Mehragenten-Verstärkungslernen im Hinblick auf die Widerstandsfähigkeit und Überlebensfähigkeit von betriebskritischen Netzwerken gegenüber schnell zeitlich veränderlichen Ressourcenflüssen

• Antragstellerin: Professorin Dr.-Ing. Setareh Maghsudi
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme ; Kommunikationstechnik und -netze, Hochfrequenztechnik und photonische Systeme, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für die Informationstechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 503355275

Die Synergie zwischen drahtloser Kommunikation, cyber-physischem Systemdesign und künstlicher Intelligenz ermöglicht den autonomen Betrieb moderner vernetzter Systeme. Für derartige Infrastrukturen, die zeitgleich mehrere kritische Aufgaben und Missionen erfüllen, ist die Wichtigkeit und Unverzichtbarkeit der Resilienz offensichtlich und unbestreitbar. Die Knappheit der Ressourcen, die unvermeidliche Einführung von Technologien zur opportunistischen Ressourcenbeschaffung sowie Sicherheitsbedrohungen machen die Umsetzung von Resilienz jedoch zu einer Herausforderung, da sie zu Schwankungen der erforderlichen Ressourcenflüsse führen. In diesem Forschungsvorhaben konzentrieren wir uns auf zwei Szenarien, nämlich die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und die Reservierung von Backup-Ressourcen, um die Resilienz eines missionskritischen Systems von Systemen gegen vergessliche und nicht-vergessliche Angreifer zu erhöhen, die einen schnell zeitlich ändernden Ressourcenfluss erzeugen. Wir behalten einen generischen Rahmen für Resilienz durch Netzwerkadaptivität bei, so dass unser Ansatz für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet ist. Unsere Lösungsansätze liegen an der Schnittstelle von konvexer Multiagenten-Online-Optimierung mit Bandit-Feedback, Online-Versteckspielen und statistischen Konzepten, wie der Erkennung von Änderungspunkten. Die die zum Einsatz vorgesehenen Methoden eignen sich für eine verteilte Implementierung, wodurch der Feedback- und Signalisierungs-Overhead erheblich reduziert wird. Wir werden eine rigorose theoretische Analyse bezüglich Effizienz, Skalierbarkeit und Konvergenz erarbeiten und erforschen auch die Leistungsgrenzen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2378: Resilienz in Vernetzten Welten – Beherrschen von Fehlern, Überlast, Angriffen und dem Unbekannten