KI-Middleware

BeIntelli setzt dabei konkret auf Containerisierung mithilfe von Docker und Kubernetes im Rahmen des KI-Mobilitäts-OS. Die Ausrollung und Integration des Softwarestacks über die gesamte Architektur wird zusätzlich abstrahiert und automatisiert durch sogenanntes „Infrastructure as Code“ mittels Werkzeugen wie Ansible. Diese Herangehensweise gewährleistet nicht nur die Ausführbarkeit der Software, sondern auch eine reibungslose Kommunikation, unabhängig von der zugrunde liegenden Hardware. Damit schafft BeIntelli eine robuste Grundlage für das verbundene, autonome Fahren, die auf modernster Technologie basiert und höchste Standards in Bezug auf Effizienz und Zuverlässigkeit erfüllt.

Autonome Fahrzeuge benötigen äußerst präzise und aktuelle Informationen über ihre Umgebung, um sich sicher fortzubewegen. Hierbei werden HD-Maps (High-Definition Maps), hochauflösende Karten, die in der modernen Technologie und im Bereich der autonomen Fahrzeuge eine immer wichtigere Rolle spielen, genutzt. HD Maps bieten Genauigkeiten auf Zentimeter-Ebene, was für die sichere Navigation und Positionsbestimmung entscheidend ist, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit autonomer Fahrzeuge zu gewährleisten. Die HD-Maps im BeIntelli Projekt sind spezifisch für die BeIntelli Teststrecke erstellt. Die Karten enthalten viele Informationen über die Strecke und ihre Eigenschaften: Fahrspuren, Linien, Verkehrsampeln, Verkehrsschilder, Parkplätze, Abbiegerichtungen an Kreuzungen, Radwege, statische Hindernisse und relevante Gebäude als Orientierungspunkte.

Die HD-Maps werden von den Fahrzeugen mit den Echtzeit-Sensordaten der LIDARe, Radare und Kameras fusioniert. Diese Kombination ermöglicht es dem autonomen Fahrzeug, seine genaue Position zu bestimmen und Hindernisse sowie andere Verkehrsteilnehmer präzise zu identifizieren und ihre Bewegung zu antizipieren. HD-Maps tragen dazu bei, dass autonome Fahrzeuge intelligente Entscheidungen treffen können, beispielsweise um die beste Route zu planen bzw. der Verkehrssituation anzupassen, Abbiege- und Überholmanöver zu berechnen und sicher mit komplexen Verkehrssituationen umzugehen.

Die Mobilität der Zukunft muss sicher sein. BeIntelli verfolgt zwei maßgebliche Sicherheitsansätze: Die Vorhersage von Bedrohungen basierend auf den automatisierten Schwachstellenanalyse und der automatischen Erkennung von Angriffen.

Erstens erfolgt die Bedrohungsvorhersage durch automatisierte Schwachstellenanalysen, während zweitens verschiedene Systeme zur Erkennung von Angriffen eingesetzt werden. BeIntellis Sicherheitsstrategie sieht vor, dass COSY nahtlos in die BeIntelli-Infrastruktur integriert ist, um Angriffsvorhersagen zu ermöglichen. COSY ist ein Projekt des DAI-Labors und GT-ARCs, in dem ein Softwaresystem zur vorausschauenden und vorbeugenden Cybersicherheit, vor allem der Automatisierung von Cybersicherheitsmaßnahmen, die Rund um die Uhr IT-Infrastrukturen schützen, auch für den Use Case Autonomes Fahren und das KI-Mobilitäts-OS erstellt wurde. Hierbei erfolgt eine regelmäßige Überprüfung des Systems auf Schwachstellen durch periodische Scans, die mit aktuellen und öffentlichen Start-of-the-Art Referenzsystemen abgeglichen werden, mit einer anschließenden Generierung des Sicherheits-Lagebilds der Infrastruktur mit all ihren Komponenten. Weiterhin nutzt COSY diese Wissensbasis, um bei sicherheitsrelevanten Ereignissen der Angriffserkennungs-Systeme, die durch Zabbix gesammelt wurden, um automatisch Vorhersagen zu den Angriffspfaden von potenziellen Angreifern zu generieren und mögliche Gegenmaßnahmen für die Verteidigung des Systems vorzuschlagen.

Im Bereich der Angriffserkennungs-Systeme werden zwei Ansätze verfolgt: regelbasiert und anomaliebasiert. Die Erkennung bekannter Angriffe über das Netzwerk für Edge PCs und Cluster erfolgt durch das Open Source Softwarepaket Suricata. Für die Erkennung unbekannter Angriffe auf die Netzwerke, die Fahrzeuge über den CAN-Bus und die V2X-Kommunikationswege wurden verschiedene Prototypen mit synthetischen und realen Datensätzen erfolgreich implementiert und evaluiert. BeIntelli setzt dabei auf innovative KI-Lösungen, um höchste Sicherheitsstandards zu gewährleisten.

Das BeIntelli Überwachungssystem ermöglicht somit die präzise Überwachung von verschiedenen Gerätetypen, darunter auch Cohda-Boxen, RSUs, Netzwerk-Routern und Fahrzeugen. Diese Funktion gewährleistet eine umfassende Darstellung der aktuellen Zustände und trägt dazu bei, dass sämtliche Informationen klar und verständlich präsentiert werden. Damit bietet BeIntelli nicht nur eine effektive Systemüberwachung, sondern auch eine benutzerfreundliche Darstellung der Informationen für eine einfache Analyse und Entscheidungsfindung. Letztendlich wird diese Systemüberwachung auch als Datenquelle und -senke für die entwickelten Sicherheitsansätze genutzt; zum Beispiel wird das Lagebild mit den Informationen der BeIntelli Systemüberwachung zusätzlich mit weiteren Informationen verschärft. Auch werden sicherheitsrelevante Ereignisse der Angriffserkennungssysteme direkt dort gemeldet.

Die V2X-Kommunikation (Vehicle-to-Everything) spielt eine entscheidende Rolle im Kontext des vernetzten, kooperativen und autonomen Fahrens, indem sie eine bidirektionale Kommunikation zwischen Fahrzeugen, Infrastruktur und anderen Verkehrsteilnehmern ermöglicht. Diese Funktion ist von besonderer Bedeutung im Rahmen des BeIntelli-Ansatzes, der nicht nur Fahrzeuge digitalisiert, sondern auch die Infrastruktur.

Die durch die V2X-Kommunikation bereitgestellten Echtzeitinformationen sind von zentraler Bedeutung, da sie die verfügbaren Daten der Fahrzeuge für ihre Entscheidungsprozesse erweitern, über das bloß Sichtbare hinaus.

Autonome Fahrzeuge können dank der V2X-Kommunikation frühzeitig auf Verkehrshindernisse aufmerksam gemacht werden, darauf reagieren und somit ihre eigene Sicherheit und die Sicherheit anderer Verkehrsteilnehmer erhöhen, beispielsweise durch Kollissionsvermeidungssysteme. Neben der Sicherheit kann durch System wie GLOSA (Green Light Optimized Speed Advisory) die Geschwindigkeit an die Ampelphasen effizient und vorausschauend angepasst werden, um möglichst energieeffizient zu fahren. Zudem kann die Effizienz des Verkehrsflusses durch Technologien wie das Platooning verbessert werden.

Die Integration dieser fortschrittlichen und umfassenden Kommunikationstechnologie ist ein entscheidender Faktor für die Umsetzung sicherer und effektiver autonomer Fahrfunktionen im BeIntelli Projekt sowie für Hersteller von autonom fahrenden Fahrzeugen.