Die FH St. Pölten, die Wels Strom GmbH und die EWW AG haben im Forschungsprojekt „SmartMeterIDS“ Methoden entwickelt, mit denen der Betrieb von Smart-Meter-Netzwerken laufend überwacht und damit die Sicherheit bestmöglich gewährleistet werden kann. Dabei entstand ein so genanntes Intrusion Detection System (IDS), um unberechtigtes Eindringen in das Datennetz zu entdecken, teilte die FH St. Pölten mit.
Zum Einsatz kamen in dem Projekt Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning). Dabei erkennt ein (Computer-)System automatisch Muster und Gesetzmäßigkeiten in Daten und Informationen. Das Auslesen des Zählerstands besteht aus einer Reihe von Aktionen und Befehlen, etwa dem Aufbau der Verbindung zu einem Server, dem Übermitteln der gewünschten Aktion bis hin zum Übertragen der Daten. Das System lernt automatisch, welche Befehlsfolgen, die im Netz übertragen werden, normal sind und speichert diese als Muster ab. Im laufenden Betrieb wird dann der Netzwerkverkehr mit diesen Mustern verglichen; Abweichungen werden bewertet und gegebenenfalls als möglicher Angriff identifiziert. In diesem Fall werden entsprechende Maßnahmen eingeleitet, die zu zusätzlichen Überprüfungen und in weiterer Folge zu raschen Gegenmaßnahmen führen. Das Projekt wird durch das österreichische Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie und den Klima- und Energiefonds der Bundesregierung gefördert.
