Tagung/Messe  /  10.12.2019  -  11.12.2019, Dienstag: 08:00 - 21:30 Uhr; Mittwoch: 08:00 - 14:30 Uhr

Cyber Defence Conference 2019

... Morgen ist es zu spät! (Marc Elsberg, Blackout)

 

Die Verletzbarkeit moderner Gesellschaften wächst mit dem Grad der Abhängigkeit von Daten und funktionierenden IT-Infrastrukturen. Als Hochtechnologieland ist Deutschland besonders bedroht – Tendenz steigend. Wie stellen wir, wie stellt der Staat sicher, dass wir auch an Elsbergs »Morgen« bewertungs-, handlungs-und überlebensfähig sind? Welches Risikomanagement ist das richtige? Wieviel Aufwand gilt es zu betreiben?

»Risikomanagement – gesamtheitliche Ansätze für Sicherheit und Verteidigung im Cyberraum« lautet der Titel der diesjährigen CDC, der Cyber Defence Conference 2019, die am 10. und 11. Dezember 2019 im Maritim Hotel Bonn stattfinden wird. Neben drei Exponaten im Ausstellungsbereich ist das FKIE auch im Tagungsprogramm vertreten: Arne Schwarze aus der Abteilung ITF hält am zweiten Tag um 11.40 Uhr seinen Vortrag »Prozesse und Missionsziele treffen auf Bedrohungen im Cyber- und Informationsraum«.

 

Was wir Ihnen an Stand S1 zeigen:

KI-Verfahren spielen bei der Verbesserung der Leistungsfähigkeit cyber-physischer Systeme eine hervorgehobene Rolle. Unter der Überschrift »Bausteintechnologien zur gesamtheitlichen Erfassung von Bedrohungen« stellt das Fraunhofer FKIE drei Exponate exemplarisch vor:

 

Exponat 1:
Automatisierte Auswertung von Sprachsignalen

Bei der Aufklärung von Funkverkehr fallen Audio-Massendaten an. Die (Teil-) Automatisierung der sensornahen Vorauswertung und insbesondere die damit verbundene Reduktion der Daten auf potenziell meldungsrelevante Sendungen stellt, aufgrund der im Bereich Aufklärung vorliegenden Signalqualitäten, eine große Herausforderung dar. Die erste vorgestellte Bausteintechnologie demonstriert verschiedene Werkzeuge aus dem Bereich Sprachtechnologie, konkret Sprachdetektion, Schlüsselworterkennung und Sprechererkennung, die zur Erschließung von Sprachsendungen genutzt werden können. Das vorgestellte Funktionsmuster SCALA dient weiterhin zur Nutzerunterstützung im Bereich der Auswertung und erlaubt Signal-Annotationen sowie das gezielte Anhören von Signalausschnitten.

 

Exponat 2:
Automatisierte Auswertung von Massendaten aus den Sozialen Medien

Bei dem Analyse-Tool »NewsHawk« werden die als relevant eingeschätzten Entitäten (z. B. Schlagwörter, Account-Namen) in das System eingegeben, welches Social-Media-Beiträge, etwa Tweets, danach durchsucht, ob sie gemeinsam auftreten. Relevante neue Entitäten werden ermittelt und visualisiert. Die gesammelten Informationen werden mittels Visual Analytics in einem Social-Media-Lagebild intuitiv erfassbar und ergonomisch optimiert aufbereitet.

 

Exponat 3:
Methoden zur Erkennung und Abwehr von Cyber-Angriffen

Kontextinformationen aus Datenbeständen aus dem Bereich der Cyberkriminalität werden hier herangezogen. Die Datenbestände umfassen beispielsweise Informationen zu Tätergruppierungen, deren Aliase, deren Herkunft, bekannte Kampagnen und dabei benutzte Werkzeuge (Malware). Darüber hinaus können Indicators of Compromise zur Verfügung stehen, die Verknüpfungen zwischen bereits bekannten Informationen sowie den zusätzlichen Kontextinformationen der Datenbestände erlauben. Die Datenbestände werden u. a. durch ein Modul zur automatischen Auswertung von Reports zu Advanced Persistent Threats (APT) gespeist und ständig aktualisiert.