Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Steigerung der Vertrauenswür­digkeit in mobilen Netzen (IGEL-AI)

© IGEL-AI

Ziel des Projektes ist die Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit von zukünftigen Mobilfunknetzen der 6. Generation. Das Vorhaben zielt insbesondere auf die Verbesserung der Sicherheit von 6G-Systemen ab. Dies soll unter anderem durch den Einsatz von Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) unterstützt werden. KI-Verfahren kommen dabei sowohl im Bereich der Angriffsabwehr (Prevention) als auch im Bereich der Angriffserkennung (Detection) zum Einsatz. Das Projekt entwickelt Lösungen auf allen Netzschichten, beginnend bei der physikalischen Übertragungssicht. Es wird ein Cross-Layer-Security-Ansatz verfolgt, welcher die Wechselwirkungen der einzelnen Schichten und der zugehörigen Sicherheitslösungen berücksichtigt, um so ein Schichtenübergreifendes, effizientes und optimiertes Gesamtsicherheitskonzept zu schaffen. Die entwickelten Lösungen sollen im Rahmen des Projektes in Proof-of-Concept-Implementierungen umgesetzt und anhand von ausgewählten Anwendungsfällen demonstriert werden.

Die Arbeiten der TU Dresden liegen insbesondere im Bereich der KI-basierten Schlüsselerzeugung durch Ausnutzung von Kanaleigenschaften auf der physikalischen Übertragungssicht. Dabei sollen sowohl Punkt-zu-Punkt-Schlüsselaustauschverfahren als auch Gruppenschlüsselaustauschverfahren erforscht werden. Je nach Einsatzumgebung unterscheiden sich die Kanaleigenschaften, was wiederum Einfluss auf die Schlüsselgenerierungsrate und die Auswahl und Parametrisierung der Algorithmen hat, um einen effizienten und sicheren Schlüsselaustausch zu ermöglichen. Die Verfahren der künstlichen Intelligenz helfen hier unter anderem dabei, die Adaption dieser Parametrisierung an die konkrete Einsatzumgebung zu automatisieren.

© Nils Eisfeld

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