Zahlencode mit Schriftzug "Hacked", Bild: Pixabay

Die EU-Kommission fördert das Projekt zur Cyber-Sicherheit. Bild: Pixabay

Über die Attacke auf den Deutschen Bundestag vor zwei Jahren wurde viel berichtet. Doch auch kommunale Verwaltungen und der Mittelstand kämpfen zunehmend mit Angriffen aus dem Cyberspace. „Es herrscht Krieg da draußen“, sagt Prof. Dr. Siegfried Handschuh, Inhaber des Lehrstuhls für Informatik mit Schwerpunkt Digital Libraries and Web Information Systems. Noch etwas macht diesen Organisationen zu schaffen: Die neue Rechtsprechung, die manche Anbieter verpflichtet, gravierende Störungen an eine Kontaktstelle beim Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnologie (BSI) zu melden. Doch das Passauer Forschungsteam hat herausgefunden, dass gerade der Mittelstand und kleine Behörden meist nicht über Expertinnen und Experten für IT-Sicherheit verfügen.

Ein System, dass sich vor Attacken schützt

Gemeinsam mit einem europaweiten Forschungsteam arbeitet Prof. Dr. Handschuh an einer Lösung: ein System, das sich selber heilt, vor Attacken schützt und verdächtige Vorfälle automatisch an nationale und EU-Behörden meldet. „Unsere Cybersecurity-Lösung analysiert den Zusammenhang des Angriffs, erkennt damit automatisch den Vorfall, visualisiert diesen und ermöglicht den Informationsaustausch mit wichtigen nationalen und EU-basierten Autoritäten.“

Ein Beispiel: Die Mitarbeiterin einer Stadtverwaltung will eine Mail schreiben. Sie stößt auf Probleme, denn eine Taste schlägt nicht richtig an. Sie meldet dies der Technik. Die Technik geht nun alle möglichen Ursachen durch, etwa ob es sich um ein Software- oder Treiberproblem handelt. Bis erkannt wird, dass es sich um eine Attacke handelt, haben die Hacker das System bereits übernommen.

Maschinen lernen Text und Kontext

Das Forschungsteam um Prof. Dr. Handschuh will das System gegen solche Vorfälle wappnen, indem es möglichst viele Muster solcher Angriffe in die Maschine einspeist, das System der Kommunalverwaltungen also auf solche Attacken trainiert. Die Verwaltungen sind untereinander vernetzt, so dass die Maschinen auch Informationen zu Vorfällen anderswo austauschen können und so voneinander lernen können. Die Forscherinnen und Forscher arbeiten mit „Advanced Big Data Analytics“ und Methoden des Natural Language Processing (NLP), der Erfassung natürlicher Sprache. NLP erkennt und analysiert Sprache, um den Sinn zur weiteren Verarbeitung zu extrahieren. Die Maschinen lernen also, nicht nur Texte, sondern auch die Zusammenhänge zu verstehen.

„Stellen Sie sich einen Gang zum Arzt vor“, sagt Projektmitarbeiter Dr. Adamantios Koumpis. „Sie schildern Ihre Symptome. Der Arzt geht nun sein Wissen und seine Erfahrungen mit bestimmten Krankheiten durch und zieht daraus Schlüsse. Seine Diagnose könnte aber noch genauer sein, wenn er auch das Wissen und die Erfahrungen weiterer Ärzte einbeziehen könnte.“ Und nicht nur das: Der Patient, also das System, soll sich selbst heilen können. Im obigen Beispiel also hätte das System die Attacke schnellstmöglich erkannt, die Schwächen behoben – und die Mitarbeiterin der Stadtverwaltung hätte keinerlei Probleme mit ihrer Tastatur.

Noch etwas unterscheidet den Ansatz des Passauer Forschungsteams von der Konkurrenz: „Wir verwenden eine mehrsprachige Semantikunterstützung, um Sprachbarrieren im EU-Kontext zu berücksichtigen“, erklärt Prof. Dr. Handschuh. Zu diesem Zweck arbeiten die Passauer europaweit mit Expertinnen und Experten zusammen. hei