Jedes Jahr präsentieren Vertreterinnen und Vertreter der Forschungsprogramme von armasuisse Wissenschaft und Technologie (W+T) ihre Tätigkeiten und Projekte aus den jeweiligen Programmen. Der zweite Jahresreporting-Anlass widmete sich den Forschungsprogrammen «Cyberspace» sowie «Data Science». Dabei waren rund 90 Fachpersonen aus dem VBS anwesend und nutzten diese Gelegenheit, um die neusten Erkenntnisse aus den Forschungsprogrammen zu erfahren und um den Wissensaustausch sowie das Netzwerk zu fördern.

Cyberspace, ein wachsender Begriff

Den Auftakt und die Begrüssung machte der Forschungsprogrammleiter Dr. Bernhard Tellenbach, armasuisse W+T. Dabei gab er den Anwesenden einen Überblick über das Forschungsprogramm «Cyberspace» und zeigte dessen Tätigkeitsgebiete sowie Kompetenzen näher auf. Eine im Rahmen des Forschungsprogramms durchgeführte Studie zur Cybersicherheitsforschungslandschaft Schweiz zeigt etwa auf, dass die Schweizer Hochschulen in praktisch allen Domänen aktiv sind, wobei jedoch grosse Unterschiede bezüglich der Gewichtung der Domänen bestehen. Ein genauerer Blick auf die Abdeckung der Themen innerhalb der jeweiligen Domäne zeigt zudem auf, dass hier ressourcenbedingt grosse Lücken bestehen. Weiter hat er Ergebnisse eines Hackathons zu E-Autos, genauer die dazugehörigen Ladestationen, präsentiert. So ist es mit einfachsten Mitteln möglich, den Ladevorgang aus sicherer Distanz zu unterbrechen. Darauffolgend gab Dr. Joachim Rosenthal, Professor an der Universität Zürich, Einblicke in seine Tätigkeiten im Bereich der codebasierten Kryptografie, die ein Untergebiet der Post-Quantum Kryptografie darstellt. Es wird deutlich, dass noch viel Forschung nötig ist, bevor wir relativ sicher sein können, dass der Quantencomputer aus Sicht der Kryptografie keine Bedrohung mehr darstellt.

Im Anschluss stand das Thema Cybersicherheit bei kritischen Infrastrukturen im Mittelpunkt. Zuerst gaben Forschende der Hochschule Luzern Einblicke in die Cybersicherheit von Industrial Control Systems im Energiesektor. Den Abschluss des Vormittages machte Dr. Martin Strohmeier, wissenschaftlicher Projektleiter bei armasuisse W+T. Er orientierte über die Cybersicherheit im Bereich der Weltrauminfrastruktur. Aktuelle Forschungstätigkeiten hierzu untersuchen alle relevanten Infrastrukturbereiche: Bodenstationen, Satelliten und die Kommunikation zwischen beiden Segmenten.

Data Science als Treiber

Der Nachmittag war dem Forschungsprogramm «Data Science» gewidmet und startete mit der Begrüssung durch Forschungsprogrammleiter Dr. Gérôme Bovet, armasuisse W+T. Zum Einstieg präsentierte er den Teilnehmenden die Tätigkeiten und Kernkompetenzen aus dem Forschungsprogramm. Er zeigte auf, dass das Interesse an Tools basierend auf Künstlicher Intelligenz in den vergangenen Jahren rasant zugenommen hat. So benötigte Netflix 3.5 Jahre um eine Million Abonnenten zu generieren. Bei ChatGPT vergingen lediglich fünf Tage bis zum Erreichen von einer Million Nutzenden. Im Anschluss gaben Forschende von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL, Einblicke in die sogenannte technologische Landschaftsidentifikation. Der Fokus liegt hier auf Methoden, welche erlauben, aus Open Source Daten Technologien und Firmen zu identifizieren, die in Zukunft eine wichtige Rolle in der Cyber-Landschaft haben könnten. Darauffolgend stellten Forschende von der Hochschule für angewandte Wissenschaften und Kunst, Wallis, die Ergebnisse aus ihren Tätigkeiten im Bereich der Erkennung von Cyberanomalien in elektrischen Stromnetzen durch maschinelles Lernen. Dank Machine Learning können Cyberangriffe, die eine Auswirkung auf das Stromnetz haben und möglicherweise einen Blackout verursachen könnten, schnell erkannt werden. Den Abschluss des Nachmittags und somit der zweiten Jahresreporting-Reihe machten Dr. Albert Blarer und Dr. Raphael Meier, armasuisse W+T. Sie widmeten sich den Themen Kausalanalysen und modalübergreifende Deep Learning-Anwendungen im Bereich Verteidigung. Dabei stellt sich heraus, dass Korrelationen sich oftmals nicht als sinnvoll zeigen, um Zusammenhänge zwischen Ereignisse zu erkennen (zum Beispiel die Ursache von Unruhen). Zudem erlauben neue, sogenannte Few-Shot Learning Modelle, mit wenig annotierten Daten aus unterschiedlichen Quellen (Text, Bild) nach relevanten Mustern zu untersuchen (zum Beispiel Narrative in Social Media).

Für alle Anwesenden sind diese jährlich und persönlich stattfindenden Treffen von grosser Bedeutung, da sie den gegenseitigen Austausch festigen und die Zusammenarbeit fördern.