Das Projektteam zieht Bilanz und präsentiert die entwickelte Softwarelösung
Wie können Security-Risikobeurteilungen in der Industrie effizienter werden, ohne auf fundierte Analysen zu verzichten? Mit dieser Frage hat sich das Forschungsprojekt SUSI in den vergangenen dreieinhalb Jahren beschäftigt. Zum Abschluss trafen sich die Projektpartner am 5. Oktober 2026 bei Weidmüller in Paderborn, um auf die gemeinsame Arbeit zurückzublicken und die entwickelte Softwarelösung zu präsentieren.
Am inIT war SUSI – „Software-basierte Unterstützung von Security-Risikobeurteilungen in der Industrie“ – in der Forschungsgruppe Vernetzte Automatisierungssysteme von Prof. Dr. Henning Trsek angesiedelt. Gemeinsam mit Forschungsgruppenleiterin Natalia Moriz und dem wissenschaftlichen Mitarbeiter Simon Jonas Leister nahm er am Abschlusstreffen teil.
KI-basierte Unterstützung für aufwendige Risikobeurteilungen
Security-Risikobeurteilungen sind ein wichtiger Baustein, um Bedrohungen und Schwachstellen industrieller Komponenten und Systeme systematisch zu erfassen und daraus entstehende Risiken zu bewerten. Durch die zunehmende Vernetzung und wachsende regulatorische Anforderungen, etwa durch den Cyber Resilience Act und die NIS2-Richtlinie, steigt ihre Bedeutung weiter. Gleichzeitig sind solche Analysen häufig zeit- und ressourcenintensiv.
Genau hier setzte SUSI an: Ziel des Projekts war es, den Automatisierungsgrad von Security-Risikobeurteilungen zu erhöhen, Fachkräfte bei aufwendigen Aufgaben zu entlasten und bestehende Prozesse effizienter zu gestalten.
Im Projekt entstand eine Softwarelösung, die große Sprachmodelle mit Retrieval Augmented Generation kombiniert. Sie greift auf Informationen zu den zu bewertenden Komponenten und auf relevante Bedrohungsdatenbanken zurück und unterstützt Anwendende dabei, Security-Risikobeurteilungen systematischer und effizienter durchzuführen.
Erprobt in der industriellen Praxis
Getestet und evaluiert wurde die entwickelte Lösung gemeinsam mit Weidmüller. Beim Abschlusstreffen präsentierte das Projektteam neben Problemstellung, Zielen und Entwicklungsschritten insbesondere die entstandene Software. Zusätzlich zu den Projektbeteiligten nahmen weitere Fachleute von Weidmüller aus dem Product Security Management und der Technologieentwicklung teil.
Die Ergebnisse stießen auf großes Interesse und regten einen intensiven Austausch über bestehende Prozesse und mögliche Weiterentwicklungen an. Auch die Softwarelösung selbst wurde positiv aufgenommen. Weidmüller hat Interesse daran signalisiert, die entwickelten Ansätze weiter zu nutzen und weiterzuentwickeln.
„Security-Risikobeurteilungen werden für Industrieunternehmen vor dem Hintergrund der aktuellen Bedrohungslandschaft und der regulatorsichen Randbedingen zunehmend wichtiger und gleichzeitig aufwendiger. Mit SUSI konnten wir zeigen, wie KI-basierte Ansätze hier konkret unterstützen können. Dass die entwickelten Ansätze bei Weidmüller direkt neue Ideen für bestehende Prozesse angestoßen haben, ist für uns ein besonders starkes Ergebnis. Möglich war das vor allem durch die enge und vertrauensvolle Zusammenarbeit aller Projektpartner“, sagt Prof. Dr. Henning Trsek.
Wissenschaftliche Qualifizierung und Publikationen
SUSI bot auch Raum für wissenschaftliche Qualifizierung: Forschungsthemen aus dem Projekt flossen in die 2024 abgeschlossene Promotion von Dr. Marco Ehrlich ein, der als wissenschaftlicher Mitarbeiter am inIT forschte und heute als Senior Security Consultant beim Projektpartner rt-solutions tätig ist. Darüber hinaus entstanden eine Masterarbeit sowie zahlreiche wissenschaftliche Publikationen, Poster und Fachbeiträge.
Dreieinhalb Jahre Forschung und Transfer
Nach dreieinhalb Jahren endet damit ein Forschungsprojekt, das wissenschaftliche Qualifizierung, anwendungsnahe Forschung und Transfer eng miteinander verbunden hat. Gemeinsam mit Weidmüller, Comma Soft und rt-solutions wurden neue Ansätze für effizientere Security-Risikobeurteilungen entwickelt, erprobt und für die industrielle Anwendung weitergedacht.
Mehr zum Projekt: https://www.init-owl.de/forschung/projekte/detail/software-basierte-unterstuetzung-von-security-risikobeurteilungen-in-der-industrie/