Konfigurationen von IT-Systemen automatisiert bewerten

Motivation

Die IT-Bedrohungslage verschärft sich durch gezielte Angriffe professioneller und politisch motivierter Gruppen. Insbesondere die IT-Systeme öffentlicher Einrichtungen, kritischer Infrastrukturen und KMU sind gefährdet. Schwachstellen entstehen meist durch Fehlkonfigurationen, deren manuelle Prüfung aufwändig und komplex ist. Daher ist ein automatisiertes, standardbasiertes Compliance- und Fehlkonfigurations-Management erforderlich.

Ziele und Vorgehen

Die Forschenden entwickeln eine integrierte, modulare Plattform, die IT-Systemkonfigurationen automatisiert analysiert, überwacht und bewertet. Um IT-Systeme automatisiert auf Regelkonformität (z. B. DORA, NIS-2, BSI) prüfen zu können, analysieren sie bestehende Standards und Schwachstellenlisten und machen Fehlkonfigurationen als eigene Verwundbarkeitsklasse definier- und erfassbar.

Dazu entwickeln sie ein Meta-Modell und eine Ontologie, die regulatorische Anforderungen, Systemparameter und Fehlkonfigurationen formal verknüpfen. Auf dieser Basis entsteht ein generisches, erweiterbares Compliance-Framework, das auf Künstlicher Intelligenz basierende Analysen ermöglicht. Um die Funktionsfähigkeit der Lösung unter realitätsnahen Bedingungen nachzuweisen, entwickeln sie einen Demonstrator und testen ihn mit Verwaltung, Stadtwerken und KMU.

Innovationen und Perspektiven

Durch die Kombination von Meta-Modell, Ontologie und KI-Analyse lassen sich Fehlkonfigurationen in Informations- und Kommunikationssystemen regelbasiert und regulatorisch kontextualisieren. Der Ansatz geht über reine Checklisten hinaus.

Wirtschaftlich ermöglicht er eine kostengünstige Compliance-Automatisierung für KMU und stark regulierte öffentliche Bereiche wie den Banken- und Finanzsektor oder öffentliche Dienstleister kritischer Infrastrukturen. Wissenschaftlich liefern die Forschungsergebnisse ein neues, erweiterbares Wissensmodell für die IT-Sicherheitsforschung.