AI-NET ANTILLAS: Automatisierte Telekommunikationsinfrastruktur mit intelligenten autonomen Systemen

Kommunikationsnetzwerke waren schon immer sowohl technische Meisterleistungen als auch ein Beweis für die Fähigkeit des Menschen, Komplexität zu bewältigen. Vom ersten Postsystem über die in vielen historischen Filmen gezeigten manuellen Telefonzentralen bis hin zu den weltumspannenden, dynamischen digitalen Netzwerken von heute bestand die Herausforderung immer darin, die richtige Balance zu finden und die Netzwerke einsatzbereit zu halten: Netzwerke müssen robust und zuverlässig, aber auch schnell anpassbar und flexibel sein – und vor allem sicher und geschützt.

Immer mehr Akteure beteiligen sich am Gespräch, nicht nur menschliche, sondern auch maschinelle Akteure, z.B. in der Kommunikation von Maschine zu Maschine in der Smart Industry oder in der Echtzeitkommunikation mit hohem Durchsatz, die für autonome Autos erforderlich ist. Neuartige Technologien schaffen völlig neue Netzwerke, und Trends wie Cloud oder Edge Computing verschieben die Netzwerkbelastung auf unerwartete Weise. Die Orchestrierung dieser Kakophonie aus Infrastrukturen, Anwendungen, Daten und Benutzern ist ohne die Hilfe leistungsstarker Algorithmen unmöglich geworden. Wohin der Weg geht, ist klar: Hin zu vollautomatisierten Netzwerken, die sich in einem feinen Gleichgewicht zwischen physischen und logischen Standorten, technischer Zuverlässigkeit, Bandbreiten und Latenzzeiten, Leistung und Effizienz sowie Sicherheit sowohl für die Infrastruktur selbst als auch für die durchlaufenden Informationen konfigurieren und warten können es.

Das Projekt AI-NET ANTILLAS (Accelerating digital transformation in Europe by Intelligent NETwork automation – Automated Network Telecom Infrastructure with InteLLigent Autonomous Systems) beabsichtigt, eine Plattform für neuartige Dienste zu entwickeln, die diese Vision Wirklichkeit werden lassen. Das übergeordnete Ziel ist, angewandte Proof-of-Concept-Testfälle für konkrete Anwendungsszenarien in den drei Teilprojekten zu erstellen und das politische Ziel zu unterstützen, die gesellschaftsweite Digitalisierung in einer starken Partnerschaft zwischen staatlichen und privatwirtschaftlichen Akteuren voranzutreiben.

Die Partner des Teilprojekts SEBIU (Safe integration into Automated Industrial Environments) unter der Leitung von Creonic / NOKIA entwickeln die grundlegenden Infrastrukturkomponenten für automatisierte Kommunikationsnetze in den Zukunftsfeldern Industrie 4.0 und autonomes Fahren. Ihre Absicht ist es, eine Ende-zu-Ende-Automatisierung der physischen, Netzwerk- und Serviceinfrastruktur zu ermöglichen. Auf diese Weise soll die manuelle Steuerung vermieden und der Weg für wirklich autonome Netzwerkoperationen geebnet werden, einschließlich autonomer Konfiguration, Compliance, Echtzeit-Datenerfassung, Datenanalyse, Fehlerbehebung und Software-Update.

Wibu-Systems bringt nicht nur sein Know-how und seine Erfahrung mit sicheren Elementen und der Verwendung kryptografischer Schutztechnologien in Software- und Cloud-Szenarien ein, sondern auch seine Kompetenzen im jüngsten Schwerpunkt: dem Schutz von Modellen für maschinelles Lernen. Wibu-Systems verwendet spezielle gehärtete sichere Elemente, um eine Umgebung zu schaffen, in welcher Software oder auch AI/ML Modelle des Betreibers in den angedachten autonomen Netzwerken sicher ausgeführt werden kann – und zwar geschützt vor externer Manipulation. Wibu-Systems erarbeitet zudem Konzepte für Wartung und Patching in Echtzeit vor, um den aktiven und zuverlässigen Betrieb des Netzwerks zu gewährleisten. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Vorbereitung der Sicherheitsinfrastruktur zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.

Die Innovationen auf Netzwerkinfrastrukturebene, die Wibu-Systems umsetzen will, konzentrieren sich auf folgende Bereiche:

• Flexible und performante Cloud-Lizenzierung: Wibu-Systems wird Cloud-Implementierungen auf ihre Leistung und Skalierbarkeit prüfen, um sicherzustellen, dass die Cloud-Implementierung von Wibu-Systems den Anforderungen zukünftiger Lösungen gerecht wird.
• Architekturen zur Erhöhung der Flexibilität und der Dynamik im Einsatz und Betrieb: Wibu-Systems wird zur Entwicklung von dynamischen Update- und Bereitstellungsmechanismen beitragen.
• Sichere Integration in automatisierte Umgebungen: Wibu-Systems wird Sicherheitsmaßnahmen für Netzwerkkomponenten (z.B. vertrauenswürdige Codeausführung oder Kompartimentierung für Code von Drittanbietern) nutzen, die durch sichere, gehärtete Elemente (Secure Boot, ARM TrustZone, WIBU CloudProtect) unterstützt werden.
• Sichere und datenschutzkonforme AI/ML-Modelle: Wibu-Systems schützt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (integrierte Datenerfassung, Training, Bereitstellung und Betrieb der Modelle, z. B. auf einer externen GPU).

Die Ergebnisse des Forschungsprojekts werden in einem dedizierten Demosystem für eine industrielle Cloud-Umgebung veranschaulicht.