Ort:  Darmstadt
Datum:  24.11.2022

Bachelor-/Masterarbeit "Angriffserkennung in virtuellen Kraftwerken"

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.  

Die Darmstädter Cybersicherheitsforschung bündelt ihre Kräfte im Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE.

 

Mit dem Aufkommen der Industrie 4.0 werden Energiesysteme durch die Digitalisierung des Sektors intelligent und erhalten die Fähigkeit zur intelligenten Kommunikation und Koordinierung zwischen ihren Teilsystemen. Diese Entwicklung hat das Risiko von Cyberangriffen erhöht, die den stabilen und zuverlässigen Betrieb von Energiesystemen stören. Da sich die Technologie immer mehr in Richtung dezentraler Erzeugung entwickelt, bündeln virtuelle Kraftwerke die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen wie Sonnen- und Windenergie und nehmen als großes Kraftwerk am Markt teil. Diese Systeme sind kritische Infrastrukturen. Daher ist ihr Schutz vor Cyber-Bedrohungen von großer Bedeutung. Mehr über das Projekt erfährst du unter: https://secder-project.de/

 

 

 

Was Du bei uns tust

  • Literaturrecherche zu aktuellen Techniken der Angriffserkennung von Energiesystemen und virtuellen Kraftwerken
  • Konzeption von Detektionsstrategien für unterschiedliche Aspekte von VKs (IT, Operational Technology)
  • Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning zur Angriffserkennung
  • Erprobung und Bewertung von Modellen auf der Grundlage vorhandener Metriken
  • Dokumentation der Methoden und Ergebnisse

 

Was Du mitbringst

  • Studium in den Bereichen IT-Sicherheit, Informatik, Data-Science o.ä.
  • Kenntnisse im maschinellem Lernen und KI-Methoden, ebenso wie Kenntnisse in einer KI-Entwicklungsplattform (Tensorflow, Keras) sind wünschenswert
  • Grundkenntnisse über Technologien und Techniken zur Angriffserkennung in Netzwerken
  • Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache.
  • Hohe Motivation sowie der Wunsch, in der Forschung tätig zu werden

 

Was Du erwarten kannst

In der Abteilung Cyber-Physical Systems arbeitest du an der Entwicklung neuer Angriffserkennungstechniken für virtuelle Kraftwerke, die Kraftwerke der Zukunft. Du hast die Gelegenheit, mit den Experten für Cybersicherheit des renommierten Fraunhofer SIT zusammenzuarbeiten. Deine Arbeit trägt zu den Zielen des Fraunhofer SIT bei, die kritische Infrastruktur Deutschlands vor allen zu schützen, die ihr Schaden zufügen wollen. Es werden verschiedene Ansätze untersucht, darunter Regel- und Anomalie basierte Erkennung. Das Ziel ist, die genaue Erkennung von Cyberangriffen und die Erstellung aussagekräftiger Warnmeldungen für SIEM- und SOC-Implementierungen in virtuellen Kraftwerken.

 

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

 

Eine Vergütung wird nicht gezahlt.

 

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen! 

 

Fragen zu dieser Position beantwortet dir gerne Herr George Gkoktsis unter: george.gkoktsis@sit.fraunhofer.de.

Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT 

www.sit.fraunhofer.de 


Kennziffer: 32310                Bewerbungsfrist: