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Wer die Digitalisierung der Industrie verschläft, bleibt zurück – davon sind mittlerweile auch 94 Prozent der deutschen Industrieunternehmen überzeugt, so eine neue Studie des Branchenverbands Bitkom. Und hinter diesen Aussagen stehen auch Taten, denn 73 Prozent geben an, ihr Geschäftsmodell entsprechend der digitalen Transformation anzupassen. So verschwimmen die Grenzen zwischen operationeller Technologie (OT) und Informationstechnologie (IT) im Zuge der Industrie 4.0, dem IoT und Cloud Computing immer mehr. Diese Entwicklung bringt Unternehmen zahlreiche Vorteile: effizientere Produktionsprozesse, mehr Automatisierung, besseres Monitoring und eine Beschleunigung der Time-to-Market.

Leider geht mit diesen neuen Infrastrukturen aber auch die Entstehung eines neuen Nährbodens für Cyber-Kriminalität einher. Maschinen, die direkt mit der Cloud verbunden sind gepaart mit hochkomplexer Vernetzung von Geräten, erzeugen angreifbare Ziele für Cyber-Kriminelle. Dabei haben sie es auf ganz unterschiedliche Ausbeute abgesehen: geistiges Eigentum oder persönliche Daten, die im Darknet für viel Geld verkauft werden können; aber auch durch das Lahmlegen von Produktionsumgebungen und Einschleusen von Ransomware können Cyber-Kriminelle hohe Summen an Lösegeld fordern, die Unternehmen zahlen müssen, um Reputations- und auch langfristige finanzielle Schäden durch einen Produktionsausfall zu vermeiden.

Aber auch künstliche Intelligenz und IoT-Sensoren, die in der Industrie für verbesserte Automatisierung und schneller Prozesse verbaut werden, entwickeln sich zunehmend zur Zielscheibe für Cyber-Kriminelle. So konnte das Advanced Threat Research-Team von McAfee erst im Februar ein Fahrassistenzsystem austricksen, das unter anderem im aktuellen Tesla Modell S verbaut ist. „Model Hacking“ heißt die Methode, bei der getestet wird, wie eine künstliche Intelligenz umgangen oder ausgetrickst werden kann. Dafür hat das Forscher-Team von McAfee ein kurzes Stück Isolierband auf ein Verkehrsschild geklebt, das eine Geschwindigkeitsbegrenzung von 35 Meilen pro Stunde anzeigt. Das im Fahrassistenzsystem eingesetzte MobilEye-Kamerasystem las die Höchstgeschwindigkeit auf dem Schild dann als 85 Meilen pro Stunde, was natürlich verheerende Folgen für den Verkehr haben kann. Der Sichter im technischen Labor erkannte allerdings weiterhin die 35 Meilen pro Stunde. Die Forschungsergebnisse zeigen auf, dass Produkte und Maschinen zwar oft so funktionieren, wie Ingenieure und Designer sie entworfen haben, aber ohne einen „Security-(und Privacy)-by-Design-Ansatz“ besteht eine hohe Gefahr, dass potentielle Schwachstellen von Cyber-Kriminellen gefunden und ausgenutzt werden können. Deshalb ist es besonders wichtig, dass Industriefirmen eng mit IT-Sicherheitsfirmen und entsprechender Forschung zusammenarbeiten, um den Sicherheitsaspekt bereits während dem Produktionsprozess miteinzubeziehen. Nur dann können Schwachstellen rechtzeitig identifiziert und behoben werden, bevor sie ein größeres Problem darstellen.

Der Einzug der Digitalisierung in den industriellen Sektor stellt einige Unternehmen also vor Herausforderungen im Bereich der IT-Sicherheit. Aber die gute Nachricht ist, dass Cyber-Kriminelle durch bestimmte grundlegende Sicherheitsmaßnahmen die Arbeit schwergemacht werden kann. Zu diesen gehören:

• Absicherung der Cloud. Im Rahmen der Digitalisierung verschieben sich auch Teile der Produktion immer mehr in die Cloud. Dabei profitieren Unternehmen von Flexibilität und Transparenz. Aber Cyber-Kriminelle sind sich dessen bewusst und versuchen stets an der Schnittschnelle zwischen Maschine und Cloud anzudocken. Durch Cloud Access Security Broker (CASB) können die lokal geltenden Sicherheitsregulierungen auch auf die Cloud angewendet werden und der Datentransfer kann somit besser überwacht und geschützt werden.
• Human Machine Security Teaming. Vernetzte Produktionsumgebungen erfordern eine ganzheitliche Sicherheitsstrategie, um potenzielle Gefahren rechtzeitig identifizieren zu können. Da diese Umgebungen allerdings extrem komplex sind, stellt die Automatisierung bestimmter Prozesse eine Entlastung der IT-Teams dar. Beim sogenannten „Human Machine Security Teaming“ (HMST) kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, die in einem engen Arbeitsverhältnis mit den Mitarbeitern steht. Die KI-Systeme können Bedrohungen in der Infrastruktur wesentlich schneller erkennen und diese anschließend dem IT-Team melden, welches dann fundierte Entscheidungen treffen kann.
• Regelmäßige Tests. Eine Schwachstelle in IoT-Geräten oder –Maschinen, wie die im MobilEye-Kamerasystem, kann am besten durch regelmäßige Tests während der Produktion verhindert werden. In diesen Tests müssen neue Szenarien und Grenzfälle berücksichtigt werden, für die die Technologie ursprünglich nicht ausgelegt war, die aber durchaus im realen Fall eintreten können. Besonders Automobilhersteller sollten die Sicherheit ihrer Systeme in Bezug auf Model Hacking evaluieren.