Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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WAIKIKI - fachlicher Schlussbericht, BMBF-Programm: IT-Sicherheit - Selbstbestimmt und sicher in der digitalen Welt
No full textAufgabenstellung und Ziel
Im Verbundvorhaben WAIKIKI sollte eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte Sicherheitslösung für ein Intrusion-Detection-System entwickelt werden, die sowohl den existierenden Anforderungen für den Einsatz in
hochsensiblen Netzen, wie Kraftwerksnetze, gerecht wird, als auch aktuelle Forschungsfragen, wie die Verbesserung der Nutzerakzeptanz und die Integration von zusätzlichem Wissen zur Optimierung der Genauigkeit, adressiert. Die Lausitz Energie Kraftwerke AG (LE-K, LEAG) übernahm im Vorhaben sowohl die Rolle des Betreibers von Energieerzeugungsanlagen als auch die des zukünftigen potentiellen Anwenders der entwickelten Sicherheitslösung. Daraus ergaben sich verschiedene Zielstellungen, die durch die Erbringung folgender Projektbeiträge geleistet wurden.
Anknüpfung an den wissenschaftlich-technischen Stand
Als ein Ergebnis des Vergabens INDI (Abschluss 2017) wurde weiterer Forschungsbedarf zur Reduktion der seinerzeit sehr hohen Fehl-Alarm-Rate der mit INDI realisierten Lösung deutlich. Daher galt es mit WAIKIKI an den wissenschaftlich-technischen Stand des Vorhabens INDI unmittelbar anzuknüpfen. Hierzu wurden konzeptionell die technische Möglichkeiten für einen weiterführenden Schutz industrieller Netze betrachtet. Ausgehend von den zunächst naheliegenden und kommerziell verfügbaren Methoden – dem Einsatz von Firewalls und Antivirus-Scannern zur Gewährleistung eines Mindestschutzes – wurden IDS-Konzepte betrachtet und der notwendige Anpassungsbedarf an OT-Systeme identifiziert.
Zusammenarbeit mit anderen Stellen:
-Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU),
Lehrstuhl IT-Sicherheit, Prof. Dr. A. Panchenko
-Technische Universität Chemnitz,
Lehrstuhl Künstliche Intelligenz, Prof. Dr. F. Hamker
und den industriellen Partnern:
-ZEDAS GmbH, Senftenberg
-ASCORI GmbH, Cottbus
-Migosens GmbH, Mühlheim a. d. R.
-RWE Generation SE, Essen (assoziiert)
Datei-Upload durch TI
Detektion von Radfahrern im signalgeregelten Bereich von Knotenpunkten in Verbindung mit Absetzung einer Warnmeldung für Kraftfahrzeuge
No full textTraffic conflicts often arise between cyclists travelling straight ahead and motor vehicles
turning right at signalized intersections. In order to support vehicle drivers in their driving
tasks at particularly conflict-prone junctions and thus avoid collisions with cyclists, infra structural turning assistance systems that automatically recognise critical situations and
warn the road users on time are being tested.
A pilot application of such a fully automated system was realised in 2023 in the city of
Giessen, at the Frankfurter Straße - Friedrichstraße junction, through the installation and
launch of an AI-supported camera system by a company. When a conflict situation is de tected, a warning signal is displayed via a double flashing light from the roadside (so called
Doppelblinker). In future, warning messages can also be sent by shortrange communica tion (ITS-G5) from a Roadside Unit to the On-Board Unit of the corresponding vehicle.
As this is one of the first pilot operations of such a system in Germany not being part of a
dedicated research and development project for such systems, the Federal Highway Re search Institute (Bundesanstalt für Straßenwesen - BASt) was interested in obtaining man ufacturer-independent, reliable data on the performance and effectiveness of the system.
This objective was to be achieved by a scientific study of the pilot operation in Giessen.
The analysis of the initial situation was based on existing data that was publicly available
or provided by the City of Giessen or its commissioned company. On the other hand, new
data was collected as part of the on-site analysis by means of video-based traffic observa tion and measurements during test drives by bicycle and car in October 2023.
To evaluate the reliability and potential effectiveness of the warning system, conflict situa tions that occurred during real operation and the corresponding warning signals from the
double flashing ligths were randomly analysed using an automated video analysis. This in volved a total of four days of video observation in two separate time periods in January
and March 2024.
An average accuracy of 87.9 percent was determined for the situation recognition of the
infrastructure-based turning assistant. This means that a situation was recognised cor rectly in almost 9 out of 10 cases and a corresponding warning message was displayed or
not displayed. Only in 4 out of 100 cases (3.72%) a potential conflict situation was not rec ognised and the driver was not warned. In relation to the total duration of the conflict sit uations, the accuracy is 90.4 percent and potential conflict situations were not recognised
2.5 percent of the time.
In addition to correct situation recognition, the timeliness of the warning message is also
crucial for effectiveness. This was assessed using the punctuality parameter. By definition,
a warning is considered punctual, if it is given before the cyclist reaches the expected
point of conflict with the vehicle turning right. This applies to an average of 94 percent of
the true-positive situations.
The punctuality or timeliness of a warning also includes the required reaction time for the
driver, which here includes not only the pure reaction but also the time to brake or
swerve. In this study, however, the reaction time required in the respective conflict situa tion was not determined more precisely, as it is very difficult to calculate. However, it is
known from a study conducted as part of the Xcycle project that road users perceive a
warning message as being on time, if it arrives at least 3.5 seconds before the point of
2 BASt / Projekt 77.0602/2022
conflict. This is why the high punctuality of the warning message is relativised. The high
punctuality of the warning system analysed in Giessen is therefore put into perspective
when the available reaction times of just 2.6 seconds on average are considered. In only
19 of the 66 situations analysed, the value was at least 3.5 seconds, which corresponds to
a rate of 28.8 percent. This means that in only about every third to fourth conflict situa tion, the driver could have reacted on time in an emergency, while in the other cases the
warning would have been too late.
In the current system configuration (as of May 2024), the warning is signalled exclusively
by a visual warning signal in the form of a double flashing light from the opposite side of
the road. The proportion of motorists who actually recognise and respect the double
flashing lights as a warning signal for cyclists approaching from behind was not investi gated in this project. The planned launching of an existing Roadside Unit, which sends
warning messages directly to individual vehicles by radio (ITS-G5), will potentially increase
the effectiveness of the warning system. However, only vehicles equipped with an On Board Unit are able to process and display such warning messages. Therefore, the City of
Giessen is already planning to equip buses and other service vehicles with such On-Board
units.Im Bereich von signalgeregelten Knotenpunkten kommt es oftmals zu Konflikten zwischen dem geradeausfahrenden Radverkehr und dem rechtsabbiegenden Kraftfahrzeugverkehr.
Um Fahrzeugführer an besonders konfliktbehafteten Knotenpunkten bei ihren Fahraufgaben zu unterstützen und somit Kollisionen mit Radfahrern zu vermeiden, werden infrastrukturseitige Abbiegeassistenzsysteme erprobt, die kritische Situationen automatisch erkennen und die betreffenden Verkehrsteilnehmer rechtzeitig warnen sollen.
Eine Pilotanwendung eines solchen vollautomatischen Systems wurde 2023 in der Stadt
Gießen, am Knotenpunkt Frankfurter Straße – Friedrichstraße, durch Installation und Inbetriebnahme eines KI-unterstützten Kamerasystems durch ein Unternehmen realisiert. Bei
Erkennung einer Konfliktsituation wird ein Warnsignal über einen Doppelblinker angezeigt. Zukünftig können Warnmeldungen auch per Funk (ITS-G5) von einer Roadside Unit
an die On-Board Unit des betreffenden Fahrzeugs gesendet werden.
Da es sich um einen der ersten Pilotbetriebe eines solchen Systems außerhalb von Forschungs- und Entwicklungsprojekten in Deutschland handelt, ist es für die Bundesanstalt
für Straßenwesen (BASt) von Interesse gewesen, dass auch herstellerunabhängige, belastbare Daten zur Leistungsfähigkeit und Wirksamkeit des Systems ermittelt wurden. Dieses
Ziel sollte durch eine wissenschaftliche Begleituntersuchung des Pilotbetriebs in Gießen
erreicht werden.
Die Analyse der Ausgangssituation basierte zum einen auf bereits vorhandenen Daten, die öffentlich verfügbar waren oder von der Stadt Gießen bzw. ihrem beauftragten Unternehmen zur Verfügung gestellt wurden. Zum anderen, größeren Teil wurden neue Daten im Rahmen einer Vor-Ort-Analyse durch eine videogestützte Verkehrsbeobachtung und Mes sungen bei Testfahrten mit Fahrrad und Pkw im Oktober 2023 erhoben.
Zur Bewertung der Zuverlässigkeit und potenziellen Wirksamkeit des Warnsystems wurden während des Realbetriebs aufgetretene Konfliktsituationen und die entsprechenden
Warnsignale des Doppelblinkers mithilfe einer automatisierten Videoanalyse stichprobenartig ausgewertet. Dazu erfolgte eine insgesamt viertägige Videobeobachtung in zwei Tei len im Januar und März 2024.
Für den infrastrukturseitigen Abbiegeassistenten wurde eine Genauigkeit der Situationserkennung von durchschnittlich 87,9 Prozent festgestellt. Dies bedeutet, dass in fast 9 von
10 Fällen eine Situation korrekt erkannt wurde und eine entsprechende Warnmeldung ausgeben bzw. nicht ausgegeben wurde. Lediglich in 4 von 100 Fällen (3,72 %) wurde eine
potenzielle Konfliktsituation nicht erkannt und der Kraftfahrzeugführer nicht gewarnt. Bezogen auf die Gesamtdauer der Konfliktsituationen beträgt die Genauigkeit 90,4 Prozent
und in 2,5 Prozent der Zeit wurden potenzielle Konfliktsituationen dagegen nicht erkannt.
Entscheidend für die Wirksamkeit ist neben der korrekten Situationserkennung auch die
Rechtzeitigkeit der Warnmeldung. Diese wurde anhand der Kenngröße Pünktlichkeit bewertet. Hier gilt eine Warnung per definitionem als pünktlich, wenn diese erfolgt, bevor
der Radfahrer den voraussichtlichen Konfliktpunkt mit dem rechtsabbiegenden Kraftfahrzeug erreicht. Dies trifft auf durchschnittlich 94 Prozent der wahr-positiven Situationen zu.
Die Pünktlichkeit bzw. Rechtzeitigkeit einer Warnung umfasst auch die erforderliche Reaktionszeit für den Kraftfahrzeugführer, die hier neben der reinen Reaktion auch die Zeit
zum Bremsen oder Ausweichen umfasst. Aus einer Untersuchung im Rahmen des Xcycle-Projekts ist bekannt, dass Verkehrsteilnehmer eine Warnmeldung als rechtzeitig empfinden, wenn diese mindestens 3,5 Sekunden vor dem Konfliktpunkt eintrifft. Daher relativiert sich die hohe Pünktlichkeit des untersuchten Warnsystems in Gießen, wenn die verfügbaren Reaktionszeiten von durchschnittlich nur 2,6 Sekunden betrachtet werden. In nur 19 von 66 ausgewerteten Situationen beträgt der Wert mindestens 3,5 Sekunden, was einer Quote von 28,8 Prozent entspricht. Das heißt, in nur etwa jeder dritten bis vierten Konfliktsituation hätte der Kraftfahrzeugführer im Ernstfall rechtzeitig reagieren können, während in den anderen Fällen die Warnung zu spät gewesen wäre.
Die Warnmeldung erfolgt in der aktuellen Systemkonfiguration (Stand: Mai 2024) ausschließlich durch ein optisches Warnsignal in Form eines Doppelblinkers vom gegenüberliegenden Straßenrand. Wie hoch der Anteil der Kfz-Führer ist, die den Doppelblinker tat sächlich als Warnsignal in Bezug auf von hinten kommende Radfahrer wahrnehmen und beachten, wurde in diesem Projekt nicht untersucht. Durch die geplante Inbetriebnahme einer Roadside Unit, die Warnnachrichten direkt an einzelne Fahrzeuge sendet, wird die Wirksamkeit des Warnsystems perspektivisch erhöht. Die Warnmeldungen können jedoch
nur in Fahrzeugen, die über eine On-Board Unit verfügen, verarbeitet und angezeigt werden. Seitens der Stadt Gießen ist bereits vorgesehen, Linienbusse und andere Dienstfahrzeuge mit solchen On-Board Units auszustatten.
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Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textDas hier adressierte Teilvorhaben des Projektes DemoSens fokussierte ein hochwertiges Recycling von Lithium-Ionen-Batterien aus Elektrofahrzeugen, insbesondere durch die Optimierung der mechanischen Aufbereitung. Insgesamt sollte dadurch der
bisherige Recyclingprozess optimiert und in seiner Effizienz gesteigert werden. Zur Optimierung der Stoffströme, die dem mechanischen Aufbereitungsprozess zugeführt werden, wurde im ersten Schritt ein Label für Batteriepacks mit dem Ziel
entwickelt, durch geeignete integrierte Informationen eine (automatisierte) Demontage und Vorsortierung der demontierten Fraktionen zu ermöglichen. Beeinflusst wurden die Arbeiten durch die EU-Batterieverordnung1, die in 08/2023 in Kraft getreten ist
und nun bestimmte Angaben und Gestaltungshinweise zum Label vorgibt. Letztere waren im dahin erarbeiteten Label-Entwurf bereits berücksichtigt; für eine Automatisierung der Demontage sind aber weitere Informationen erforderlich, die das in DemoSens
erarbeitete Label auch beinhaltet. Grundlage war die durch das PEM der RWTH Aachen und dem IfU entwickelte Methodik zur automatisierten Erkennung und Demontage von Batteriekomponenten. Im nächsten Schritt wurde die mechanische Aufbereitung
verbessert. Dazu wurden bereits mechanische aufbereitete Batteriefraktionen mit weiteren Aufbereitungsprozessen behandelt, wobei auch Sensortechniken zur Erkennung und Sortierung erprobt wurden. Durch eine detaillierte Analyse und iterative
Anpassung der Prozesse wurden so reinere Fraktionen für die nachgelagerten Recyclingprozesse erzeugt und die Gesamteffizienz des Recyclings gesteigert. In der Demontage anfallenden Nebenstoffströme (Stromschiene, BMS, Kabel) können bereits etablierten Verwertungswegen (z. B. Kabelaufbereitung, Elektroaltgerätverwertung) zugeordnet werden. Vor einer Sortierung dieser, sollten diese zerkleinert werden, um Verbunde zu lösen. Die sensorbasierte Sortierung für bereits zerkleinerte
Batteriemodule eignet sich lediglich für massive Partikel aus der Batterie (z. B. Gehäuse, Stromschiene) welche insgesamt einen Anteil von 16 % der Batterie ausmachen. Aus den erarbeiteten Erkenntnissen und Zusammenhängen wurde abschließend ein
Gesamtkonzept zur Vorsortierung und mechanischen Aufbereitung demontierter LIB-Fraktionen entwickelt und bewertet. Insgesamt konnten so 78 % aller Materialien des Batteriepacks zurückgewonnen werden. Aufgrund des geringen Anteils und der
kostenintensiven Investition der Sensortechnik, lohnt sich in wirtschaftlicher Hinsicht eher eine externe Aufbereitung der massiven Partikel, um Stillstandzeiten zu vermeiden.
Datei-Upload durch TI
Schlussbericht
No full textAMMOTRACe war EU-MarTERA-Projekt, das am 01.09.2021 begann und am 28.02.2025 endete. Das Hauptziel des Teilprojektes war die Entwicklung einer Messmethode zur Echtzeitdetektion von Munitionsrückständen im Meerwasser mit einem schiffsbasierten Laser-Membraneinlass-Massenspektrometer. Diese Methode ermöglicht eine schnelle Detektion, aber auch ein längerfristiges Monitoring der Konzentrationsverhältnisse und leistet damit einen Beitrag zur Sicherheit der marinen Infrastruktur und der dort beschäftigter Personen. Am Projekt beteiligt waren acht Partner aus drei Ländern. Koordiniert wurde das Projekt von Prof. Dr. Eric Achterberg am Forschungsinstitut GEOMAR - Helmholtz Zentrum für Ozeanforschung in Kiel. Die Entwicklung einer analytischen Echtzeitmethode für die Detektion von Sprengstoffen und chemischen Kampfstoffen umfasste die Bestimmung und Validierung analytischer Parameter für eine reproduzierbare Echtzeitanalyse der Explosivstoffe aus der Substanzklasse der Nitrotoluole und eine Reihe von Surrogatverbindungen von chemischen Kampfstoffen (CWAs). Die Laborarbeiten zeigten allerdings auf, dass für eine Detektion der CWAs im Meerwasser die Sensitivität der Methode nicht ausreichen wird. Das schiffsbasierte Laser-Membraneinlass-Massenspektrometer (Laser-MI-MS) ist mit einem neuartigen durchstimmbaren OPO-Laser (Optisch parametrischer Oszillator, Innolas) und einem Membraneinlass für wässrige Proben (IOW) ausgestattet. Das Instrument ermöglicht die selektive Anregung und Detektion einzelner Analytmoleküle. Das System wurde im Juni 2024 erfolgreich an Board der FS Littorina getestet. Das Detektionslimit (LOD) des MS wurde auf ca. 300 ng/L geschätzt. CWAs konnten nicht detektiert werden, aber dafür mehrerer Vertreter der Polyzyklischen Aromatischen Kohlenwasserstoffe (PAK). Zukünftige Arbeiten müssen primär auf eine Verbesserung der Nachweisgrenze abzielen
