KI-Reallabor Rheinland-Pfalz - Beispiel (fiktiv): Hochwasser- und Starkregenrisikomanagement mit HydroZwilling-Integration

1. Veränderte Bedrohungslandschaft

Die Bedrohungslandschaft für kritische Infrastrukturen, öffentliche Verwaltungen und KI-Systeme hat sich fundamental verändert. Die Akteure, Methoden und Geschwindigkeit von Cyberangriffen erfordern ein grundlegend neues Sicherheitsparadigma.

1.1 Aktuelle Bedrohungsakteure

1.2 Relevante Vorfälle als Referenz

• Südwestfalen-IT (Oktober 2023): 72 Kommunen mit 1,7 Mio. Einwohnern, 9 Monate bis Vollwiederherstellung, geschätzte Kosten >10 Mio. Euro
• Hochschule Mainz (November 2025): IT-Systeme heruntergefahren, E-Mail-Adressen betroffen, Wiederherstellung laufend
• Stadt Ludwigshafen (November 2025): Cyberangriff erforderte offline-nehmen aller Systeme, keine Datenexfiltration festgestellt

2. Spezifische Angriffsflächen des KI-Reallabors

Ein KI-Reallabor für z. B. Hochwasser- und Starkregenrisikomanagement kann aufgrund seiner Architektur und Datenflüsse spezifische Angriffsflächen auf,weisen, die systematisch geschützt werden müssen.

2.1 KI-spezifische Angriffsvektoren

2.2 Infrastruktur-Angriffsflächen

• Sensor-Netzwerk: IoT-Geräte für Pegelstände, Niederschlag und Bodenfeuchte als Edge-Devices ohne native Sicherheitsfeatures
• Datenintegration: Schnittstellen zu DWD, Landesämtern und kommunalen Systemen als potenzielle Einfallstore
• Cloud-Infrastruktur: Rechenkapazität für KI-Modelle, Container-Orchestrierung, API-Endpunkte
• Kommunale Anbindung: VPN-Verbindungen, Datenexport zu Leitstellen, Integration in kommunale Warnsysteme

3. Sicherheitsarchitektur: Zero-Trust-Modell

Das KI-Reallabor implementiert eine Zero-Trust-Architektur nach dem Prinzip "Never Trust, Always Verify". Kein Benutzer, Gerät oder Dienst erhält implizites Vertrauen – jeder Zugriff wird kontinuierlich verifiziert.

3.1 Kernprinzipien

3.2 Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA): Verpflichtend für alle Benutzer und Administratoren, passwortlose Verfahren wo möglich
• Service-Identitäten: Zertifikatsbasierte Authentifizierung für alle Dienste, automatische Rotation alle 90 Tage
• Privileged Access Management (PAM): Just-in-Time-Zugriff für administrative Aufgaben, vollständige Protokollierung aller privilegierten Aktionen
• KI-Agenten-Identitäten: Dedizierte Identitäten für autonome KI-Prozesse mit granularen Berechtigungen

4. Technische Schutzmaßnahmen

4.1 Datensicherheit und Integrität

Unveränderliche Datenhaltung: Trainingsdaten und Modellversionen werden in unveränderlichen Speichersystemen mit kryptographischen Hashes gesichert. Jede Änderung erfordert Mehrfachfreigabe.

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung: AES-256 für Daten at rest, TLS 1.3 für Daten in transit
• Data Lineage: Vollständige Nachverfolgbarkeit aller Datenflüsse von Sensor bis Modelloutput
• Backup-Strategie: Air-gapped Backups, regelmäßige Restore-Tests, georedundante Sicherung

4.2 KI-spezifische Sicherheitsmaßnahmen

4.3 Angriffserkennung und Reaktion

• Security Information and Event Management (SIEM): Zentrale Korrelation aller Sicherheitsereignisse
• Extended Detection and Response (XDR): KI-gestützte Bedrohungserkennung über alle Infrastrukturschichten
• Incident Response Playbooks: Automatisierte Reaktion auf bekannte Angriffsmuster, Isolation kompromittierter Segmente
• Threat Intelligence: Anbindung an BSI CERT-Bund und sektorspezifische Threat Feeds

5. Regulatorischer und Compliance-Rahmen

5.1 EU AI Act – Hochrisiko-Klassifizierung

Das KI-Reallabor operiert als Hochrisiko-KI-System gemäß Anhang III EU AI Act, da es als Sicherheitskomponente kritischer Infrastruktur (Hochwasserschutz) eingesetzt wird. Daraus resultieren:

• Risikomanagement-System: Kontinuierliche Risikobewertung und -minderung über gesamten Lebenszyklus
• Technische Dokumentation: Vollständige Dokumentation von Architektur, Trainingsverfahren und Validierungsmethoden
• Menschliche Aufsicht: Mechanismen zur Überwachung und Intervention durch qualifiziertes Personal
• Konformitätsbewertung: Regelmäßige Audits durch akkreditierte Prüfstellen

5.2 BSI IT-Grundschutz und IT-Grundschutz++

Die Sicherheitsarchitektur orientiert sich am BSI IT-Grundschutz (Edition 2023) mit Vorbereitung auf IT-Grundschutz++ (ab Januar 2026). Relevante Bausteine:

• ISMS (Informationssicherheits-Managementsystem)
• ORP (Organisation und Personal)
• CON (Konzeption und Planung)
• OPS (Betrieb)
• DER (Detektion und Reaktion)
• APP (Anwendungen) – spezifisch für Cloud und KI-Dienste

5.3 Reallabor-Klausel und regulatorische Sandbox

Als KI-Reallabor unter der EU AI Act Sandbox-Regelung (Art. 57) profitiert das Projekt von:

• Begleiteter Erprobung unter Aufsicht der zuständigen Behörden
• Strukturiertem Dialog mit Regulierungsbehörden während Entwicklung
• Flexibilität bei der schrittweisen Compliance-Umsetzung

6. Notfall- und Kontinuitätsmanagement

Basierend auf den Lehren aus realen Vorfällen (insb. Südwestfalen-IT) implementiert das KI-Reallabor ein umfassendes Business Continuity Management nach BSI-Standard 200-4.

6.1 Business Impact Analyse

6.2 Notfallplanung

1. Incident Detection: Automatisierte Erkennung durch SIEM/XDR innerhalb von Minuten
2. Incident Triage: Klassifizierung nach Schweregrad, Aktivierung des Krisenteams
3. Containment: Isolierung betroffener Segmente, Aktivierung von Backup-Systemen
4. Eradication: Forensische Analyse, Entfernung von Schadsoftware, Patch-Management
5. Recovery: Schrittweise Wiederherstellung aus verifizierten Backups
6. Lessons Learned: Post-Incident-Review, Dokumentation, Anpassung der Sicherheitsmaßnahmen

7. Organisatorische Maßnahmen

7.1 Security Awareness und Anti-Social-Engineering

Angesichts der zunehmenden Sophistikation von Social-Engineering-Angriffen (inkl. KI-generierter Deepfakes und Phishing) sind gezielte Schulungsmaßnahmen essentiell:

• Regelmäßige Phishing-Simulationen: Quartalsweise Tests mit aktuellen Angriffstechniken
• Deepfake-Awareness: Schulung zur Erkennung manipulierter Audio-/Videoinhalte
• Verifikationsprotokolle: Out-of-Band-Bestätigung für kritische Anfragen (Callback-Verfahren)
• Meldewege: Niedrigschwellige Kanäle zur Meldung verdächtiger Aktivitäten

7.2 Governance-Struktur

• Chief Information Security Officer (CISO): Gesamtverantwortung für Informationssicherheit, direkte Berichtslinie zur Projektleitung
• KI-Sicherheitsbeauftragter: Spezialisiert auf KI-spezifische Risiken und EU AI Act Compliance
• Security Operations Center (SOC): 24/7-Überwachung, ggf. als Managed Service mit kommunalem IT-Dienstleister
• Koordination mit GStB: Abstimmung mit Gemeinde- und Städtebund für Sicherheitsstandards in Kommunen

8. Umsetzungsfahrplan