Um eine umfassende Sicherheitslösung zu erhalten, adressiert SunRISE mehrere Schlüsselaspekte, die für zukünftige IoT-Systeme entscheidend sind. Der innovative Kern besteht in Mikroelektronik-Entwicklung für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Ausprägung von maschinellem Lernen in Kombination mit Privacy- enhancing Technologien wie homomorpher Verschlüsselung. Die dadurch ermöglichte gemeinsame Nutzung von Security Intelligence-Daten von IoT Geräten bis hin zu Cloud-Backends führt zu einem größeren Datenbestand. Damit wird das maschinelle Lernen auf Ebene der Cloud und der Edge Nodes beschleunigt und die Gesamtsystemsicherheit steigt. Erkannte Sicherheitslücken oder laufende Angriffe werden schneller erkannt und die Zeit bis zur Behebung durch maschinell generierte Gegenmaßnahmen wird verkürzt. Die Gefahr des Verlustes vertraulicher Daten wird durch den Einsatz von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre, wie homomorpher Verschlüsselung entschärft.
Verbundprojekt: Datensicherheit im Internet der Dinge - SunRISE -; Teilvorhaben: Entwurf und Entwicklung von Tools für drahtlose Netzwerksicherheit von IoT
Laufzeit:
01.08.2019
- 31.10.2022
Förderkennzeichen: 16ES0974
Koordinator: Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) - Institutsteil Entwurfsautomatisierung
Verbund:
Datensicherheit im Internet der Dinge
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Belgien
Niederlande
Themen:
Förderung
Information u. Kommunikation
Weitere Informationen
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