SUSI: Effiziente Sicherheitsbeurteilung durch maschinelles Lernen
Im Projekt SUSI wird erforscht, wie bisher manuell durchgeführte Security-Risikobeurteilungen softwarebasiert unterstützt werden können, um die bisher zeit- und kostenintensive manuelle Risikobeurteilung von industriellen Komponenten effizienter zu gestalten. Durch den Einsatz von Methoden aus dem Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert das Projekt Prozesse der Sicherheitsbeurteilungen und erhöht damit die Effizienz bei der Durchführung. Durch den Einbezug von standardisierten, öffentlichen Wissensdatenbanken wird zudem die Vereinheitlichung der Ergebnisse angestrebt. Am inIT ist das Projekt der Arbeitsgruppe „Vernetzte Automatisierungssysteme“ von Prof. Dr. Henning Trsek, Institutsleiter, zugeordnet.
Präsentation bei „Inside it’s OWL“
Am 28. August 2024 stellte das Konsortium das Projekt SUSI im Rahmen der Vortragsreihe „Inside it’s OWL“ vor, die Einblicke in aktuelle Forschungs- und Technologieprojekte des Netzwerks bietet. Die Ziele und der innovative Ansatz von SUSI wurden einem breiten Publikum präsentiert und stießen auf großes Interesse. Der Vortrag ist online verfügbar: YouTube-Link zum Vortrag.
Meilensteintreffen: Erfolgreicher Startschuss bei Weidmüller in Paderborn
Am 4. September 2024 fand das erste Meilensteintreffen bei Weidmüller in Paderborn statt. Das Projektteam präsentierte dem Projektträger erste vielversprechende Ergebnisse und legte die nächsten Schritte zur Umsetzung fest. Diese Fortschritte verdeutlichen das enorme Potenzial von SUSI, die Effizienz und Genauigkeit von Sicherheitsrisikobewertungen in der Industrie zu steigern.
Ein wichtiger Beitrag zur industriellen Sicherheit
SUSI erhöht durch Automatisierung und den Einsatz von KI die Effizienz und Sicherheit bei der Durchführung industrieller Risikobewertungen und unterstützt Unternehmen dabei, den wachsenden Sicherheitsanforderungen gerecht zu werden. Das inIT freut sich gemeinsam mit den Projektpartnern auf die nächsten Schritte in diesem zukunftsweisenden Projekt.