11.02.2026, 09:00 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 6.35
Währinger Str. 29
1090 Wien
Titel: Edge Intelligence for Monitoring Critical Infrastructures
Kurzfassung:
Die zunehmende Komplexität und Interdependenz kritischer Infrastrukturen – wie Stromnetze,
Wasserversorgungssysteme und Verkehrsinfrastrukturen – erfordert robuste und
e!ziente Überwachungslösungen. Herkömmliche zentrale Cloud-Computing-Ansätze
stoßen dabei an Grenzen, insbesondere hinsichtlich Latenz, Bandbreitennutzung und
Sicherheitsanfälligkeit. Edge Computing stellt ein transformatives Paradigma dar, das
eine lokale, echtzeitnahe Datenverarbeitung am Entstehungsort ermöglicht, Übertragungsverzögerungen
minimiert und die Systemsicherheit erhöht.
Diese Arbeit präsentiert ein Edge-Intelligence-Framework, das auf die spezifischen
Anforderungen der Überwachung kritischer Infrastrukturen zugeschnitten ist. Durch den
Einsatz optimierter, ressourcenschonender KI-Modelle für Edge-Geräte und die Integration
fortschrittlicher Sicherheitsmechanismen ermöglicht das Framework eine Echtzeiterkennung
von Anomalien, reduziert den Bandbreitenbedarf, verringert Latenzen und erhöht
die Resilienz gegenüber Netzwerkausfällen.
Ein zentrales Ergebnis dieser Arbeit ist die Entwicklung von TROCI-MAD, einem
neuartigen mehrstufigen Anomalieerkennungsalgorithmus. Dieser kombiniert bayessche
Statistik, spatio-temporale Abhängigkeitsgraphen (STDG) und neuronale Netze mit
einer logischen Entscheidungsfusion. Dieser Ansatz bietet robuste, echtzeitfähige Erkennungsmechanismen,
die speziell für Edge-Computing-Umgebungen in sicherheitskritischen
Infrastrukturen konzipiert sind.
Experimentelle Evaluierungen zeigen, dass das Framework die operative E!zienz,
Skalierbarkeit und Sicherheit verbessert und eine zuverlässige sowie adaptive Lösung für
die dynamischen Anforderungen kritischer Infrastrukturen darstellt.