DIGITAL

News

Projekt "Critical-Chains" erhöht die Cybersicherheit im Finanzwesen

IoT und Blockchain: Bestandteile eines Sicherheitskonzepts der nächsten Generation für cyber-physische Systeme im Finanzsektor

Alle Beteiligten beim Kick-off-Meeting; Credit: JOANNEUM RESEARCH

Die Finanzwelt steht heute vor einigen großen Herausforderungen: Cyber-Bedrohungen und Betrug haben in den letzten drei Jahren um 40 Prozent zugenommen. Löschung oder Manipulation kritischer Daten, Systemunterbrechungen oder illegale Transaktionen sind die Folge. Langwierige und komplexe Vertragsprozeduren im Banken-und Versicherungsbereich erhöhen die Kosten. Die Blockchain-Industrie boomt. Diese Technologie hat das Potenzial die Kosten für das Vertragswesen zu senken. Geldwäsche durch manipulierte Kryptowährungsbezahlsysteme wird jedoch auch zur neuen Form weltweiter Finanzkriminalität. Bankgeschäfte unter Nutzung von IoT und mobilen Endgeräten sind inzwischen unverzichtbar geworden und verändern radikal die Art und Weise, wie Finanzinstitute agieren müssen.

Ein Konsortium bestehend aus zwölf Partnern, koordiniert von der Universität Reading (GB), hat vor kurzem das Horizon 2020-Projekt "Critical-Chains" gestartet, das sich diesen Herausforderungen stellt und für die Dauer von drei Jahren anberaumt ist. Das Projekt wird ein neuartiges Haftungsmodell sowie ein integriertes Rahmenwerk für ein Cloud-basiertes „X-as-a-service“-Lösungsportfolio erforschen, das Finanztransaktion und Vertragsabschlüsse unter Einhaltung des Datenschutzes effektiv, verfügbar, schnell durchführbar und sicher machen wird.

Arbeitspaketleiter DI Dr. Ralph Ankele und DI Christian Derler präsentierten beim Kick-off-Meeting im ICMA-Center der Universität Reading (GB) die geplanten Beiträge der DIGITAL-Kompetenzgruppe Cyber Security and Defence. Die Gruppe leitet die Anforderungserhebung, die semantische Modellierung von Security und Privacy inklusive der formalen Verifikationsmethoden und das Softwarearchitekturdesign. Die Forschungsaktivitäten der Gruppe konzentrieren sich auf Methoden des maschinellen Lernens zur Anomalieerkennung für kontext-sensitive Alarmierung.

 

Links
 

ICMA Center for Financial Markets