Bereitstellung belastbarer und sicherer Netze [mit sicherem Equipment] für kritische Infrastrukturen (AI-NET-PROTECT)

Das Hauptziel des AI-NET-Forschungsprogramms ist die Beschleunigung der digitalen Transformation in Europa durch die Automatisierung intelligenter Netze in jedem Netzsegment, d.h. Edge, Metro, Core und Rechenzentren.

Projektziele

Vollständige Netzautomatisierung ist eine klare Voraussetzung für die effiziente Nutzung hochintegrierter und flexibler Edge-Infrastrukturen, die über alle Komponenten hinweg programmierbar sind, von der grundlegenden Einrichtung der Konnektivität bis zu vollständig virtualisierten Netzfunktionen und Anwendungskomponenten.

AI-NET wird eine Reihe von Anwendungsfällen erforschen, die die technologischen Herausforderungen von Diensten umfassen, die am Netzrand eingesetzt und betrieben werden, um die verschiedenen Szenarien und Einsätze jedes Anwendungsfalls und damit die technischen Anforderungen sowie die Werte herauszuarbeiten.

AI-NET wird Technologien erforschen und entwickeln, die spezifisch für eine Edge-Infrastruktur sind, die durch eine große Anzahl von Edge-Standorten, heterogene Hardware- und Standortkonfigurationen, ressourcenbeschränkte Rechenumgebungen, eine Mischung von Basistechnologien für Virtualisierungsplattformen und Transportnetze und schließlich die Unterstützung kritischer Dienste in maßgeschneiderten Netzabschnitten gekennzeichnet ist.

Um die daraus resultierende Komplexität zu bewältigen, müssen wir künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um traditionelle Optimierungs- und Vorhersagealgorithmen zu ergänzen oder zu ersetzen. Die Edge-Plattform wird eine effiziente Möglichkeit zur Unterstützung einer lernenden Infrastruktur sein.

Schließlich wird ein Deep-Edge-Netz an Standorten eingesetzt werden, die nicht auf den Energiebedarf von Rechenzentren, auch nicht von kleinen, vorbereitet sind. AI-NET wird die Anforderungen an den Einsatz und die Stromversorgung der Edge-Infrastruktur analysieren und Methoden zur Minimierung des Stromverbrauchs entwickeln.

Der Nutzen für die teilnehmenden Partnerunternehmen liegt im Zugang zu neuen Erkenntnissen, die in Proof-of-Concepts in Testumgebungen demonstriert und in wissenschaftlichen Arbeiten vorgestellt werden. Die Doktoranden werden auch ihren Weg in die Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der Industrie finden und so die Fähigkeiten und Kapazitäten der europäischen Industrie verbessern. Neue geistige Eigentumsrechte, Produkte und Dienstleistungskonzepte werden entwickelt und verbessern die Unternehmensleistung der Teilnehmer. Das Projekt wird auch die europäische Führungsrolle in der mobilen Kommunikation stärken und den globalen Wettbewerb in den Bereichen Cloud, Edge und künstliche Intelligenz herausfordern.

Die Rolle der GWDG

KI-basierte Netzsteuerung und Dienstautomatisierung

Die GWDG wird mit Hilfe von OpenFlow-Agenten einen Automatisierungsmechanismus für Legacy-Netzwerke einführen. Ein OpenFlow-Agent spielt die Rolle eines Vermittlers zwischen einem SDN-Controller und einer Nicht-SDN-Datenebene. Er empfängt die vom Controller kommenden OpenFlow-Anweisungen, übersetzt sie in eine für die Datenebene spezifische Sprache und leitet sie an die Weiterleitungsagenten der Datenebene weiter. Darüber hinaus möchte die GWDG mit einem fortschrittlichen Überwachungssystem für die Anwendungsfälle der Verkehrsabrechnung und der Sicherheitsüberwachung des Live-Netzwerks beitragen. Das vorgeschlagene System umfasst das Sammeln, Verarbeiten und Speichern individueller Datenflüsse für den genannten Zweck.

Integrierte Sicherheit mit hohem Standard

Im Zusammenhang mit der Sicherheit beabsichtigt die GWDG die Erweiterung und Verbesserung bestehender ML/AI-Lösungen zur Erkennung/Entschärfung verschiedener Arten von Netzwerkangriffen. Wir machen uns die Tatsache zunutze, dass ein zentraler Controller der beste Ort ist, um die Datenströme zu überwachen und Anomalien im Netzwerk zu erkennen. Zusammen mit der Programmierbarkeit wird der Entschärfungsprozess daher viel schneller und effizienter umgesetzt. Der SDN-Controller ermöglicht es den Sicherheitsanwendungen zu entscheiden, wann und wie das Netzwerk dynamisch überwacht werden soll, anstatt einen Intrusion Detector an einigen wenigen kritischen Punkten laufen zu lassen.

Projektpartner

Projektkoordination: ADVA Optical Networking SE, Germany

Projektpartner: https://www.celticnext.eu/project-ai-net-protect/

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Kontakt

Dr. Muzzamil Aziz

Prof. Dr Philipp Wieder

Laufzeit

01.02.2021 - 31.01.2024

Förderung

Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (FKZ: C2019/3-4)

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