ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 05.2019
Ende: 01.2023
Kommunikation, Navigation und Überwachung des Flugverkehrs sind Aufgaben der Flugsicherung. Sie schützt Luftfahrzeuge vor Gefahren und sorgt nicht nur im Personentransport für einen reibungslosen Ablauf: Luftfracht ist für die Logistik-Branche heute unverzichtbar, ob im internationalen Warenhandel oder bei der Versorgung der Bevölkerung mit lebenswichtigen Gütern wie Medikamenten. Damit ist die Flugsicherung ein Angriffsziel, bei dem viel auf dem Spiel steht. Fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung machen auch beim Flugverkehr keinen Halt. So werden IT-Systeme von Flugsicherungsbetreibern in Zukunft den gleichen IT-Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt sein, wie auch schon Systeme der Industrie 4.0 und der Internet of Things. Es fehlen jedoch verbindliche IT-Sicherheitsstandards und -regeln.
Für den Betrieb eines vernetzten Flugverkehrsmanagementsystems werden die aktuelle IT-Sicherheitslage in der Flugsicherung erfasst und Maßnahmen entwickelt, die geeignet sind, diesen Bedrohungen zu begegnen. Dazu entwickeln die Projektpartner einen Katalog von Sicherheitskriterien, Best Practices, neuen Richtlinien, Methoden und Standardvorgehensmodellen, die als Grundlage für ein internationales Standardisierungsvorhaben dienen können.
Das FZI trägt in diesem Projekt insbesondere seine Expertise bei der Identifikation und Analyse von Sicherheitsbedrohungen sowie bei der Definition und Empfehlung von Schutzmaßnahmen bei.
Im Forschungsschwerpunkt „Safety, Security and the Law“ setzt das FZI im Jahr 2021 den Fokus auf die Themen Resilienz für kritische Infrastrukturen, Managing Security, Legal Tech, (Post)-Quantenkryptographie sowie die wechselseitige Beeinflussung von Künstlicher Intelligenz zu Safety und Security.
Förderhinweis:
Das Projekt FLUIT wird im Rahmen der Bekanntmachung „Zivile Sicherheit – Kritische Strukturen und Prozesse in Produktion und Logistik“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
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