Schlüsselwort-Archiv: INDUSTRIE\

Ein Paradigmenwechsel im Bereich IT-Sicherheit in der Industriebranche: Die Immunisierung von Fabriken

Zehn Jahre sind in der Cybersicherheitbranche viel Zeit. Hätten wir 2011 in die Zukunft sehen und voraussagen können, wie sich die Technologien für Cybersicherheit bis 2022 weiterentwickeln werden – bin ich mir ziemlich sicher, dass niemand es geglaubt hätte. Noch nicht einmal ich! Paradigmen, Theorien, Praktiken, Produkte (Virenschutz, was sonst?) – alles hat sich grundlegend verändert und es wurden große Fortschritte erzielt.

Aber gleichzeitig und trotz all dem Fortschritt – den leeren Versprechungen der künstlichen Intelligenz, den angeblichen Wundern der neuen Technologien und allerlei fragwürdigen  Cybersicherheit-Hypes – sind einige der Probleme im Bereich industrieller Cybersicherheit von vor 10 Jahren immer noch nicht gelöst:

Wie können Daten vor Augen mit bösen Absichten geschützt, ohne Sanktionen geändert und gleichzeitig die reibungslose Kontinuität der Geschäftsabläufe gewährleistet werden?

Tatsächlich stellt die Kombination von zuverlässigem Schutz, Integrität und unkomplizierten Zugang auch heute noch eine große Herausforderung für so ziemlich alle Cybersicherheit-Fachleute dar.

Egal auf welcher Ebene bedeutet „digital“ grundsätzlich ein und dasselbe Problem. Trotzdem möchte kein Unternehmen auf die Digitalisierung verzichten, weil die Vorteile auf der Hand liegen. Selbst scheinbar konservative Bereiche, wie Maschinenbau, Erdölraffination, Transport oder die Energiebranche haben bereits vor vielen Jahren mit dem digitalen Wandel begonnen. Die Vorteile sind offensichtlich, aber wie sieht es mit der Sicherheit aus?

Die Digitalisierung beschleunigt das Unternehmenswachstum. Aber es darf nicht vergessen werden, dass alles, was digital ist, gehackt werden kann und in vielen Fällen auch tatsächlich gehackt wird – an Beispielen in der Industriebranche fehlt es auf jeden Fall nicht. Vollkommen auf Digitalisierung zu setzen ist sehr verlockend – insbesondere die Gewinnsteigerung, die dadurch erzielt wird. Allerdings sollte der Wandel schmerzlos ablaufen und vor allem die Geschäftsabläufe nicht unterbrechen. Und genau dabei kann unser neues, innovatives „Schmerzmittel“ weiterhelfen – das KISG 100 (Kaspersky IoT Secure Gateway).

Diese kleine Box (der empfohlene Verkaufspreis für das Gerät beträgt knapp über 1.000 €) wird zwischen der industriellen Ausrüstung (folgend „Maschinen“) und dem Server installiert, der die diversen Signale dieser Maschinen erhält. Die Art der Daten, die über diese Signale übertragen wird, ist unterschiedlich: Informationen zur Produktion, Systemfehler, Ressourcenverbrauch, Vibrationsstufen, Emissionsmesswerte von Kohlenstoffdioxid (CO2), Stickstoffoxide (NOx) usw. – aber alle diese Daten sind notwendig, um einen lückenlosen Überblick über den Herstellungsvorgang zu erhalten und Entscheidungen treffen zu können, die auf Daten basieren.

Wie Sie sehen, ist das Gerät zwar klein, aber sehr leistungsstark. Zu den wichtigsten Funktionen zählt, dass dieses Gerät ausschließlich die Übertragung von „zugelassenen“ Daten genehmigt. Darüber hinaus können die Daten nur in eine Richtung übertragen werden. Damit schlägt KISG 100 gleich eine ganze Menge Fliegen mit einer Klappe: Angriffe, wie Man-in the-Middle-Angriffe, Man-in-the-Cloud-Angriffe, DDoS-Angriffe und viele andere internetbasierte Bedrohungen unseres digitalen Zeitalters bereiten mit diesem „Schmerzmittel“ keine Kopfschmerzen mehr.

Read on: Ein Paradigmenwechsel im Bereich IT-Sicherheit in der Industriebranche: Die Immunisierung von Fabriken

Das Gateway zur Cyberimmunität

Hallo!

Ich möchte heute eine kurze Episode aus meinem Exkurs teilen: Geschichten aus der Permafrost-Gegend. Und gibt es dafür ein besseres Thema als die aktuellsten Neuigkeiten über eine K-Produkteinführung?!?

Trommelwirbel und Beckenschlag …!

Wir launchen und präsentieren offiziell die erste weltweit vollkommen cyber-immune Lösung zur Verarbeitung von industriellen Daten – der Beginn vom Ende der herkömmlichen Cybersicherheit und das Einläuten einer neuen Ära von Cyberimmunität, zumindest (bis jetzt) für industrielle Systeme und dem Internet der Dinge (IoT).

Sie fragen sich jetzt bestimmt, wo diese cyber-immune Lösung zu finden ist. Sie werden es nicht glauben, aber sie steckt in meiner Tasche! ->

Read on: Das Gateway zur Cyberimmunität

MLAD – Fabriken mit Machine Learning for Anomaly Detection am Laufen halten

Uff, Gott sei Dank ist es vorbei! Das grässlichste Jahr für die meisten von uns ist endlich zu Ende gegangen, over, finito, passé. Wir hoffen einfach mal, dass die Menschen recht haben, die ständig wiederholen, dass 2021 nur besser werden kann, denn schlimmer ist unmöglich, nicht wahr?

Letztes Jahr stand die ganze Welt quasi zehn Monate lang unter Schock. Und damit meine ich nicht nur die Weltbevölkerung – auch private Unternehmen und die verschiedenen Wirtschaftsräume wurden sehr hart getroffen. Leider gibt es einen Sektor, der gar nicht unter der Pandemie gelitten hat und tatsächliche sogar im letzten Jahr aufgeblüht ist – richtig, es handelt sich um Cyberverbrechen. Durch den Lockdown wechselten viele Menschen vom Büro zum Homeoffice und verbrachten viel mehr Zeit online, dementsprechend befanden sich deutlich mehr potenzielle Opfer von Cyberkriminalität im Internet. Das betraf nicht nur individuelle Benutzer, sondern auch Unternehmen – die Mitarbeiter mussten plötzlich zu Hause arbeiten und viele Unternehmensnetzwerke wurden angegriffen, weil sie nicht ausreichend geschützt waren. Im Frühling 2020 war es vorrangig den abrupten Wechsel zu Remote Work schnell über die Bühne zu bringen und demzufolge war Sicherheit nicht immer die oberste Priorität. Kurz gefasst, der digitale Status quo der Welt wurde auch tüchtig von Covid-19 gebeutelt, ein Virus der direkt aus der Hölle zu kommen scheint.

Aufgrund der stark zunehmenden Anzahl von Cyberverbrechen – besonders Angriffe, die es auf die Sicherheitslücken der Unternehmensnetzwerke abgesehen haben – haben Cybersicherheitsunternehmen mehr denn je zu tun. Ja, das betrifft auch uns! 2020 stellte sich für unser Unternehmen als eines der produktivsten Jahre heraus. Beispielsweise haben wir eine beeindruckende Anzahl an neuen Versionen unserer Sicherheitstechnologien herausgebracht, besonders für Unternehmen.

Wir haben auch neue Versionen der Sicherheitslösungen für industrielle Cybersicherheit entwickelt und in meinem heutigen Blogbeitrag geht es um eine dieser Lösungen, und zwar um MLAD. Bitte nicht mit witzigen Online-Videos verwechseln. Auch nicht mit der Abkürzung MLAD, die für Minimum Local Analgesic Dose (Mindestdosis für Schmerzmittel) steht, noch mit MLAD als Abkürzung für Mid Left Anterior Descending Artery (absteigender Ast der linken Koronararterie). MLAD in diesem Kontext bedeutet Machine Learning for Anomaly Detection, eine Technologie die mehr Sicherheit durch maschinelles Lernen bietet.

Wenn Sie unsere Blogbeiträge regelmäßig lesen, erinnern Sie sich eventuell an die eine oder andere Information zu dieser Technologie, die wir bei Kaspersky anwenden. Vielleicht auch nicht. Aber kein Grund zur Sorge, vorsichtshalber folgt eine kurze Auffrischung zu diesem Thema.

Unser MLAD ist ein System, das maschinelles Lernen zur Analyse von Telemetriedaten der Industrieanlagen verwendet, um Anomalien, Angriffe oder Störungen festzustellen.

Stellen Sie sich vor, Sie besitzen eine Fabrik in der tausende von Sensoren installiert sind – einige messen den Druck, andere die Temperatur usw. Jeder Sensor generiert einen konstanten Informationsfluss. Für einen Mitarbeiter wäre es unmöglich all diese Information im Auge zu behalten, aber für maschinelles Lernen ist diese Aufgabe ein Kinderspiel. Wenn vorweg ein neuronales Netzwerk trainiert wurde, kann MLAD, basierend auf direkten oder indirekten Wechselbeziehungen feststellen, dass etwas in einem bestimmten Bereich der Fabrik nicht richtig funktioniert. Es können Schäden in Millionenhöhe und sogar Verluste von mehreren Millionen vermieden werden, wenn mögliche Vorfälle frühzeitig im Keim erstickt werden.

So, das war die Kurzbeschreibung von MLAD. Jetzt werde ich versuchen die MLAD- Analysen anhand einer medizinischen Metapher detaillierter zu erklären.

Einige von Ihnen besitzen eventuell ein Fitness-Armband. Darauf können Sie Ihren Puls, die Anzahl der getätigten Schritte und ein paar mehr Dinge ablesen. Das Gerät ist mit einigen Sensoren ausgestattet und das war’s auch schon. Nehmen wir an, dass Ärzte über fortschrittlichere Geräte verfügen, die außerdem auch den Blutdruck, die Anzahl von weißen Blutkörperchen usw. messen. Jetzt lassen Sie uns einen Schritt weitergehen und von dem hypothetischen Fall ausgehen, dass Ärzte über ein Gerät verfügen, das mit Zigtausend Sensoren verbunden ist, die am ganzen Körper angebracht sind und jedes Blutgefäß, jede Nervenzelle und alles andere überwachen und kontinuierlich diese Telemetriedaten übertragen. Diese enorme, detaillierte Datenmenge hilft dem Arzt garantiert bei der Untersuchung des Patienten und er kann mithilfe dieser Daten das eine oder andere diagnostizieren und eine Behandlung verordnen. Allerdings würde der Arzt bei der Analyse der großen und komplexen Datenmenge bestimmt Kopfschmerzen bekommen (die auch von einem Sensor festgestellt werden) – Und schwuppdiwupp mit einem im Wind flatternden Umhang und enger Unterhose über den Leggings kommt etwas angeflogen, um dem überlasteten Arzt aufzuhelfen. Sie haben richtig geraten, es ist nicht Supermann, es sind unsere TeKhnologien!

Read on: MLAD – Fabriken mit Machine Learning for Anomaly Detection am Laufen halten

Stahl ’n‘ Roll

Okay, Sie haben bereits gesehen, wie im Stahlwerk Novolipetsk Steel Stahl von roten heißen Brammen zu hauchdünnen Blättern wird. Als nächstes: die Kaltwalzen- und Polymerbeschichtungswerkhalle…

Rollen aus der heißen Werkhalle werden hierher gebracht und auf Förderbändern abgewickelt und dann von hier nach dort geschoben und verschiedenen technologischen Prozessen unterzogen, um u. a. die Stahlqualität zu verbessern.

Read on: Stahl ’n‘ Roll

Schwanensee

Trotz der vollkommen unsterilen Bedingungen im Stahlwerk Novolipetsk Steel, würde man draußen nicht erahnen, dass es einen riesigen Industriekomplex in der Nähe gibt. Das Management nimmt die Ökologie der Umgebung sehr ernst.

Auf dem Bild oben heißt es: „Mehr als 1,1 Milliarden in Ökologie investierte Dollar in 15 Jahren. Lipezk – die sauberste Metallproduktionsstadt in der Russischen Föderation“. Und Sie können sich wahrscheinlich vorstellen, was die Zahlen in den Wolken bedeuten: die Luftverschmutzung – und Lipezk hat die geringste Stufe/Nummer – 3,4.

Tatsächlich entschlossen sie sich hier vor mehreren Jahren dazu, Luftverschmutzung sehr ernst zu nehmen und sie drastisch zu reduzieren – und es sieht so aus, als hätten sie gute Arbeit geleistet. Überall wachsen (innerhalb des Komplexes) gesund wirkende Bäume. Sie sehen so gesund aus, dass einer der ausländischen Delegation fragte, wie oft die Zedern ausgetauscht werden? Es stellte sich heraus, dass sie niemals gepflanzt wurden und sie allein, aus eigenen Antrieb wachsen.

Read on: Schwanensee

Brammen mögen’s heiß

Hallo Leute!

Ich erzählte Ihnen bereits, dass das Stahlwerk Novolipetsk Steel gigantisch ist, nicht wahr? Also macht es Sinn, dass mein Bericht und die Fotos dazu nicht in einen einzigen Post passen. Daher – Sie erraten es – kommt hier der zweite Teil!…

Nun gut. 15 Millionen Tonnen Stahl – das ist genau wie viel? Ich meine, kann sich das der durchschnittliche Homo Sapiens vorstellen? Okay – hier kommt mein Versuch zur Quantifizierung der Massen…

Nun, sehen Sie den hellorangenen Block auf dem folgenden Foto? Er nennt sich – können Sie sich das vorstellen? – Bramme, und wiegt zwischen 25 und 35 Tonnen. Daher wären 15 Millionen Tonnen Stahl…

slab-lipetsk-heavy-metal-1

…~500.000 solcher Brammen. Eine halbe Millionen. Das können Sie sich immer noch nicht so richtig vorstellen? Ich versuche etwas anderes:

Ein Würfel Eisen wiegt 7,87 Tonnen (Stahl wiegt 7,85; d. h., ungefähr das gleiche. Für diesen Zweck ist der Unterschied irrelevant). Also wären 15 Millionen Tonnen ca. 1,9 Millionen Kubikmeter. Und das wäre ein riesiges Stück Stahl: 100 Meter breit, 100 Meter tief und 200 Meter hoch. Und das wäre wie ein 50-stöckiges Hochhaus aus solidem Stahl. Oder ein 125 x 125 x 125 Meter großer Würfel. Können Sie sich jetzt ein Bild machen?

Read on: Brammen mögen’s heiß

Wie viel Stahl?

Nun, wie viele von Ihnen waren schon einmal in einer Anlage zur Stahlherstellung? Bitte jetzt die Hand heben…

Nun, ich war auch noch in keinem gewesen, aber träumte schon seit langem davon. Ich wollte einen Blick auf den gesamten Prozess werfen, sei es auch aus der Ferne. Sehen, wie sie Erz und Koks in den Hochofen laden, hören, wie es zischt und schmilzt, und sehen, wie das flüssige Metall gegossen wird und sich dann zu roten Metallplatten bei Temperaturen um die tausend Grad formt und dann mit der Walze ausgerollt wird. Ich kannte ein wenig der Theorie und Terminologie, aber ich hatte noch nie die Magie selbst erleben dürfen.

Und jetzt raten Sie mal… endlich…war es soweit! Unser geschätzter Firmenkunde Novolipetsk Steel lud uns nach Lipezk auf einen Rundgang ein!

Read on: Wie viel Stahl?

Industriell, optisch, theoretisch, ausgestellt.

Hier haben wir ein sehr gutes Fernglas für den alltäglichen Gebrauch. Man weiß ja schließlich nie, wann man einen näheren Blick auf ein mysteriöses Objekt am Horizont werfen muss oder herausfinden muss, was da am Eingang Ihres Hochhauses los ist, oder wann man sich auf einmal im Theater befindet…

Ich bin kein Fernglasexperte. Aber ich muss auch keiner sein, um eins zu benutzen. Aber dieses Fernglas muss gut sein. Es kann nicht sein, dass man eins hat, das man schwer anpassen kann, ein unscharfes Bild gibt und sich nicht gut an die Augenhöhlen anpasst. Aber bei diesem Fernglas war nichts der Falls. Scharf, große Bilder, wenn man durchschaut – man könnte denken, die Szene wäre zum Greifen nah! Wenn etwas in 10 Metern Entfernung zu sehen ist, ist es so, als wäre es direkt vor einem. Ein wunderbares Fernglas:

lytkarino-optics-factory-1

// Ich frage mich, wo man eins kaufen kann und wie viel es kostet?

Read on: Industriell, optisch, theoretisch, ausgestellt.