„Echtzeitfähige Machine-Learning“- Lösungen für resiliente und sichere 5G/6G-Netze am Beispiel von Automatisierungsanwendungen
„EMiL“ ist eine neue Technologie, die das Potential hat, das Mobilfunknetz der Zukunft zu revolutionieren. In Zeiten von Industrie 4.0 und Automatisierungen wird die Bedeutung von stabilen und sicheren Netzwerken immer größer. Doch was passiert, wenn es zu Netzstörungen kommt? Hier kommt Machine Learning ins Spiel! „EMiL“ ermöglicht die Echtzeit-Bewertung von Störungen im Netzwerk und gibt Empfehlungen, um diese schnell und effektiv zu beheben. Damit wird eine zuverlässige Netzwerkleistung gewährleistet, die gerade für kritische Anwendungen wie Internet of Things von entscheidender Bedeutung ist.
Die Angriffe auf die kritische Infrastruktur steigen weltweit stark an. Der wachsende Datenverkehr über Mobilfunknetze führt dazu, dass auch hier die Angriffe zukünftig häufiger werden.
Angriffe auf Mobilfunknetze sollen zukünftig mittels Machine Learning (ML) zuverlässig erkannt werden. Mit Hilfe von ML wird dabei rechtzeitig auf alternative Mobilfunkressourcen in ungestörten Frequenzbändern ausgewichen.
Um die IT-Sicherheit und Resilienz von 5G/6G-Netzen zu verbessern, werden im Projekt geeignete Methoden des maschinellen Lernens zur Erkennung und Vorhersage von Störungen, deren Klassifizierung und dem Einleiten von Gegenmaßnahmen untersucht und prototypisch umgesetzt.
Es werden Algorithmen für lokale und verteilte Angriffserkennung mittels Machine Learning (ML) auf Edge-Servern/-Devices und ein hierarchischen Steuerungs- und Reporting-System im 5G/6G-Core entwickelt.
Mit dem Roll-out der 5G-Netze ist eine stärkere Nutzung von Mobilfunknetzen für IOT-Anwendungen zu beobachten. Eine Absicherung gegen Angriffe wird die Nutzung von 5G-Netzen für viele zusätzliche Anwendungen ermöglichen.
Projektlaufzeit: 31.12.2022 -31.12.2024 Fördersumme: 1,5 Mio. € Partner: Exelonix GmbH, Merantix Labs GmbH (Merantix Momentum), IHP GmbH – Innovations for High Performance Microelectronics/Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik Projektleitung: Dr. Matthias Stege, exelonix GmbH Website: www.merantix-momentum.com
