KI verändert die Grundlage des Vertrauens in die industrielle Automatisierung
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in industrielle Automatisierungssysteme integriert. Von der vorausschauenden Wartung und Anlagenüberwachung bis hin zur Alarmoptimierung und betrieblichen Entscheidungsunterstützung hilft KI Ingenieuren dabei, komplexe Industriedaten schneller zu verarbeiten, als es mit herkömmlichen Methoden möglich ist.
Die Einführung von KI verändert jedoch auch die Definition von Vertrauen in der Automatisierung. Konventionelle Steuerungssysteme basieren auf deterministischem Verhalten: Ein definierter Eingang erzeugt einen vorhersehbaren Ausgang. KI-basierte Systeme funktionieren anders, da ihre Leistung von der Datenqualität, der Modellkonfiguration, den Umgebungsbedingungen und kontinuierlichen Lernprozessen abhängt.
Meiner Ansicht nach besteht die größte Herausforderung nicht darin, ob KI die industrielle Leistungsfähigkeit verbessern kann. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, nachzuweisen, dass KI-gesteuerte Entscheidungen während des gesamten betrieblichen Lebenszyklus sicher, nachvollziehbar und kontrollierbar bleiben.
KI führt zu neuen Risiken über die traditionelle OT-Sicherheit hinaus
Die industrielle Cybersicherheit konzentrierte sich traditionell auf den Schutz von SPS, DCS-Plattformen, SCADA-Systemen, HMIs, Engineering-Stationen und industriellen Kommunikationsnetzen. Diese Schutzmaßnahmen bleiben grundlegend, aber KI führt zusätzliche Bereiche ein, die berücksichtigt werden müssen.
KI-gestützte Automatisierung stützt sich auf mehrere unterstützende Komponenten, darunter Datenerfassungssysteme, Trainingsumgebungen, Modellbibliotheken, Edge-Computing-Plattformen, Cloud-Dienste und Mechanismen für Softwareaktualisierungen. Jede Komponente stellt eine potenzielle Fehlerquelle dar.
Beispielsweise kann ein KI-System zur vorausschauenden Wartung falsche Empfehlungen ausgeben, wenn historische Anlagendaten unvollständig sind. Ein Modell zur Prozessoptimierung kann irreführende Ergebnisse liefern, wenn die Sensorinformationen ungenau werden. In einigen Fällen bleibt der industrielle Controller selbst sicher, während KI-generierte Empfehlungen die betrieblichen Entscheidungen negativ beeinflussen.
Dies stellt einen Wandel im Denken über industrielle Cybersicherheit dar: Der Schutz des Steuerungssystems allein reicht nicht mehr aus. Auch die Intelligenzschicht, die Entscheidungen beeinflusst, muss Teil der Sicherheitsarchitektur werden.
Traditionelle Sicherheitstests können das KI-Verhalten nicht vollständig validieren
Traditionelle OT-Sicherheitsbewertungen eignen sich zur Identifizierung von Schwachstellen im Zusammenhang mit Netzwerksegmentierung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Kommunikationsprotokollen und Systemkonfiguration.
Allerdings führen KI-Systeme verschiedene Arten von Risiken ein. Ein Modell kann während der Prüfung im Labor korrekt funktionieren, nach der Bereitstellung jedoch aufgrund veränderter Prozessbedingungen, neuer Betriebsmuster, nachlassender Sensorleistung oder geänderter Datenquellen unerwartete Ergebnisse liefern.
KI-Ausfälle unterscheiden sich häufig von herkömmlichen Cyberangriffen. Sie können sich folgendermaßen äußern:
- Fehlerhafte Wartungsempfehlungen
- Falsch klassifizierte Alarme
- Fehlerhafte Entscheidungen zur Prozessoptimierung
- Verringerte Anlagenleistung
- Fehlerhafte Anweisungen für Bediener
Diese Ausfälle lösen möglicherweise keine herkömmlichen Sicherheitsalarme aus, können jedoch dennoch die Produktionseffizienz, die Anlagenverfügbarkeit, die Sicherheitsmargen und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben beeinträchtigen.
Daher muss die KI-Validierung nicht nur den Cybersicherheitsschutz, sondern auch das Betriebsverhalten unter realen industriellen Bedingungen berücksichtigen.
ISA/IEC 62443 als Rahmenwerk für die Integration von KI-Sicherheit
Die Normenreihe ISA/IEC 62443 bietet eine solide Grundlage für die Integration von KI-Technologien in industrielle Automatisierungsumgebungen.
Obwohl die Konzepte ursprünglich für die Cybersicherheit industrieller Steuerungssysteme entwickelt wurden, sind sie weiterhin in hohem Maße auf KI-gestützte Systeme anwendbar. Risikobewertung, Sicherheitszonen, Kommunikationspfade, sichere Entwicklungspraktiken und Prinzipien des Lebenszyklusmanagements können Organisationen dabei helfen, festzulegen, wo KI-Komponenten innerhalb einer industriellen Architektur einzuordnen sind.
KI-bezogene Elemente wie:
- Datenpipelines
- Modellspeichersysteme
- Inferenz-Engines
- Mechanismen für Lieferantenupdates
- Bedienerschnittstellen
sollten als Teil des industriellen Automatisierungs- und Steuerungssystems betrachtet werden, wenn sie betriebliche Entscheidungen beeinflussen.
Meiner Ansicht nach sollte KI nicht als externe Softwareanwendung betrachtet werden, die an ein Automatisierungssystem angebunden ist. Sobald KI Produktionsentscheidungen beeinflusst, wird sie zu einer betrieblichen Komponente und sollte denselben Sicherheits- und Lebenszyklusmanagementprinzipien folgen wie andere industrielle Technologien.
KI-Validierung erfordert kontinuierliche Nachweise statt einmaliger Tests
Herkömmliche Automatisierungssysteme werden in der Regel vor der Inbetriebnahme validiert und anschließend durch kontrollierte Änderungen gewartet. KI-Systeme erfordern einen kontinuierlicheren Validierungsansatz, da ihre Leistung von sich ändernden Daten und Betriebsumgebungen abhängt.
Ein vollständiger Prozess zur Validierung der KI-Sicherheit sollte mehrere Bereiche umfassen:
Architekturverifizierung
Organisationen müssen KI-Komponenten, Datenflüsse, Zugriffsberechtigungen, Updatekanäle und Abhängigkeiten von Lieferanten innerhalb der industriellen Sicherheitsstruktur bestätigen.
Validierung der Betriebsleistung
KI-Funktionen müssen unter realistischen Betriebsbedingungen getestet werden, um zu überprüfen, ob Empfehlungen für Bediener weiterhin korrekt und verständlich sind.
Adversarial Testing
Bei Tests sollte geprüft werden, ob manipulierte Eingaben, beschädigte Daten, abnormale Betriebszustände oder kompromittierte Softwarekomponenten das Verhalten der KI beeinflussen können.
Überwachung der kontinuierlichen Bereitstellung
Nach der Implementierung sollten Organisationen Folgendes überwachen:
- Änderungen der Modellleistung
- Verschlechterung der Datenqualität
- Softwareupdates
- Konfigurationsänderungen
- Unerwartetes Verhalten der KI
Vertrauen in KI kann nicht nur während der Entwicklung aufgebaut werden. Es muss während des gesamten Betriebslebenszyklus aufrechterhalten werden.
Menschliche Überwachung bleibt bei KI-basierten Abläufen unverzichtbar
Ein häufiges Missverständnis besteht darin, dass größere KI-Fähigkeiten automatisch weniger menschliche Beteiligung bedeuten. In industriellen Umgebungen schafft dieser Ansatz unnötige Risiken.
Menschliche Bediener verfügen über ein kontextbezogenes Verständnis, das KI-Systemen möglicherweise fehlt. Sie erkennen ungewöhnliche Anlagenzustände, Wartungsbeschränkungen, Produktionsprioritäten und Sicherheitsaspekte, die in historischen Datensätzen möglicherweise nicht vorhanden sind.
Unterschiedliche Stufen der KI-Nutzung sollten unterschiedliche Kontrollniveaus erfordern:
- Beratungssysteme können Empfehlungen mit Zustimmung des Bedieners geben.
- Übergeordnete Systeme können Abläufe innerhalb vordefinierter Grenzen beeinflussen.
- Autonome Systeme erfordern eine umfassendere Validierung, Eingriffsmechanismen und Fallback-Strategien.
Bei sicherheitsrelevanten Anwendungen müssen Bediener jederzeit in der Lage sein, von der KI generierte Aktionen zu überprüfen, infrage zu stellen, zu übersteuern oder bei Bedarf zu deaktivieren.
Autonome industrielle Abläufe müssen sich schrittweise entwickeln
Vollständig autonome industrielle Abläufe sollten nicht als einfaches Software-Upgrade betrachtet werden. Sie stellen eine schrittweise Übertragung der betrieblichen Autorität von Menschen auf intelligente Systeme dar.
Ein praktikabler Entwicklungsweg sollte mehrere Stufen durchlaufen:
- KI liefert Analysen und Empfehlungen.
- KI unterstützt Bediener durch Entscheidungshilfen.
- KI steuert begrenzte Funktionen innerhalb strenger Grenzen.
- KI steuert ausgewählte Prozesse mit verifizierten Sicherheitsmechanismen.
Jede Stufe erfordert Nachweise dafür, dass das System innerhalb definierter Betriebsbedingungen zuverlässig arbeitet.
Die Zukunft der industriellen KI wird nicht allein von leistungsfähigeren Algorithmen abhängen. Entscheidend wird sein, ob Hersteller, Systemintegratoren und Anlagenbetreiber nachweisen können, dass KI-Systeme sicher, vorhersehbar, wartbar und rechenschaftspflichtig sind.
Aufbau eines belastbaren Vertrauensmodells für industrielle KI
KI bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Automatisierung, doch Vertrauen lässt sich nicht allein durch Leistungsversprechen schaffen.
Ein vertrauenswürdiges industrielles KI-System erfordert eine Kombination aus:
- Sichere Architektur
- Verifizierte Datenqualität
- Kontinuierliche Überwachung
- Leistungsfähige Validierungsmethoden
- Klare menschliche Verantwortung
- Wirksame Fallback-Mechanismen
Der Industriesektor hat über Jahrzehnte hinweg durch Ingenieursdisziplin und rigorose Tests Vertrauen in SPS, DCS-Plattformen, Sicherheitssysteme und Automatisierungsnetzwerke aufgebaut. KI muss denselben Weg gehen.
Das Ziel sollte nicht darin bestehen, menschliche Expertise durch künstliche Intelligenz zu ersetzen. Das Ziel sollte darin bestehen, KI-Fähigkeiten mit den Prinzipien des Anlagenbaus zu verbinden, um sicherere, effizientere und widerstandsfähigere Automatisierungssysteme zu schaffen.
