Das auf GenAI basierende Fahrzeug-Einbruchserkennungssystem von VicOne auf Sonatus AI Director

Das „Cloud-First“-Modell basiert darauf, dass ständig riesige Mengen an Rohdaten aus der Telemetrie und Ereignisdaten von jedem Fahrzeug an ein zentrales Sicherheitszentrum (VSOC) übertragen werden. Dies führt mit wachsender Flottengröße zu drei entscheidenden Problemen:
- Eskalierende Kosten: Die Kosten für Speicherung und Datenübertragung steigen aufgrund des enormen Datenvolumens sprunghaft an.
- Überlastung durch Fehlalarme: VSOC-Teams werden mit nicht kritischen Warnmeldungen überschwemmt, bei denen einfache Fahrzeugstörungen fälschlicherweise als Cyberangriffe interpretiert werden, was die Zeit der Analysten verschwendet.
- Langsame Reaktion auf neue Bedrohungen: Häufige Software-Updates der Fahrzeuge schaffen ein „bewegliches Ziel“ und zwingen Sicherheitsteams dazu, cloudbasierte Erkennungsmethoden ständig anzupassen, was die Reaktion auf tatsächliche Bedrohungen verlangsamt.

Im Gegensatz zu statischen, regelbasierten Systemen nutzt die Lösung von VicOne ein auf GenAI basierendes Bedrohungsmodell, das direkt auf der Hardware des Fahrzeugs (dem „Edge“) ausgeführt wird.
- Kontextanalyse: Das System korreliert Daten aus mehreren Steuergeräten – darunter CAN-Bus-Aktivitäten, Ethernet-Pakete und Systemprotokolle –, um komplexe, kontextbezogene Angriffsmuster aufzudecken, die mit herkömmlichen Methoden übersehen werden.
- Erkennung neuartiger Bedrohungen: Durch die lokale Analyse dieser umfangreichen, domänenübergreifenden Daten können „neuartige Bedrohungen“ (Zero-Day-Angriffe) identifiziert werden, die bisher noch nicht beobachtet wurden, anstatt lediglich bekannte Signaturen abzugleichen.

Die Kombination aus dem „ AI “ von VicOne und der „ Sonatus “-Plattform sorgt für messbare Effizienz- und Kosteneinsparungen:
- 60 % geringere Cloud-Kosten: Durch die lokale Datenverarbeitung und das Hochladen ausschließlich zusammengefasster, relevanter Warnmeldungen werden die Datenübertragungs- und Verarbeitungsgebühren drastisch gesenkt.
- 80 % schnellere Triage: Sicherheitsanalysten verbringen weniger Zeit damit, irrelevante Daten zu sichten, da das System Fehlalarme vorfiltert und so hochwertige, umsetzbare Erkenntnisse liefert.
- Umfassende Abdeckung: Die Erkennung von Bedrohungen wird von einer einzelnen ECU auf das gesamte Fahrzeug ausgeweitet, wobei alles von API-Aufrufen bis hin zur CPU-Auslastung auf verdächtige Aktivitäten überwacht wird.