Systeme der Fertigungs- und Prozessautomatisierung sind zunehmend gekennzeichnet durch vernetzte Rechner-, Mess-, Steuer- und Regelsysteme, vernetzte Agenten und Sensoren wie den Einsatz von SelfX-Technologien. Unterschiedliche Systeme und Informationsnetze erzeugen eine Vielfalt an komplexen, dynamisch-heterogenen IT-Landschaften. IT-Standardkomponenten ersetzen zudem immer mehr frühere proprietäre Systeme. Standardisierung und Vernetzung vermehren aber auch die Risiken, in Produktionsprozesse zu gelangen (einzudringen) und per Fernzugriff Geräte und Anlagen zu steuern. Durch Virtualisierung und Simulation lassen sich jedoch existierende Firmenwerte flexibel erfassen und analysieren, ohne dass Produktionsabläufe gestört oder gar unterbrochen werden. Sicherheitsanalysen und Penetrationstests (Cyberattacken) können durchgeführt und Erkenntnisse dann für die Planung in der realen Umsetzung genutzt werden, um Produkte, Abläufe und Prozesse hinsichtlich der Sicherheit zu bewerten (Security Assessment).

Ziel des Projektes SEC-I4.0 ist es daher, eine intelligente Anomalie-Erkennung in Industrienetzen zu ermöglichen und diese vorab in einer Virtualisierungsumgebung zu simulieren. Dabei besteht die Herausforderung auf der einen Seite darin SIEM-Ansätze auf Industrie-Umgebungen zu adaptieren und auf der anderen Seite intelligente Erkennungsalgorithmen auf Basis von „Machine Learning“ zu implementieren. Durch das erweiterte Monitoring auf die IT-Sicherheit soll ein „Security Assessment“ von Industrie4.0-Infrastrukturen ebenfalls ermöglicht werden, ohne dass in die reale Umgebung eingegriffen wird. Das „Security Assessment“ soll nach dem BMWi-Leitfaden „IT-Security in der Industrie 4.0“ erfolgen.

Das SEC-I4.0-Projekt wird daher ein Hardware-/Software-basiertes System entwickeln, das auf Virtualisierung, Simulation und Anomalie-Erkennungsalgorithmen basiert. Dadurch sollen mit dieser Lösung neuartige Erkennungs- und Analyseverfahren für industrielle Kommunikationsprotokolle in Industrie-4.0-Umgebungen möglich sein, die sich automatisiert an die unterschiedlichen Gegebenheiten von industriellen Industrieumgebungen anpassen können.