IT-Sicherheitsaspekte bei Stauprognose und Verkehrssteuerung

Die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung von Verkehrssystemen revolutioniert die Verkehrssteuerung und -prognose, indem sie Echtzeitdaten, präzise Vorhersagen und adaptive Systeme ermöglicht. Diese Entwicklung bringt jedoch neue Herausforderungen für die IT-Sicherheit mit sich, da die Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit der Daten und Systeme essenziell sind, um die Funktionalität und Sicherheit des Verkehrs zu gewährleisten. Der Beitrag untersucht relevante Systeme in Deutschland und der EU, darunter Verkehrsleitzentralen, Floating Car/Phone Data, Staumelder-Apps, Polizeimeldungen und intelligente Verkehrsleitsysteme. Besonders zukunftsweisend sind KI-basierte Systeme, die große Datenmengen in Echtzeit analysieren und Muster erkennen, um den Verkehr proaktiv zu steuern. Die IT-Bedrohungslandschaft für Verkehrssteuerungssysteme ist vielschichtig und umfasst Angriffe auf In-vehicle systems, Vehicle-to-vehicle (V2V), Vehicle-to-infrastructure (V2I), Ride-hailing services und Application Programming Interfaces (APIs). Diese Angriffe können zu Verkehrsbehinderungen, Unfällen und Datenschutzverletzungen führen. Der Beitrag analysiert verschiedene Angriffsarten, wie die Übernahme der Kontrolle, Denial of Service (DoS), Service Degradation, Social Engineering, Datendiebstahl, Daten-Korrumpierung und Fehlinformationen über APIs. Es werden auch bekannte Angriffsszenarien und Gegenmaßnahmen diskutiert, einschließlich der Implementierung von Anomalieerkennungssystemen, Datenabgleich aus verschiedenen Quellen und der KRITIS-Einstufung von Daten-Aggregatoren. Der Text hebt die Notwendigkeit einer umfassenden und mehrschichtigen Sicherheitsstrategie hervor, um die Resilienz der Verkehrssteuerungssysteme zu erhöhen und die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Verkehrs zu schützen.