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Anomalien im ERP-System gezielt erkennen

Ein Forschungsprojekt der Uni Würzburg entwickelt einen Machine-Learning-Mechanismus, der Datendiebstahl und Spionage erkennen soll.

DeepScan heißt das Forschungsprojekt der Uni Würzburg, welches Hackern und Mitarbeitern mit üblen Absichten das Handwerk legen will. Konkret geht es um die Entwicklung eines Machine-Learning-Mechanismus, der Anomalien innerhalb des ERP-Systems in Echtzeit erkennen soll.

ERP-Systeme bringen diverse Vorteile mit sich. Von ihrer Funktion als zentrale Datenbank über die Prozessoptimierung bis hin zu detaillierten Analysen großer Datenmengen können Unternehmen vielfältig von der Nutzung eines ERP-Systems profitieren. Doch die hohe Konzentration teils sensibler Daten macht sie auch zur Achillesferse des Unternehmens. 

Datendiebstahl und Spionage verursachen beträchtliche Schäden 

Laut einer gemeinsamen Studie vom Bitkom-Verband und dem Bundesamt für Verfassungsschutz ist der allein im Jahr 2018 in Deutschland entstandene Schaden durch Spionage und Datendiebstahl mit 43 Milliarden Euro zu beziffern (vgl. funkschau.de). 

Datenschutz in Echtzeit

Das Problem wird unter anderem dadurch verursacht, dass ein Datenschutz in Echtzeit praktisch in vielen Fällen noch nicht umzusetzen ist. Unternehmen schützen ihr physisches Werksgelände durch Kameras, Zäune und den Werksschutz. Unbefugten wird der Zutritt gar nicht erst gewährt. 

Innerhalb des ERP-Systems werden Bedrohungen hingegen oftmals erst später identifiziert. Der große Zeitaufwand, der für die Auswertung großer Protokoll-Dateien mit jeder einzelnen Transaktion innerhalb des ERP-Systems benötigt wird, macht eine Auswertung in Echtzeit praktisch unmöglich. 

Forschungsprojekt DeepScan

Aus diesem Grund rief die Julius-Maximilian-Universität Würzburg im vergangenen Jahr das Forschungsprojekt DeepScan ins Leben. Geleitet wird das Projekt von Prof. Dr. Axel Winkelmann (Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik) und Prof. Dr. Andreas Hotho (Lehrstuhl für Informatik VI der DMIR Research Group). 

Godesys AG unter den Partnern des DeepScan Forschungsprojektes 

Zu den Partnern des Projekts zählen namhafte Unternehmen wie TGS Audit & Tax GmbH, die Godesys AG oder Datenschutz Süd GmbH. Die Godesys AG stellen als Entwickler von ERP-Softwarelösungen einer beträchtliche Bereicherung für das Projekt dar. Sie bringen als Entwickler das benötigte Know-How ins Projekt, um Fragen zu potenziellen Schwachstellen, der Systemarchitektur oder Anwenderanforderungen zu beantworten. 

Deep-Learning-Mechanismus zur Identifizierung von Anomalien

Ziel des Projektes ist es, einen Deep-Learning-Mechanismus zu entwickeln. Dieser soll mittels großer Mengen von Unternehmensdaten zur selbstständige Erkennung von Anomalien innerhalb des ERP-Systems trainiert werden. Der Mechanismus erhält zudem menschliches Feedback, ob die Anomalie richtig oder falsch identifiziert wurde. 

Fazit: Maschinelles Lernen, KI und Deep Learning Themen der Zukunft

Zurzeit steckt DeepScan noch in den Kinderschuhen. Durch die enge Verbindung mit dem unternehmenseigenen ERP-System wird jedoch deutlich, dass der Mechanismus das Potenzial hat, sich mit der Zeit zu einem festen Bestandteil der IT-Infrastruktur zu entwickeln. In jedem Fall werden Themen wie KI, Deep Learning oder Maschinelles Lernen mit großer Wahrscheinlichkeit zukünftige Entwicklungen in der IT beeinflussen. 

6 März 2020

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