Beschreibung

Graphen-basierte Informationsaggregation zur Verbesserung des Cybersicherheitsmanagements in kritischen Infrastrukturen

MANTRA ist ein von der Cyberagentur finanziertes Forschungsprojekt, das ein sicheres und resilientes Framework zum Austausch von Cyber-Angriffsmustern und deren Risiko-Management entwickelt. Im Zentrum des Projekts steht der Einsatz von Federated Learning, welches es ermöglicht, die Verteilung von erkannten Angriffsmustern effizient zu gestalten, ohne dass beteiligte Organisationen sensible Informationen über erfolgte Angriffe oder Interna teilen müssen. Diese Methode stärkt die Datenschutzmaßnahmen und fördert gleichzeitig eine kooperative Verteidigungshaltung.

 Zur Strukturierung der Daten erforschen wir den Einsatz großer Sprachmodelle, die eine effiziente Aufbereitung und Analyse heterogener und unstrukturierter Daten ermöglichen. Diese Modelle unterstützen nicht nur die Klassifikation und Aufbereitung der Daten, sondern auch die Erstellung von personaspezifischen Szenarien (Course of Action), die auf potenzielle Angriffe zugeschnitten sind. Durch die Verwendung von Sprachmodellen in der Datenaufbereitung und der Szenario-Entwicklung kann präzise und dynamisch auf sich ständig ändernde Bedrohungslandschaften reagiert werden.