Prinzipiell kann eine IoT-Plattform recht simpel aufgebaut sein. Als „Datendrehscheibe“ verteilt sie den Output der über Schnittstellen integrierten Systeme lediglich weiter. Energieversorger erfassen beispielsweise mit Smart Metern den Stromverbrauch sämtlicher Kunden. Diese Daten werden von der Plattform im Hintergrund zentral zusammengeführt. Das erleichtert zwar die Datenerfassung – schließlich muss kein Mitarbeiter mehr zum Ablesen vorbeikommen. Doch das große Versprechen des vernetzten Zeitalters wird so noch nicht erfüllt.

Datenmanagement allein reicht nicht

Knapp 9.000 Exabytes (etwa neun Billionen Gigabytes) an Daten entstehen heute jährlich. Für das Jahr 2020 gehen Experten von 40.000 Exabytes aus. Big Data wächst exponentiell – und ist zunächst einmal ein Problem. Denn der Großteil der Informationen ist nichts weiter als Ballast. Erst mithilfe ausgeklügelter Analyseroutinen und Algorithmen zur Mustererkennung lassen sich aus den enormen Datenmengen neue Erkenntnisse gewinnen. Der Energieversorger zieht so etwa Rückschlüsse auf die Optimierung der Lastverteilung oder kann jedem einzelnen Verbraucher einen individuellen Tarif anbieten. Im Idealfall kommen zusätzlich Deep-Learning-Algorithmen ins Spiel, dank derer sich die IoT-Plattform eigenständig weiterentwickelt.

Ob IBM, Microsoft oder Google: Praktisch alle großen Softwarekonzerne arbeiten an entsprechenden Plattformen. Sie werden zur Heimautomatisierung ebenso eingesetzt wie für vorausschauende Finanzanalysen. In der Industrie ermöglichen sie die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation. Doch noch fehlt es an einheitlichen Standards. Jeder Anbieter will das eigene System zur Schaltzentrale einer vernetzten Welt machen, an die andere gerne andocken können.

Standards sind gefragt

Auf Dauer wird das nicht funktionieren, sind die Köpfe hinter Vorto überzeugt. Das Open-Source-Projekt soll Entwicklern ein standardisiertes Framework an die Hand geben, mit dem sich praktisch beliebige Geräte und IoT-Anwendungen integrieren lassen. Bosch treibt das Projekt voran, nutzen und weiterentwickeln kann es jeder.

Doch ganz gleich, ob künftig offene oder proprietäre IoT-Plattformen den Ton angeben werden: Fragen nach Datenschutz und -sicherheit werden drängender. Wie selbstlernende Sicherheitsarchitekturen das Problem lösen sollen, zeigt der nächste Beitrag unserer Reihe „IT-Trends 2016“.

1. Autonome Agenten
Assistenzsysteme wie Siri von Apple oder Cortana von Microsoft gibt es zwar schon seit einigen Jahren. Experten des US-Marktforschungsunternehmens Gartner gehen aber für die nächsten Monate von einem wahren Innovationsschub bei den sogenannten autonomen Agenten aus. Dazu zählen im weitesten Sinne auch selbstfahrende Autos, wie die per „KI-Update“ nachgerüsteten Tesla-Fahrzeuge. Selbstlernende Software dürfte künftig nicht nur Routineaufgaben beschleunigen, sondern auch die Basis für neue Arbeitsprozesse werden.

2. Deep Neural Nets
Die autonomen Agenten sind nur eine weit verbreitete Ausprägung eines noch größeren Trends: Machine Learning. Vielfach entstehen inzwischen Systeme auf Basis künstlicher Neuronen, die nach ähnlichen Regeln lernen wie das menschliche Gehirn, anstatt starr vorgegebene Algorithmen abzuarbeiten. Sie sind somit in der Lage, sich selbständig weiterzuentwickeln und immer präzisere Ergebnisse zu liefern. Heute werden Deep Neural Nets beispielsweise zum Aufspüren von Mustern eingesetzt, etwa bei der automatisierten Gesichtserkennung auf Überwachungskamera-Material. Die Polizei im indischen Surat schafft das bereits in Echtzeit. Unter dem Namen Watson arbeitet IBM seit Jahren an einer Technologie, die Cognitive Computing mit Spracherkennung und -verarbeitung kombiniert. Auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und sich selbst optimierender Algorithmen zieht Watson aus vorgegebenen Fragestellungen eigenständig Schlüsse. Im Nachhinein prüft es, ob seine Schlüsse korrekt waren – und passt seine Programmroutinen an.

3. Plattformen für das Internet der Dinge
Bis 2020 werden 50 Milliarden Geräte über das Web vernetzt sein – doppelt so viele wie heute. Sie erzeugen wertvolle Daten für Unternehmen ebenso wie für die öffentliche Hand. Doch die schiere Datenmenge und unterschiedlichste Formate schaffen bislang ungekannte Hürden. Smart Meter erfassen Informationen zum Stromverbrauch im Haushalt, RFID-Tags übermitteln den Status von Warenflüssen in der Logistik, vernetzte Städte steuern ihre Infrastruktur selbst. All diese Daten müssen allerdings zentral zusammengeführt und verarbeitet werden. Die nötigen Plattformen für das Internet der Dinge werden daher in den nächsten Monaten mit Hochdruck weiterentwickelt. Was noch fehlt, sind übergreifende Standards.

4. Lernfähige Sicherheitsarchitekturen
Und noch einmal selbstlernende Software: Mit neuen Technologien wie vernetzten Autos oder Wearables entstehen auch zahllose neue Sicherheitslücken. Heutige Intrusion-Prevention-Systeme sind darauf noch nicht ausgelegt. Intelligente Architekturen sollen künftig eigenständig bislang unbekannte Schadmuster in Echtzeit erkennen. So ließe sich beispielsweise eine gerade startende Cyberattacke automatisch aufspüren, bevor sie sich unkontrolliert ausweiten kann.

5. DevOps
Die Digitalisierung treibt die Innovationsgeschwindigkeit stark an. Systemlandschaften müssen zunehmend auf agile Updates und die schnelle Implementierung von Erweiterungen ausgelegt sein. Daher setzt sich der strategische Ansatz DevOps immer mehr durch: Er soll die Bruchstellen zwischen Anwendungsentwicklung (Development) und IT-Betrieb (Operations) beseitigen. Grundlage dafür ist ein gemeinsamer Methodenkatalog für beide Bereiche: Agile Entwicklungsmethoden werden so beispielsweise nicht mehr ausschließlich in der Programmierung einsetzt, sondern mit entsprechenden Prozessen und Tools auf den Softwarebetrieb übertragen. So lassen sich etwa Release-Zyklen verkürzen und die Zuverlässigkeit von Anwendungstests erhöhen. Marktexperten sagen dem Trend DevOps für 2016 einen rasanten Anstieg voraus.

Die D-A-CH-Security ist so etwas wie die Leistungsschau der IT-Sicherheit im deutschsprachigen Raum. Einmal im Jahr stellen hier Industrie, Verwaltung und Wissenschaft neue Technologien und Konzepte vor, mit denen sich die immer vielfältigeren Risiken für Datensicherheit und Datenschutz in den Griff bekommen lassen. Ein Feld, das rasant an Bedeutung gewinnt. Spätestens seitdem Verteidigungsministerin Ursula von der Leyen die Errichtung eines Cyber-Kommandos angekündigt hat.

In diesem Jahr war die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin vom 8. bis 9. September Gastgeber der Veranstaltung. Erstmals dabei: die Allianz für Cyber-Sicherheit, eine Initiative des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). Die BSI-Experten erklärten in ihren Vorträgen unter anderem, wie sich Schwachstellen in Web-Applikationen erkennen lassen und welche Sicherheitsstandards mobile Messenger-Dienste erfüllen sollten.

Vom Fraunhofer Institut bis hin zu Porsche

Insgesamt 38 Präsentationen und Workshops zeigten den Status quo der Forschung rund um Cloud- und Big-Data-Security, Identifikations- und Biometrie-Verschlüsselung sowie mobile und Netzwerksicherheit. Ein besonderes Augenmerk lag in diesem Jahr auf dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT): Millionen vernetzter Geräte schaffen nicht nur in der industriellen Fertigung völlig neue Möglichkeiten, sondern halten in jeden Lebensbereich Einzug – etwa im „Connected Car“, vorgestellt von Porsche. Neben allen Vorteilen der zunehmenden Vernetzung im Alltag, öffnen sich damit potenziell auch unüberschaubare Einfallstore für Datenmanipulation und -diebstahl, die es zu schließen gilt.

Seit 2003 organisiert die Forschungsgruppe Systemsicherheit (syssec) der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (Österreich) die Konferenz, jährlich an wechselnden Austragungsorten. Die nächste Veranstaltung ist bereits in Planung: Am 26. und 27. September 2016 diskutieren die Teilnehmer in Klagenfurt selbst.

Mehr Informationen unter www.syssec.at/dachsecurity2015