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Forschung und Entwicklung

Nicht nur Erfahrungen aus der Praxis tragen dazu bei, dass die Plattform heute ist, wie sie ist. Insbesondere wertvolle Ergebnisse aus Forschungsprojekten mit namenhaften Universitäten und Unternehmen, ermöglichten in der Vergangenheit die Entwicklung und Umsetzung zahlreicher Potenziale.

Social Sensor Cloud

Entwicklung einer cloudbasierten IoT Plattform

Secure Fog

Sichere Fog-Verbindungsschicht für IoT Anwendungen

Social Sensor Cloud

Forschungsidee

Im Zuge der vierten industriellen Revolution, oder auch Industrie 4.0, steht dem Industriesektor ein neuer Entwicklungssprung bevor: Die Vernetzung der Industrie mit der virtuellen Welt über globale Netzwerke. Hierfür ist eine verlässliche Integration und Vernetzung von Sensoren und Aktoren unabdingbar. Aus diesem Grund forschten und entwickelten wir gemeinsam mit einem Team von Prof. Dr. Adam Wolisz von der Technischen Universität Berlin an einer Cloud-Plattform zur globalen, universalen Integration und Interaktion von Sensoren und Aktoren in Echtzeit. Die vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) geförderte „Social Sensor Cloud“ ist der Grundstein für unsere Internet of Things Plattform azeti.io und basiert auf einem Open-Source-Kommunikationsprotokoll.

Herausforderungen und Ergebnisse

Bei der Konzeption der Cloudplattform wurde vor allem Wert auf die Realisierung der Vernetzung von Prozess-Schnittstellen zwischen diversen innerbetrieblichen Abteilungen sowie externen Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette gelegt. Nutzer haben die volle Kontrolle über ihre Daten, können diese jedoch auch für externe Unternehmen (oder Personen) bereitstellen. Die Social Sensor Cloud fungiert hierbei als Datenmarktplatz, auf dem Sensordaten gehandelt werden können. Nutzer können im Detail auswählen, welche Informationen sie teilen möchten und welche nicht. Gleiches gilt für Abonnenten, die auch über das Abonnement bestimmter Sensoren und die Speicherung der erhaltenen Daten entscheiden können. So können Unternehmen ihre ohnehin erhobenen Sensordaten als eigenes Produkt veräußern oder Sensor-Informationen erwerben. Hieraus können sich neue Geschäftsmodelle ergeben, wie etwa der kommerzielle Betrieb eines Sensornetzwerks.

Gleichzeitig bestand die Herausforderung in der Anbindung einer Vielzahl von Sensoren und Aktoren, ohne ein enorm hohes Datenaufkommen zu erzeugen. Üblicherweise wird eine großer Datenstrom ungefiltert und unstrukturiert vom Sensor in die Cloud übertragen. Um dies zu bewältigen, wurde ein nachfrage-orientierter Ansatz gewählt: Sensoren werden im Rahmen der IoT-Plattform abonniert. Das bedeutet, dass lediglich bewusst nachgefragte Informationen von so genannten „Sensors of Interest“ (SOIs).

Die Social Sensor Cloud ermöglicht weiterhin die Bildung virtueller Sensoren durch die Einbindung und Kombination einer Vielzahl physischer Sensoren. Bei den virtuellen Sensoren handelt es sich um die (softwareseitige) Berechnung von Sensorwerten, die von einzelnen physischen Sensoren stammen, basierend auf einem vorher spezifizierten Modell. Ein virtueller Sensor kann beispielsweise eine Gesamttemperatur für ein Lagerhaus für empfindliche Güter ausgeben, die auf der Bildung des Durchschnitts aus allen verfügbaren Temperatursensoren basiert. Ebenfalls lassen sich im Kontext der industriellen Produktion neue Kennwerte (zum Beispiel Zeitreihen oder Querschnitte) zur Messung der Performanz oder auch zur Wartungsintensität von Produktionsanlagen bilden, wenn Sensoren in die Messung mit einbezogen werden, die unterschiedliche Dinge wie Betriebstemperatur, produzierte Stückzahlen und Verwendung von Schmiermitteln erfassen.

Darüber hinaus unterstützt der SSC alle gängigen Kommunikationsprotokolle, um die vorhandenen Kommunikationsstandards vollständig abzudecken und die Cloud für alle und jedes „Thing“ des IoT offen zu halten. Denn der echte Mehrwert von Informationen ergibt sich aus der Möglichkeit, zwischen verschiedenen Sensordatenquellen zu wählen und diese Informationen zu korrelieren und zu analysieren.

 

Forschungsprojekt

Social Sensor Cloud

Gefördert durch den Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE)

Forschungsbereich: Kommunikationsnetzwerke, Kommunikationssysteme

Laufzeit: 2013 - 2016

Gemeinsames Forschungsprojekt mit der Technischen Universität Berlin

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insbesondere Prof. Dr.-Ing. Adam Wolisz
vom Institut für Telekommunikationssysteme, Fachgebiet Telekommunikationsnetze. Seine Forschung konzentriert sich vor allem auf Protokolle für Kommunikationsnetzwerke, wie zum Beispiel Sensornetzwerke, Cyber-Physikalische Systeme oder Bewertung der Netzwerkleistung.

Secure Fog

In der Logistik gibt es eine hohe Dichte an Daten, auf die an unterschiedlichen Orten und von diversen Personen zugegriffen werden muss. Dabei ist eine Vielzahl von Informationen des zu transportierenden Gutes entscheidend: Gewicht, Abmessung, Inhalt (Gefahrengüter, zerbrechliche oder verderbliche Güter), Temperatur, Luftfeuchtigkeit (wichtig, insbesondere für den Transport verderblicher Güter), Zollinformationen (Zeit, Anmerkung), letzte Öffnung des Containers (Zeit, Person), Zielort, Startort, Positionslog (GPS), und gegebenenfalls eine Vielzahl von weiteren Parametern.

Diese Informationen werden im kompletten Transportvorgang fortwährend benötigt, da hiervon bspw. Treibstoffmengen, Ladeposition und Zollbeschränkungen abhängen. Diese aber stetig per Cloud zur Verfügung zu stellen, obwohl sie vor Ort durch Sensorik am Container und lokalen Gateways erhoben und bereitgestellt werden können, ist nicht optimal. Der lokale Zugriff auf diese Informationen über eine „neue“ Verbindungsschicht kann maßgeblich zur Steigerung der Effizienz sowohl in der Logistik, aber auch in vielen anderen Anwendungsfeldern im (zukünftigen) Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) beitragen (kürzere Bereitstellungszeiten für Daten, weniger Datenverkehr zwischen Gateway und Cloud, bessere Auslastung lokaler Hardware-Ressourcen, geringerer Energieverbrauch der Endgeräte). Die Verbindungsschicht aus leistungsfähigen Randgeräten („Edge Devices”) wird als „Fog-Schicht” bezeichnet. Die Entwicklung einer sicheren Fog-Schicht ist zentraler Gegenstand der Untersuchungen und Innovationen im Forschungsprojekt „SecureFog”.

Mit SecureFog wird eine sichere und gleichzeitig hocheffiziente IoT-Plattform, beispielhaft für die Logistik, bereitgestellt und erstmalig demonstriert. Die innovativen Sicherheitsmechanismen von SecureFog sind passgenau zugeschnitten auf die Erfordernisse im industriellen Umfeld. Sowohl Anwendern als auch Dienstanbietern steht mit SecureFog eine leistungsfähige Entwicklungsumgebung für schnelle und sichere Dienste im (industriellen) IoT zur Verfügung.

Unser Projektbeitrag:

  • Definition der Anforderungen für Securefog
  • Erstellen der Systemarchitektur (Funktions- und Sicherheitsarchitektur)
  • Entwicklung eines praxisnahen Demonstrators sowie der Referenzszenarien
  • Einbeziehung und Koordination von industriespezifischen Kunden und Partnern

 

Weitere Projektbeiträge:

Freie Universität Berlin
Die Arbeitsgruppe Identity Management an der FU Berlin besteht seit November 2014, die Heisenberggruppe Information and Communication Theory seit September 2015. Beide Gruppen beschäftigen sich mit dem Entwurf und der Bewertung kryptographischer Protokolle und benutzbarer, sicherer Software und IT-Systeme, insbesondere auch im Umfeld des Internets der Dinge. Dabei entwickeln die beiden Arbeitsgruppen in enger Zusammenarbeit mit der Verbindung von Hardware- und Software-basierten Sicherheitsankern einen hoch innovativen Forschungsansatz. Aufbauend auf theoretischen Arbeiten zur formalen Modellierung und Analyse sowohl von physikalischen Zufallszahlengeneratoren als auch von Physec-basierten Sicherheitsmechanismen (unter Berücksichtigung von limitierten Hardware-Ressourcen) werden kryptographische Verfahren zur Umsetzung der Schutzziele unter Einbeziehung dieser Sicherheitskomponenten entwickelt.
 
PHYSEC GmbH

Die PHYSEC GmbH bietet innovative Sicherheitskonzepte für die Authentifizierung und Verschlüsselung im Internet der Dinge. Die PHYSEC-Technologie basiert auf der einzigartigen Kombination von komplexitäts- und informationstheoretischer Kryptographie. Durch die enge Kooperation mit renommierten nationalen und internationalen Instituten und Hochschulen, arbeitet PHYSEC stetig an der Verbesserung und Weiterentwicklung der Technologie.

Technische Universität Berlin

Das Fachgebiet Telekommunikationsnetze (TKN) an der TU Berlin gehört zu den führenden Forschungsgruppen im Bereich der Netzwerktechnologien. TKN beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Evaluierung von Architekturen und Protokollen für Kommunikationsnetze in drahtlosen, mobilen Kommunikationssystemen unter besonderer Beachtung von Leistungsoptimierung und Qualitätssicherung (QoS).

In dem Projekt SecureFog leitet TKN die Forschungsaktivitäten, die sich auf die Entwicklung von skalierbaren Fog-Protokollen und deren Evaluierung im TWIST Testbed fokussieren:

  • Energieeffizienter Netzwerkbeitritt
  • Proaktive Zwischenspeicherung von Sicherheitsinformationen
  • Orchestrierung von Dienstkomponenten
  • Leistungsbewertung

 

Forschungsprojekt

Secure Fog

Verbundprojekt KMU Innovativ

Forschungsbereich: Kommunikationssysteme, IT-Sicherheit

Laufzeit: 2018 - 2020

Gemeinsames Forschungsprojekt mit

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Physec

 

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Forschung trifft Praxis

Die Ergebnisse aus unseren durchgeführten Forschungsprojekten flossen maßgeblich in die Weiterentwicklung unserer cloudbasierten Plattform ein. Die wissenschaftlich fundierten Resultate begründen in Kombination mit wertvollen Erkenntnissen aus der Praxis die Vielfältigkeit unserer Plattform.

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