Intrusion Detection Systems (IDS) sind Sicherheitssysteme, die entworfen wurden, um ungewöhnliche oder verdächtige Aktivitäten in einem Netzwerk oder System zu erkennen, die in Bezug auf Robotik eingesetzt werden, um potenzielle Eindringlinge oder bösartige Aktivitäten zu erkennen, die die Sicherheit oder Integrität von Robotern oder robotergesteuerten Systemen gefährden könnten. Es gibt einerseits verhaltensbasierte Systeme, die das normale Verhalten des Roboters überwachen und Abweichungen erkennen, die auf eine mögliche Kompromittierung hindeuten könnten. So könnte ein Roboter normalerweise bestimmte Bewegungsmuster haben, und wenn plötzlich ungewöhnliche Bewegungen erkannt werden, könnte dies auf einen Angriff hinweisen. Andererseits gibgt es signaturbasierte Systeme, die ähnlich wie bei Antivirenprogrammen nach spezifischen Angriffsmustern oder -signaturensuchen, die auf bekannte Angriffe hinweisen. Diese Signaturen können etwa aus früheren Angriffen oder bekannten Schwachstellen stammen. Anomaliebasierte Intrusion Detection Systeme überwachen das Verhalten des Roboters und suchen nach ungewöhnlichen Aktivitäten oder Abweichungen von einem normalen Muster. Diese Systeme erstellen zunächst ein Profil des normalen Verhaltens und erkennen dann Abweichungen, die auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen könnten. Es geht also darum, die Sicherheit von Robotern und robotergesteuerten Systemen zu erhöhen, wobei durch die Erkennung von Angriffen oder bösartigen Aktivitäten angemessene Maßnahmen ergriffen werdenkönnen, um die Integrität eines Systems zu schützen und potenzielle Schäden zu minimieren.
In den letzten Jahren nutzt man auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, denn solche Systeme können große Datenmengen in Echtzeit analysieren und lernen, wie sich das Netzwerk oder das System normalerweise verhält, wodurch sie Anomalien schneller und genauer erkennen können als herkömmliche Intrusion Detection Systems. Vor allem können auch die Genauigkeit der Erkennung von Anomalien verbessern, indem sie falsch positive Alarme reduzieren, die auftreten, wenn ein solches System einen Alarm auslöst, obwohl keine Bedrohung vorliegt, was zu einer Überlastung des Netzwerks oder des Systems führen kann und einen Administrator unnötig belaster. Diese Systeme können durch maschinelles Lernen lernen, welche Muster tatsächlich eine Bedrohung darstellen und welche nicht, um die Anzahl der falsch positiven Alarme zu reduzieren.
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