Schlussbericht zum EUREKA Verbundprojekt AI-NET; Verbundprojekt: Automatisierte Resilienz und sichere Netze für kritische Infrastrukturen und Unternehmen (AI-NET-PROTECT); Teilvorhaben: Zuverlässige optische Transportverbindungen durch KI-basierte Signalschätzung und Anomaliedetektion

Abstract

Das Teilprojekt AI-NET-PROTECT konzentrierte sich auf die Bereitstellung von automatisierter Resilienz und sicheren Netzwerken für kritische Infrastrukturen und Unternehmen. Ziel war der Schutz kritischer Daten, hohe Leistung (Latenz, Durchsatz, Verfügbarkeit) und Robustheit gegen Manipulation. Das Projekt entwickelte eine skalierbare Netzwerk- und Knotenarchitektur mit offener und spezialisierter Hard- und Software, einschließlich sogenannter „White Boxes“. Mit Hilfe von Netzwerktelemetrie und "intent-based software-defined network management" ermöglichte es eine automatische Bereitstellung (ohne manuelle Interaktion) und automatisierte Dienste mit künstlicher Intelligenz (KI). KI-Anwendungen um-fassten hierbei Leistungsoptimierung, proaktive Fehlererkennung, Penetrationstests und Sicherheits-management. Die Architektur umfasste starke Sicherheit mit mehrschichtiger Kryptografie, agilen Kryptofunktionen und quantensicheren Algorithmen. Die wissenschaftlichen und technischen Arbeitsziele der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) im Verbundprojekt umfassten im Einzelnen: • Entwicklung neuartiger KI-basierter Verfahren, um eine Ende-zu-Ende Voraussage über die Leistungsfähigkeit und die Eigenschaften verschiedener optischer Verbindungspfade in komplexen, vermaschten Netzen zu treffen • Entwicklung KI-basierter Methoden zur Schätzung der optischen Übertragungsqualität (quality of transmission, QoT) • Entwicklung KI-basierter Konzepte zur verbesserten Fehler- und Anomaliedetektion sowie zur proaktiven Fehlerdetektion • Generierung von simulativen und experimentellen Referenzdaten zum Einsatz in den KI-basierten Modellen. Verifikation der neuen Ansätze in Labortests.