Von Cyber-Kriminellen angegriffene Drahtlosnetzwerke "erkennen" die Gefahr künftig selbstständig und ergreifen Massnahmen. Das auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Verfahren hat ein Team der University of Ottawa entwickelt. Es ist gewissermassen ein digitales Immunsystem, so Forschungsleiter Burak Kantarci.
Die Technologie kann Störsignale automatisch in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, was eine entscheidende Rolle bei der Sicherung der Kommunikationsinfrastruktur spielt. Das Verfahren, das der Netzwerkspezialist ThinkRF kommerzialisieren will, basiert auf zwei kooperierenden KI-Agenten, die kontinuierlich lernen, neue Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Dazu setzen die Entwickler "Deep Reinforcement Learning" ein, ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Computeragent lernt, Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen. Der erste Agent ist der Störfallmelder, der zweite entwickelt auf dieser Erkenntnis nahezu in Echtzeit eine Gegenreaktion, die das Netzwerk funktionsfähig erhält, heißt es.
In kontrollierten Testszenarien hat das System unter verschiedenen Funkbedingungen eine robuste Ausfallsicherheit und schnelle Reaktionsfähigkeit gezeigt. "Ausfallsichere Funksysteme sind zunehmend auf autonome, KI-gesteuerte Erkennung und Reaktion auf Störungen angewiesen, um eine praktische und skalierbare Spektrumintelligenz zu ermöglichen", sagt Cliff Ellement, Leiter KI-Lösungen und Produkt-Management bei ThinkRF.
Denn Störungsangriffe können mit geringem Aufwand kritische Dienste betreffen. "Unsere Forschung ist ein Schritt in Richtung drahtloser Netzwerke, die Störungen automatisch erkennen und sich selbst verteidigen können. Das stärkt die souveräne digitale Infrastruktur Kanadas und verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Systemen, auf die sich die Kanadier zunehmend verlassen", so Kantarci abschliessend.
