Ein neuer Ansatz für Cybersicherheit in Lieferketten

Cyberangriffe sind ein immer grösseres Problem für Systeme, die auf Netzwerke angewiesen sind. Diese Angriffe zielen oft auf Systeme auf neue und komplexe Weise ab, wie Zero-Day-Angriffe, die unbekannte Schwachstellen ausnutzen. Je mehr Geräte mit dem Internet verbunden sind, desto angreifbarer werden diese Systeme. Eine Möglichkeit, diese Systeme zu schützen, sind Intrusion Detection Systems (IDS), die Techniken aus dem maschinellen Lernen (ML) nutzen, um Bedrohungen oder ungewöhnliche Aktivitäten im Netzwerkverkehr zu erkennen.

Die Herausforderung besteht darin, dass man viele beschriftete Daten braucht, die nicht immer verfügbar sind. Viele Systeme haben vielleicht nur Zugriff auf ihre eigenen Daten und können diese aus Datenschutzgründen nicht mit anderen teilen. Das ist besonders problematisch in verteilten Systemen wie Lieferketten, wo verschiedene Komponenten voneinander lernen müssen, ohne ihre Daten preiszugeben.

#Der Bedarf an neuen Ansätzen

Dieser Artikel stellt eine neue Methode namens Dezentralisiertes Online Föderiertes Lernen zur Intrusion Detection (DOF-ID) vor. Dieser Ansatz ermöglicht es verschiedenen Komponenten innerhalb einer Lieferkette, voneinander zu lernen, ohne ihre privaten Daten zu teilen. Jedes IDS arbeitet mit seinen eigenen Daten, kann aber auch von dem Wissen anderer profitieren. So verbessert sich die Sicherheit des gesamten Systems, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden.

Die DOF-ID-Architektur funktioniert nach dem Prinzip des kollaborativen Lernens. Jede Komponente in dieser Architektur kann ihre Fähigkeit zur Erkennung von Angriffen verbessern, indem sie sowohl aus ihren eigenen Daten als auch aus den Updates anderer Komponenten lernt. Diese Methode hilft, das Problem der Datensicherheit zu lösen, während die Leistung hoch bleibt.

#So funktioniert DOF-ID

Die DOF-ID-Architektur besteht aus verschiedenen Knoten, die jeweils einen Teil einer Lieferkette repräsentieren. Diese Knoten können als kleine Netzwerke, wie Internet of Things (IoT)-Geräte, angesehen werden, die miteinander kommunizieren. Der Prozess beginnt in synchronisierten Zeitfenstern, in denen jeder Knoten sein eigenes IDS aktualisiert, wenn im vorherigen Fenster keine bösartigen Aktivitäten festgestellt wurden.

1. Lokales Lernen: Jeder Knoten beginnt damit, aus seinen eigenen benignen Verkehrs Daten zu lernen. Das sind die Daten, die normales Verhalten ohne Bedrohungen zeigen. Das IDS wird mit diesen lokalen Daten trainiert und erstellt eine Version des Modells, die hilft, mögliche Eindringlinge zu erkennen.

2. Parameterweitergabe: Nach dem Training teilt der Knoten seine gelernten Parameter mit anderen Knoten im Netzwerk. Dies geschieht über ein Peer-to-Peer-Kommunikationssystem, in dem jeder Knoten Updates senden und empfangen kann.

3. Parameteraktualisierungen: Jeder Knoten passt dann seine eigenen IDS-Parameter basierend auf den von anderen Knoten erhaltenen Updates an. Damit bleibt jedes IDS auf dem neuesten Stand mit den zuletzt gelernten Informationen, ohne eigene Daten preiszugeben.

4. Kontinuierliches Lernen: Dieser Prozess wiederholt sich in jedem Zeitfenster. Die Knoten lernen kontinuierlich aus ihrem lokalen Verkehr und passen sich auch an die Erfahrungen anderer im Netzwerk an.

#Vorteile von DOF-ID

Die wichtigsten Vorteile der DOF-ID-Architektur sind:

• Verbesserte Erkennungsleistung: Indem Knoten voneinander lernen, erhöht sich die Genauigkeit bei der Erkennung von Eindringlingen. Knoten können verschiedene Arten von Angriffen effektiver identifizieren.

• Wahrung der Datenprivatsphäre: Während Knoten Informationen teilen, geben sie ihre tatsächlichen Daten nicht preis. Das hält sensible Informationen sicher und entspricht den Datenschutzanforderungen.

• Kollaboratives Lernen: Jeder Knoten trägt zu einer kollektiven Wissensbasis bei. Diese Teamarbeit hilft allen Knoten im System, ihre Erkennungsfähigkeiten zu verbessern.

• Effizient: Die Architektur ist so gestaltet, dass sie hinsichtlich Zeit und Ressourcen effizient ist, was Echtzeitanwendungen ermöglicht.

#Bewertung von DOF-ID

Die Leistung der DOF-ID-Methode wurde mit öffentlichen Datensätzen bewertet. Die Forscher haben verschiedene Arten von Angriffen getestet, um zu sehen, wie gut die Architektur bei der Identifizierung dieser Bedrohungen abschneidet.

1. Verwendete Datensätze: Die Bewertung nutzte Datensätze, die verschiedene Arten von Angriffen enthielten. Jeder Datensatz lieferte Informationen über den Netzwerkverkehr, was für das Training des IDS wertvoll ist.

2. Leistungsmetriken: Verschiedene Metriken wurden verwendet, um zu messen, wie gut die DOF-ID-Architektur abgeschnitten hat. Dazu gehörten Genauigkeit, die Rate der echten Positiven (korrekt identifizierte Bedrohungen) und die Rate der echten Negativen (korrekt identifizierter sicherer Verkehr).

3. Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigten, dass DOF-ID die Methoden, die sich ausschliesslich auf lokale Daten stützen, signifikant übertraf. Die Architektur hatte eine höhere Genauigkeit bei der Bedrohungserkennung und hielt die Fehlalarme auf akzeptablen Niveau.

4. Vergleich mit anderen Methoden: Im Vergleich zu anderen IDS-Methoden zeigte der DOF-ID-Ansatz in mehreren Szenarien eine überlegene Leistung, dank seines kollaborativen Lernansatzes.

#Herausforderungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl die DOF-ID-Architektur vielversprechend ist, gibt es weiterhin Herausforderungen:

• Kommunikationsaufwand: Der Transfer von Parametern zwischen den Knoten fügt dem System etwas Komplexität hinzu. Zukünftige Forschungen könnten Möglichkeiten zur Optimierung dieser Kommunikation untersuchen.

• Energieverbrauch: Wenn das System wächst, ist es wichtig, den Energieverbrauch jedes Knotens, insbesondere in grösseren Netzwerken, zu berücksichtigen.

• Neue Schwachstellen: Die dezentrale Natur des Systems könnte neue Schwächen einführen. Es wird entscheidend sein, diese Risiken zu verstehen, um die Sicherheit aufrechtzuerhalten.

Zukünftige Arbeiten konzentrieren sich darauf, die DOF-ID-Architektur in grösseren Netzwerken und vielfältigen Umgebungen wie Smart Grids und umfangreichen IoT-Systemen zu testen. Forscher werden auch untersuchen, wie sich diese Architektur auf die Gesamtleistung des Systems auswirkt, einschliesslich Energieverbrauch und potenziellen Kommunikationskosten.

#Fazit

Die DOF-ID-Architektur bietet eine starke Lösung zur Verbesserung der Erkennungsfähigkeiten von IDS in verteilten Systemen wie Lieferketten. Durch die Nutzung von kollaborativem Lernen bei gleichzeitiger Wahrung der Datensicherheit verbessert diese Methode die Gesamtsicherheit aller kooperierenden Knoten. Die Ergebnisse sprechen für ihre Effizienz und Wirksamkeit und ebnen den Weg für weitere Forschung und Anwendungen in realen Szenarien. Angesichts der sich entwickelnden Cyberbedrohungen ist es wichtig, ständig zu innovieren, und Reformen wie die DOF-ID können ein wesentlicher Bestandteil zukünftiger Cybersicherheitsstrategien sein.