleichzeitig auf der physikalischen Schicht integriert.
CeTI − Zentrums für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion (Teilprojekt)
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| Förderung: | DFG (Exzellenzcluster EXC 2050) |
| Laufzeit: | January 2019 - December 2025 |
| Webseite: | https://ceti.one |
CeTI ist ein Exzellenzcluster mit der zentralen Vision, Menschen zu befähigen, in Quasi-Echtzeit mit cyber-physischen Systemen (CPS) in der realen oder virtuellen Welt über intelligente Wide-Area Kommunikationsnetzwerke zu interagieren.
6G-life − Digitale Transformation und Souveränität zukünftiger Kommunikationsnetze (Teilprojekt)
| Projektverantwortlicher: | |
| Mitarbeiter:innen: | |
| Förderung: | BMBF (Forschungs-Hub) |
| Laufzeit: | August 2021 - August 2025 |
| Webseite: | https://www.forschung-it-sicherheit-kommunikationssysteme.de/forschung/kommunikationssysteme/6g-forschungs-hubs/6g-life |
6G-life ist ein gemeinsamer Forschungs-Hub zum Thema 6G der TU Dresden und der TU München (Volumen insgesamt 50M €).
6G-ANNA − Ganzheitliche Ansätze für Mobilfunknetze der 6. Generation (Teilprojekt)
| Projektverantwortlicher: | |
| Mitarbeiter:innen: | |
| Förderung: | BMBF (Leuchtturmprojekt) |
| Laufzeit: | July 2022 - June 2025 |
| Webseite: | https://www.forschung-it-sicherheit-kommunikationssysteme.de/projekte/6g-anna |
6G-ANNA ist ein Leuchtturmprojekt zum Thema 6G mit vielen Partnern aus Industrie und Forschung (Volumen insgesamt 38M €).
Maschinelles Lernen für Sicherheit auf dem Physical Layer
| Projektverantwortlicher: | |
| Mitarbeiter:innen: | |
| Förderung: | DFG |
| Laufzeit: | October 2022 - April 2025 |
Zusamenfassung: Die Digitalisierung der Informationsverarbeitung verändert das Leben eines jeden tiefgreifend, indem Informationen fast überall und jederzeit verfügbar sind. Damit verbunden ist die Notwendigkeit von spektral effizienten (drahtlosen) Kommunikationssystemen und insbesondere ausgeklügelten Sicherheitsmechanismen, die die Kommunikation vor gegnerischen Angriffen schützen und die Privatsphäre der Daten und Benutzer schützen. Sicherheitsrelevante Aufgaben werden derzeit auf höheren Schichten realisiert und basieren in der Regel auf kryptographischen Prinzipien. Diese haben einen breiten Anwendungsbereich und basieren auf der Annahme ungenügender Rechenleistung von Gegnern und mathematischen Schwierigkeit bestimmter Probleme. Aufgrund zunehmender Rechenleistung, verbesserter Algorithmen und jüngster Fortschritte in der Zahlentheorie werden diese Ansätze jedoch immer unsicherer. In letzter Zeit wurde das Konzept der Sicherheit für das Physical Layer oder der informationstheoretischen Sicherheit als Ergänzung zu kryptographischen Techniken untersucht. Solche Ansätze bieten zuverlässige Kommunikation und angreiferunabhängige Sicherheit auf dem Physical Layer, indem sie die physikalischen Eigenschaften des Kommunikationskanals ausnutzen. Praktische Implementierungen stecken jedoch noch immer in den Kinderschuhen. Dies ist auf Herausforderungen wie die Generalisierbarkeit auf beliebige und sich ändernde Netzwerkkonfigurationen und Kanalbedingungen zurückzuführen. Vor kurzen wurde gezeigt, dass mit Hilfe von maschinellen Lernen schnelle und zuverlässige Kommunikationsschemata erlernt werden können. Im Speziellen wurden dafür sogenannte Deep Neural Networks verwendet. Diese Techniken können dazu beitragen, einige der Herausforderungen zu lösen, mit denen die Kommunikationstheorie konfrontiert ist. Weiterhin bieten sie die Möglichkeit, ausgefeilte Kommunikationssysteme zu entwerfen, die nicht von Hand auf bestimmte Kanalbedingungen abgestimmt werden müssen, aber flexibel und für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind. Dieses Projekt befasst sich mit der Herausforderung, Techniken des maschinellen Lernens für sichere (drahtlose) Kommunikationssysteme zu entwickeln. Die drei Kernpunkte des Antrags sind: Das erste Ziel besteht darin, geeignete Sicherheitsmetriken zu identifizieren, zu untersuchen und zu entwickeln. Solche Metriken müssen so ausgewählt und entwickelt werden, dass sie ihre Sicherheit beibehalten und die Einbeziehung verschiedener Lernalgorithmen in das Training ermöglichen. Das zweite Ziel besteht darin, bisherige Kommunikationsmodelle im Rahmen der Deep Learning Techniken weiterzuentwickeln. Dieser Teil wird die jüngsten Entwicklungen für Kodierung und Kommunikation aufgreifen und diese Modelle auf sichere Kommunikation erweitern. Das dritte Ziel ist alternative Techniken des maschinellen Lernens, wie "reinforcement learning", "recurrent neural networks" oder "generative adversarial networks" einzubeziehen.