Schutz kritischer Infrastrukturen durch fortschrittliches Application Performance Monitoring

Nach einer Welle von prominenten Angriffen auf bestehende Infrastrukturen ist die Cybersicherheit eingebetteter Systeme in kritischen Anlagen noch wichtiger geworden als ihr physischer Schutz.

Während die Biden-Administration mit einer Investition von 2,9 Billionen Dollar in die kritische Infrastruktur der Nation voranschreitet – umfassend Energienetze, landesweite Kommunikationsnetze und Transportsysteme – unterstreichen aktuelle Schlagzeilen wie der DarkSide-Ransomware-Angriff, der die Colonial Pipeline lahmlegte, die Dringlichkeit, sowohl Legacy- als auch zukünftige Plattformen vor böswilligen Akteuren zu schützen.

Die Abwehr von Exploits in diesen dicht vernetzten Gerätenetzwerken stellt eine gewaltige Herausforderung für Entwickler von Hardware, Firmware und Software sowie für Cybersicherheitsspezialisten dar. Betreiber müssen eingebettete Systeme kontinuierlich überwachen, um ordnungsgemäßen Betrieb sicherzustellen und verdächtige Aktivitäten zu erkennen, da verborgene Fehler – sei es durch Hardware-Degradation oder Cyber-Einbruch – katastrophale Ausfälle auslösen können.

Der Aufbau einer resilienten, verteidigungsfähigen Infrastruktur erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der Zuverlässigkeit auf jeder Ebene bewertet – vom Silizium über die Firmware bis zur Anwendung. In diesem Artikel untersuchen wir jüngste Fortschritte in der Cybersicherheit für die Software, die IoT-Geräte der Infrastruktur steuert, und erörtern, wie Trends im Application Performance Monitoring (APM) das Design eingebetteter Systeme beeinflussen.

Kritische Infrastruktur versus IT-Infrastruktur

Sicherheitsbedenken rund um IoT in kritischer Infrastruktur sind tiefgreifend, insbesondere da neue Investitionen Millionen vernetzter eingebetteter Geräte hinzufügen werden, die überwacht und geschützt werden müssen. Jedes neue Gerät und jede Verbindung, die es herstellt, erweitert die Angriffsfläche.

Abbildung 1. Mit der Entstehung von Millionen eingebetteter vernetzter Geräte werden Sicherheitsbedenken ausgeprägter, da nun viele weitere Geräte überwacht werden müssen. (Quelle: freepik)

Zur Vermeidung von Verwirrung klären wir zentrale Begriffe. Operational Technology (OT) bezeichnet die physische Hardware, die physische Prozesse überwacht und steuert. Information Technology (IT) umfasst die Software, die Daten innerhalb dieser Geräte verarbeitet. Die Grenzen zwischen OT und IT verschwimmen zunehmend, da die physische Welt digital wird – oft als Internet der Dinge (IoT) bezeichnet.

Obwohl IT-Infrastruktur zweifellos kritisch für das IoT-Ökosystem ist, bezieht sich „kritische Infrastruktur“ für unsere Zwecke auf die im American Jobs Plan von Biden genannten Assets. Gemäß der Definition des USA Patriot Act von 2001 umfasst sie Systeme, deren Beeinträchtigung verheerende Auswirkungen auf nationale Sicherheit, wirtschaftliche Sicherheit, öffentliche Gesundheit oder Sicherheit hätte.

IoT und eingebettete Systeme werden das Rückgrat neuer Infrastrukturprojekte bilden und bestehende Anlagen aufwerten.

Obwohl kritische und IT-Infrastruktur unterschiedlich sind, ist die Sicherheit beider von höchster Priorität. Angriffe auf IT-Infrastruktur sind einfacher auszuführen, können aber ebenso verheerende Folgen haben, wie jüngste Verletzungen von Wasserversorgungssystemen zeigen.

Cybersicherheit eingebetteter Systeme kritischer Infrastruktur

Prominente Infrastrukturangriffe, gekoppelt mit dem allgemeinen Anstieg der Cyberkriminalität, haben Regierungen weltweit veranlasst, IoT-Geräte und die Sicherheit eingebetteter Systeme intensiver zu prüfen.

Ende letzten Jahres verabschiedete der Kongress den IoT Cybersecurity Act of 2020, der Sicherheitsstandards für IoT-Geräte, die von Bundesbehörden genutzt werden, verschärft. Obwohl das Gesetz nicht alle IoT-Einführungen in kritischer Infrastruktur vorschreibt, wird sein Einfluss voraussichtlich in der gesamten Branche nachhallen.

Während der Debatte um das Gesetz veröffentlichte das National Institute of Standards and Technology (NIST) zwei wegweisende Dokumente, die zukünftige IoT-Sicherheitsstandards prägen werden. Der IoT Device Cybersecurity Capability Core Baseline legt minimale Sicherheitsanforderungen zum Schutz von Geräten und ihren Daten fest, während die Foundational Cybersecurity Activities for IoT Device Manufacturers die Kontrollen beschreibt, die Hersteller integrieren sollten, mit besonderem Fokus auf kontinuierliche Systemüberwachung.

In Europa ändert die Europäische Union ihre Richtlinie zur Sicherheit von Netz- und Informationssystemen, um neuen Infrastrukturbedrohungen zu begegnen.

Entwickler eingebetteter Systeme verfolgen diese regulatorischen Entwicklungen genau. Obwohl viele Anforderungen heute noch aspirativ sind, werden sie sich schließlich in konkrete Geräte-Design-Vorgaben materialisieren.

Trends im Application Performance Monitoring

Für Einblicke in das zukünftige Design der Cybersicherheit eingebetteter Systeme können Entwickler Trends in anderen IT-Performance- und Sicherheitsbereichen betrachten, wie dem Network Application Performance Monitoring (APM).

Die Anwendungen, die eingebettete Systeme in kritischer Infrastruktur überwachen, sind jedoch primäre Ziele für engagierte Gegner. APM wird zu einem Eckpfeiler der Sicherheit, und Entwickler müssen verstehen, wie APM-Tools mit ihren Geräten interagieren und Designanforderungen formen.

Optimierung der Datenerfassung und -übertragung

Aktuelle Netzwerke kämpfen bereits mit Bandbreitenbeschränkungen bei der Handhabung großer Mengen vernetzter Geräte. Stellen Sie sich die Herausforderung vor, wenn die Gerätezahl zehnfach oder mehr anwächst. Wenn Netzwerkprobleme die Verbindung zwischen einem eingebetteten Gerät und seiner Remote-Überwachungsplattform trennen, wird das Gerät anfälliger für Ausnutzung.

Die Investition in erfahrene Netzwerkadministratoren ist eine Abmilderungsstrategie. Die Netzwerkadministration wird im kommenden Jahr voraussichtlich um über 42.000 Stellen wachsen, was den kritischen Bedarf an Fachleuten widerspiegelt, die Sicherheitssysteme installieren, Netzwerkleistung optimieren und Hard- und Software-Fehler beheben.

Lokale künstliche Intelligenz (KI) kann ebenfalls helfen. APM-Entwickler erforschen verlustfreie Komprimierungstechniken, um hochwertige Daten über begrenzte Bandbreite zu liefern, während eingebettete Systemingenieure weiterhin On-Board-Komprimierungsalgorithmen verfeinern müssen.

Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

KI und maschinelles Lernen sind zunehmend integraler Bestandteil von APM, so sehr, dass Gartner den Begriff „AIOps“ prägte. AIOps verschiebt APM von reaktiver Problemlösung hin zu proaktiver Problemerkennung.

Abbildung 2. Eine der größten Entwicklungen der letzten Jahre war die zunehmende Abhängigkeit von APM von künstlicher Intelligenz. (Quelle: pixabay)

Zudem automatisiert AIOps die Behebung nach Problemerkennung. Entwickler eingebetteter Systeme können KI nutzen, um proaktive, anwendungsbasierte Cyberangriffserkennung zu schaffen.

Während KI-Training oft off-device durchgeführt wird – leistungsstarke Cloud-Ressourcen verarbeiten massive Datensätze – gewinnt Edge-KI an Bedeutung. Entwickler sollten die Machbarkeit von On-Board-KI für lokale Sicherheitsüberwachung prüfen, wobei die hohen Rechenanforderungen aktueller KI-Modelle zu beachten sind.

Konvergente Anwendungs- und Infrastrukturüberwachung

Der Schutz jeder Facette eines eingebetteten Systems – von der zugrundeliegenden Hardware bis zu den darauf laufenden Anwendungen – erfordert einen einheitlichen Überwachungsansatz. Isolierte Komponentenprüfungen weichen einem ganzheitlichen Observability-Modell, das Echtzeit-Einblicke liefert und so schnellere Anomalieerkennung und Bedrohungsabwehr ermöglicht.

Automatisierung

Das manuelle Verwalten der riesigen Datenströme und Analysen, die für ein modernes Cybersicherheitsprogramm erforderlich sind, ist nahezu unmöglich. Automatisierung ist daher unverzichtbar für zukünftige Sicherheitsstrategien. Beispielsweise identifiziert APM effektiv das Vorhandensein eines Angriffs, ist aber noch leistungsfähiger, wenn es mit Systemen gekoppelt wird, die Schwachstellen automatisch lokalisieren.

Cybersicherheitsexpertin Barbara Ericson von Cloud Defense bemerkt: „Sie können traditionelle und lineare Vulnerability-Scanner einsetzen oder adaptive Vulnerability-Scanner nutzen, die basierend auf vorheriger Erfahrung gezielt suchen. Glücklicherweise können Vulnerability-Scanner automatisiert werden, wenn Sie gute Vulnerability-Management-Software wählen. Durch die Automatisierung Ihrer Scans stellen Sie sicher, dass Ihre Organisation kontinuierlich auf neue Bedrohungen geprüft wird, ohne zu viel Personal für regelmäßig geplante Scans aufzuwenden.“

Entwickler eingebetteter Geräte müssen auch die Automatisierung für die Überwachung potenzieller Angriffe und für die Implementierung automatischer Korrekturmaßnahmen bei Problemen verbessern.

Fazit

Während die Vereinigten Staaten großangelegte Infrastruktur-Upgrades in Angriff nehmen, wird das Volumen von IoT in kritischer Infrastruktur dramatisch zunehmen – was das Risiko von Cyberangriffen erhöht. Entwickler eingebetteter Geräte müssen die Integration neuartiger, On-Board-Cybersicherheitskontrollen priorisieren, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit essenzieller Dienste zu garantieren.