Resultate
» Reaktion bei Schwellenwert-Überschreitung
» Solange sich das System innerhalb der erlaubten Grenzwerte befindet, werden sich entwickelnde kritische Situationen nicht erkannt.
Resultate
» Erkennen ungewöhnlicher Verhaltensmuster und Betriebszustände innerhalb erlaubter Grenzwerte
» Mögliche Auslöser: Manipulation oder Cyber-Angriffe, aber auch Defekte an Betriebsmitteln oder falsche Parametrierung
Cybersicherheit - das große Thema der gesamten Energiewirtschaft.
PSIdetect ist ein wichtiger Baustein zur Erfüllung des ab Mai 2023 in Kraft tretenden IT-Sicherheitsgesetzes 2.0!
PSIdetect untersucht Messgrößen von elektrotechnischen Betriebsmitteln im Netz und meldet anormale Betriebszustände oder zeitliche Verhaltensweisen, die nicht durch die grenzwertbasierten Schutz- und Überwachungsfunktionen gefunden werden in Form eines „Anomaliescores“ an das Leitsystem. Hierdurch können Defekte und Fehler in Betriebsmitteln, aber auch eventuelle Angriffe auf die IT-Infrastruktur erkannt werden.
Hervorzuheben ist dabei insbesondere, dass die Messgrößen in Relation gesetzt und Abhängigkeiten automatisch erkannt und genutzt werden. PSIdetect ermöglicht somit eine weitere Schutzebene als Ergänzung zur Überwachung auf kommunikationstechnischer Ebene. Der Netzbetreiber erfüllt mit dieser PSI-Lösung die im IT-Sicherheitsgesetz 2.0 gestellte Forderung nach übergreifendem Schutz.
PSIdetect wird an ein spezifisches Netz durch maschinelles Lernen angepasst. Dafür werden Trainingsdaten wie zum Beispiel historische und synthetisch erzeugte Daten benötigt. Während des Betriebs sind aktuelle Prozess- und Wetterdaten notwendig. Mit diesen wird permanent ein Soll-Zustand ermittelt und mit dem Ist-Zustand verglichen. Relevante Abweichungen, d. h. Anomalien, die auf einen möglichen Angriff zurückzuführen sind, werden als solche erkannt. Dies erlaubt einen frühestmöglichen schützenden Eingriff. Zudem werden Defekte erkannt und verbessern so den sicheren Betrieb des Netzes.
Über die einfach erweiterbare Benutzeroberfläche erhalten Administratoren im Back Office, Service-Mitarbeiter und Systemadministratoren alle notwendigen Informationen aus der Datenanalyse und können auf deren Grundlagen Gegenmaßnahmen einleiten sowie Parametrierungen vornehmen.
Physikalische Zustandsbewertung
» Als Eingangsdaten werden einzelne Beobachtungen hinsichtlich ihrer Normalität bewertet.
Mustererkennung
» Als Eingangsdaten werden Beobachtungen in Zeitfenster eingeteilt. Wodurch die gesamte Komplexität (korrelierter Verlauf) trainiert wird.
Unsere eigenbetriebliche F&E-Tätigkeit rund um die Anomalieerkennung wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
„Das BSFZ-Siegel bescheinigt Unternehmen, die mindestens einen positiven Bescheid durch die Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) erhalten haben, ihre FuE-Tätigkeit."
Marco Bachmann
Bereichsleiter Marketing & Sales MSO
+49 6021 366-882 | +49 152 545 377 30
mbachmann@psi.de
Roland Schuhr
Sales Manager DSO
+49 6021 366-699 | +49 173 645 8899
rschuhr@psi.de
Peter Schedlbauer
Bereichsleiter Marketing & Sales TSO
+49 6021 366-723 | +49 160 968 429 23
pschedlbauer@psi.de
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