KI für Sicherheit: Gefahren früh erkennen, Risiken minimieren, Daten schützen

In einer zunehmend digitalisierten Umgebung wachsen sowohl die Chancen als auch die Risiken: Daten fallen in großer Vielfalt und Menge an, Bedrohungen wie Cyberangriffe, Systemausfälle oder Krisen nehmen zu. Für Unternehmen, öffentliche Einrichtungen und Sicherheitsorganisationen bedeutet das, komplexe Datenlagen schnell zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

KI‑gestützten Sicherheitslösungen unterstützen Sie dabei, Gefahren frühzeitig zu erkennen, Risiken zu bewerten und Ihre Daten zuverlässig zu schützen. Wir bei der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz begleiten Sie bei der Einführung von leistungsfähigen Technologien, die verlässliche Prognosen liefern, Transparenz schaffen und es Ihnen ermögliche, in kritischen Situationen schneller und informierter zu handeln. Ob Krisenfrüherkennung, IT‑Security oder Datenschutz – wir machen sicherheitsrelevante Daten für Sie nutzbar und stärken die Resilienz Ihrer Systeme. Sie profitieren von moderner Risikoerkennung, robusten Entscheidungsgrundlagen und datenschutzkonformen Schutzmechanismen – für eine sichere, widerstandsfähige und zukunftsfähige Organisation.

Innovation für Sicherheit, Krisenmanagement und Datenschutz

Wir entwickeln integrierte KI‑Lösungen, die Sie bei sicherheitskritischen Entscheidungen auf allen Ebenen unterstützen.

Krisenfrüherkennung & Krisenmanagement

• KI‑gestützte Analyse und Prognose gefährlicher Situationen, Krisen und Katastrophen – für das rechtzeitige Einleiten von Gegenmaßnahmen
• Verknüpfung heterogener Datenströme aus Sensorik, Kameras, Mobilfunk und Social Media für ein aktuelles und vollständiges Lagebild in Echtzeit
• Automatische Erkennung ungewöhnlicher Ereignisse für eine schnellere Bewertung sicherheitsrelevanter Situationen
• Visualisierung komplexer Lagen  für fundierte Entscheidungen durch Einsatzkräfte und Leitstellen

Monitoring kritischer Infrastrukturen

• Analyse großer Datenmengen aus Energie-, IT-, Verkehrs- und Gesundheitsinfrastrukturen  für die frühzeitige Identifikation von Störungen und Angriffen
• Anomalieerkennung in Echtzeit für das wirkungsvolle Aufspüren von Cyberbedrohungen
• Echtzeitaggregation und -korrelation sicherheitsrelevanter Systemdaten für ein konsistentes Lagebild bei komplexen Infrastrukturen
• Visualisierung von Systemzuständen für schnelles und zielgerichtetes Eingreifen im Störungs- oder Angriffsfalle

Forensik durch Datenanalyse

• KI‑gestützte Auswertung heterogener Datenquellen (Video, Text, Metadaten) für die effiziente Aufklärung digitaler Spuren
•  Betrugserkennung in großen Datenströmen für das frühzeitige Erkennen und Unterbinden betrügerischer Aktivitäten
• Automatisierte Merkmalsextraktion aus Videodaten in Echtzeit für fallbezogene Zugriffsmöglichkeiten in Ermittlungen
• Linguistische Stilanalysen für die Zuordnung anonymer Texte zu potenziellen Autorinnen und Autoren

Datenschutz‑Engineering

• Privacy‑by‑Design‑Methoden für KI‑Systeme für die datenschutzkonforme Gestaltung neuer und bestehender Lösungen
• Pseudonymisierung und Anonymisierung großer Datenmengen für den wirksamen Schutz personenbezogener Informationen
• Privacy Impact Assessments (PIA) für die zuverlässige Identifikation und Minimierung von Datenschutzrisiken
• Integration von Datenschutzanforderungen ins Systemdesign für rechtskonforme und vertrauenswürdige KI‑Anwendungen

IT Secrity für KI‑Systeme

• Skalierbare kryptografische Verfahren für große Datenvolumina für die zuverlässige Sicherung sensibler Informationen
• Methoden zur Integritäts‑ und Verfügbarkeitsprüfung von KI‑Systemen für den Schutz vor Manipulation, Ausfällen und Angriffen
• Regulierung von KI‑Mechanismen im Sinne von Privatheit und Sicherheit für die kontrollierte und verantwortungsvolle Nutzung von KI‑Modellen
• Werkzeuge und Verfahren zur Absicherung komplexer IT‑ und KI‑Architekturen  für robuste, widerstandsfähige und zukunftssichere Systeme