PROMISE

Process Mining for Intrusion Detection in Smart Energy Grids - Sicherheit für Smart Grid Prozesse

Im intelligenten Energienetz interagiert eine Vielzahl komplexer, miteinander verbundener Systeme wie Kraftwerke, Transformatorstationen, Smart Meter oder Stromzähler. Dabei werden sämtliche Aktivitäten des Kommunikations- und Datenaustausches zwischen Netzbetreiber, Energieversorger und Verbraucher protokolliert.

Für den ordnungsgemäßen Betrieb dieser kritischen Infrastruktur sind Sicherheit und Integrität der Systeme und Prozesse von höchster Bedeutung. Abweichungen von üblichen Smart Grid Aktivitäten, zum Beispiel von Geschäftsprozessen des täglichen Energieverbrauchs, können unerlaubte Zugriffe auf diese Systeme darstellen. Das Erkennen von Angriffen in Echtzeit, von Betrugsfällen oder bereits erfolgten unerlaubten Zugriffen (Intrusion und Fraud Detection) ist eine große Herausforderung im Smart Grid.

Im Sondierungsprojekt PROMISE werden Analysetechniken untersucht, die Unregelmäßigkeiten der Stromnetzdaten erkennen und die Rate an Fehlalarmen bisher existierender Techniken verringern. Die Sicherheit der Smart Grid Systeme soll auf globaler Ebene analysiert werden. Derzeit werden Ereignisse nur auf Ebene von Teilsystemen geprüft. Dafür werden im Energiebereich erstmalig Process Mining Techniken verwendet werden, um komplexe Muster und Prozessstrukturen von Smart Grid Aktivitäten zu untersuchen. Weiters werden Möglichkeiten für eine Kombination der Process Mining Methoden mit bereits existierenden Big Data Methoden und Technologien erforscht.

Das Team des Josef Ressel Zentrums/ITS konzentriert seine Forschungsarbeit auf:

  • Auswahl und Beschreibung der Use-Cases basierend auf existierenden Use-Case Sammlungen
  • Erzeugung unterschiedlicher Prozessinstanzen
  • Unterstützung des Forschungsteams der Universität Wien bei der praktischen Umsetzung von  Process Mining
  • Mögliche Kombinationen mit existierenden Intrusion Detection Algorithmen
  • Analyse der Ergebnisse
  • Einbettung der neuen Methoden in bereits existierende Big Data Systeme des Projektpartners  Teradata (Big Data Analytics Solution Aster)


Partner sind die Forschungsgruppe ‚Workflow Systems and Technology‘ der Universität Wien, Experten im Bereich prozessorientiere Datenverarbeitung, und Teradata, ein österreichisches Unternehmen mit Know-How in Big Data Analytics.

 

 

Facts:

Team: Sebastian Burkhart, Günther Eibl, Dominik Engel, Cornelia Ferner
Laufzeit: September 2015 - Dezember 2016
Budget: € 161.418,- (gesamte Förderung)
            € 52.529,- (FHS Förderanteil)
Fördergeber: FFG, IKT der Zukunft 3. Ausschreibung, Sondierung
Förderquote: 80 %
Projektpartner: Universität Wien, Teradata GmbH