Neue KI-Software schützt Luftfahrtsysteme vor Cyberangriffen
Wie jedes digitale Netzwerk sind auch die Kommunikationssysteme der Luftfahrt anfällig für vorübergehende oder dauerhafte Störungen. Diese können durch lokale Bedingungen verursacht werden, wie z. B. eine hohe Anzahl von Flugzeugen, die Daten zum Bodenbetrieb zu senden oder von ihm zu empfangen versuchen, oder eine mangelnde Abdeckung zwischen Flugzeugen und Bodenzentren. Diese Systeme sind zudem anfällig für Cyberangriffe, ein wachsendes Problem in der Luftfahrtindustrie. „Im extremsten Fall vergehen sechs Minuten, bis eine Störung bestätigt wird, eine Zeitspanne, in der die Piloten die Anweisungen der Fluglotsen nicht ausführen können“, erklärt Kanaan Abdo, Chief Technical Officer bei ALTYS Technologies in Frankreich. Jegliche Störung, die ein Flugzeug erfährt, hat indirekte Auswirkungen auf andere Flugzeuge in der Nähe, da die Luftraumkapazität beeinträchtigt wird und Flugzeuge sich verspäten oder umgeleitet werden. „Jegliche Vorwegnahme oder Vorhersage dieser Ausfälle trägt dazu bei, ihre Auswirkungen auf den Gesamtverkehr zu verringern“, sagt Abdo. Das Projekt SINAPSE (Software defined networking architecture augmented with Artificial Intelligence to improve aeronautical communications performance, security and efficiency), das im Rahmen des gemeinsamen Unternehmens SESAR für die Modernisierung des europäischen Flugverkehrsmanagementsystems finanziert wird, entwickelt eine neue Software, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um solche Ausfälle vorherzusagen. „SINAPSE fördert den Wandel hin zu einer intelligenten Konnektivität von Flugzeugen, indem es die Implementierung und Einführung neuer Technologien erforscht“, so Abdo.
Eine neue Netzwerkarchitektur für das 21. Jahrhundert
Die SINAPSE Software basiert auf einem softwaredefinierten Netzwerk (SDN), einer dynamischen und effizienten Netzwerkinfrastruktur. SDN ist eine dezentrale Softwarearchitektur, die eine erweiterte Konfiguration des Netzwerks ermöglicht, wobei alles von einer zentralen Controller-Ebene überwacht wird. In traditionellen Systemen ist dieses Controller-ähnliche Konzept auf den Menschen angewiesen, aber SINAPSE hat KI als Controller eingeführt, um das System effizienter zu verwalten. Die KI erkennt automatisch Fehler in den Netzwerken und kann mithilfe von vorausschauenden Informationen das System proaktiv anpassen und Wartungsarbeiten durchführen. SINAPSE nutzt einen auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus, um den Netzwerkverkehr auf Signaturen zu analysieren, die bekanntermaßen zu Cyberangriffen passen. Die Architektur des Netzwerks ermöglicht es, dass nur die KI-Modelle zwischen den Nutzenden ausgetauscht werden, ohne dass die zugrunde liegenden Daten ausgetauscht werden müssen, was die Sicherheit weiter erhöht. „Diese Form der Lösung wird ein entscheidender Baustein für eine sichere zukünftige Kommunikationsinfrastruktur in der Luftfahrt sein“, erklärt Abdo.
Vorhersage von Kommunikationsausfällen in der Luftfahrt
SINAPSE verwendet Echtzeit-Betriebsdaten und Netzwerküberwachung, um Kommunikationsausfälle vorherzusagen. Während des Projekts bewertete das SINAPSE-Team die Technologie anhand von Controller Pilot Data Link Communications (CPDLC) Daten, die in Echtzeit vom operationellen Aeronautical Telecommunication Network (ATN), einem globalen Austausch für Luftkommunikation, erfasst wurden. Ein gezielter Anwendungsfall hat gezeigt, dass SINAPSE Störungsereignisse kontinuierlich vorhersagen und prognostizieren kann, und zwar 10 Minuten bevor sie eintreten. „Diese Informationen können äußerst nützlich sein und könnten schließlich auf verschiedene Weise Kommunikationsverluste verhindern“, fügt er hinzu. Das Projekt SINAPSE wurde von einem europaweiten Konsortium aus ALTYS, ENAIRE, Frequentis und der Universität Bradford ins Leben gerufen. Das Team hat sich zum Ziel gesetzt, die Akzeptanz des neuen Systems und seiner Konzepte unter den ATN-Nutzenden zu fördern. Abdo hofft, dass dies zu einer gemeinschaftlichen Initiative führen wird, bei der operative Daten auf breiter Basis geteilt werden (unter Wahrung des Datenschutzes), um KI-Modelle zum Nutzen der gesamten ATN-Gemeinschaft zu trainieren.
Schlüsselbegriffe
SINAPSE, Cyberangriff, Luftfahrt, Sicherheit, Störung, Luftfahrt, Daten, künstliche, Intelligenz
