{"id":16780,"date":"2026-09-16T08:32:12","date_gmt":"2026-09-16T06:32:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=16780"},"modified":"2026-09-16T08:32:13","modified_gmt":"2026-09-16T06:32:13","slug":"sicherheit-autonomer-systeme-mit-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/sicherheit-autonomer-systeme-mit-ki\/","title":{"rendered":"Sicherheit autonomer Systeme als Netzwerk: Warum Sicherheit bei KI neu gedacht werden muss"},"content":{"rendered":"\n

Interview mit Dr. Rasmus Adler<\/a>, Research Manager \u00bbAutonome Systeme\u00ab am Fraunhofer IESE<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Mit autonomen Systemen verschiebt sich der Ma\u00dfstab: Sicherheit bedeutet nicht mehr, jeden Fehler auszuschlie\u00dfen, sondern Risiken transparent zu machen und beherrschbar zu halten. Im folgenden Interview erl\u00e4utert Dr. Rasmus Adler, wie sich Sicherheit heute messen, gestalten und verantworten l\u00e4sst \u2013 und welche Rolle die L\u00f6sungen des Fraunhofer IESE dabei spielen.<\/p>\n\n\n\n

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In einem Presseinterview haben Sie mal gesagt, dass autonome Systeme erst richtig funktionieren, wenn man ihre Grenzen versteht. Wie unterscheidet sich KI-basierte Sicherheit von klassischer Safety?<\/h2>\n\n\n\n

Bei klassischen Systemen kann man nahezu jede Ausf\u00fchrungsbedingung testen. Systeme, die auf K\u00fcnstlicher Intelligenz basieren, arbeiten hingegen mit Wahrscheinlichkeiten \u2013 das l\u00e4sst sich nicht vollst\u00e4ndig durch Tests abdecken. Die Frage lautet daher nicht \u00bbWie mache ich KI perfekt?\u00ab, sondern \u00bbWie mache ich KI beherrschbar?\u00ab. Sicherheit entsteht durch messbare Unsicherheiten, klar definierte Einsatzgrenzen und transparente Qualit\u00e4tskennzahlen. Hier setzt unser Ansatz an: Wir quantifizieren Restfehler und entwickeln Methoden, um die Qualit\u00e4t von KI-Systemen in sicherheitskritischen Kontexten zuverl\u00e4ssig messbar zu machen. Dazu geh\u00f6ren z.B. Model-based Safety-Engineering-Werkzeuge wie unser Tool safeTbox<\/a>, die die Integration funktionaler Sicherheit in komplexe Systeme unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Die \u00d6ffentlichkeit nimmt oft einzelne Vorf\u00e4lle wahr und schlie\u00dft daraus auf generelle Unsicherheit. Wie begegnet man dieser Erwartungshaltung?<\/h2>\n\n\n\n

Menschen verzeihen Fehler bei Maschinen deutlich weniger als bei Menschen. Ein einziger Vorfall kann Vertrauen nachhaltig besch\u00e4digen, auch wenn Millionen anderer Situationen korrekt verlaufen. Deshalb brauchen wir nicht nur robuste Technik, sondern auch Erkl\u00e4rbarkeit und Nachvollziehbarkeit \u2013 das hei\u00dft, Systeme m\u00fcssen nicht nur funktionieren, sondern auch darlegen k\u00f6nnen, warum Entscheidungen getroffen wurden. Zus\u00e4tzlich arbeiten wir an Konzepten wie AI-gest\u00fctzter Sicherheits- und Risikoanalyse, etwa im Projekt QAI4SE<\/a>, das zeigt, wie KI selbst helfen kann, Unsicherheiten fr\u00fcher zu erkennen und Sicherheitsanalysen effizienter zu machen.<\/p>\n\n\n\n

Ein zentrales Thema ist die Verzahnung von Safety und Security \u2013 wie sehen Sie diese Verbindung?<\/h2>\n\n\n\n

Safety und Security d\u00fcrfen nicht isoliert gedacht werden. Cyberangriffe auf autonome Systeme k\u00f6nnen direkt sicherheitsrelevant werden<\/a> \u2013 ein manipuliertes Sensordatenbild f\u00fchrt schnell zu falschen Entscheidungen. Deshalb betreiben wir am IESE integrierte Safety-und-Security-Forschung, die beide Disziplinen zusammenf\u00fchrt, statt sie getrennt zu behandeln. Security-Engineering-Methoden, die Systeme und Daten gegen Angriffe sch\u00fctzen, sind heute ein Grundpfeiler funktionaler Sicherheit.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bbSicherheit entsteht durch \u00admessbare Unsicherheiten, klar definierte Einsatzgrenzen und transparente Qualit\u00e4tskennzahlen.\u00ab <\/p>\n\n\n\n


Dr. Rasmus Adler, Research Manager \u00bbAutonome Systeme\u00ab,
Department Safety Engineering <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Wie \u00fcbersetzt sich diese Forschung in konkrete L\u00f6sungen f\u00fcr die Praxis?<\/h2>\n\n\n\n

Unsere L\u00f6sungen reichen von modularer Risiko- und Sicherheitsarchitektur bis zu konkreten Werkzeugen f\u00fcr Entwickler und Betreiber. Neben safeTbox zur Absicherung sicherheitskritischer Systeme bieten wir z.B. Konzepte und Tools f\u00fcr die daten\u00adbasierte Sicherheitsanalyse, die Entwickler dabei unterst\u00fctzen, fr\u00fchzeitig Risiken zu identifizieren. Im Predictive Autonomy Lab<\/a> arbeiten wir zudem an empirischen Methoden zur besseren Erfassung von menschlicher Assistenz und Fahrerzust\u00e4nden, um Systeme mit realistischen Verhaltensmodellen abzustimmen.<\/p>\n\n\n\n

Gesetzgebung wie die EU-KI-Verordnung und der Cyber Resilience Act versch\u00e4rfen Anforderungen. Was bedeutet das f\u00fcr Unternehmen?<\/h2>\n\n\n\n

Diese Regulierungen verlangen nicht nur technische Nachweise, sondern auch organisatorische und prozessuale Ma\u00dfnahmen \u2013 und das \u00fcber den gesamten Lebenszyklus eines Systems. Betreiber und Hersteller m\u00fcssen gemeinsam Risiken bewerten und absichern. Funktionale Sicherheit allein reicht nicht mehr; sie muss durch kontinuierliche \u00dcberwachung, Security-Updates und geeignete Risikoargumentation erg\u00e4nzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Ein Beispiel unserer Arbeit ist das Projekt LOPAAS<\/a> (Layers of Protection Architecture for Autonomous Systems). Dort entwickeln wir gemeinsam mit Partnern neue Architekturkonzepte, die Safety-Argumentationen f\u00fcr autonome Fahrzeuge unterst\u00fctzen und in Normungsgremien eingebracht wurden \u2013 ein Schritt hin zu standardisiertem, praxisnahem Sicherheitsnachweis.
<\/p>\n\n\n\n

\"Sicherheit\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button>
Sicherheit autonomer Systeme basiert auf Technologie, Daten, Prozessen und Regulierung. <\/sup>

Grafik: \u00a9Fraunhofer IESE\/GettyImages.com\/anilyanik<\/sup><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Damit sprechen Sie eine strukturelle Verschiebung an. Wie ver\u00e4ndert sich dabei die Zusammenarbeit zwischen Hersteller und Betreiber?<\/h2>\n\n\n\n

Sicherheit ist heute kein singul\u00e4res Produktmerkmal mehr, sondern ein gemeinsamer Prozess. Hersteller bringen technische Kompetenz ein, Betreiber Kenntnis des realen Einsatzumfelds. Regulatoren legen Rahmenbedingungen fest. Nur wer diese Perspektiven zusammenbringt, kann tragf\u00e4hige Sicherheitskonzepte entwickeln. Diese gemeinsame Verantwortung ist kein elegant formulierter Begriff \u2013 sie ist technische und organisatorische Realit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Zum Schluss: Wie kann man objektiv erkennen, ob ein autonomes System \u00bbsicher genug\u00ab ist?<\/h2>\n\n\n\n

Das ist das zentrale Spannungsfeld: Es gibt keine absolute Sicherheit. Aber es gibt messbare Ergebnisse \u2013 \u00fcber Risikoanalysen, Einsatzgrenzen, kontinuierliche Monitoringprozesse, Test- und Validierungsframeworks. Ob ein System \u00bbsicher genug\u00ab ist, h\u00e4ngt vom Kontext ab, vom Risiko, das die Gesellschaft akzeptiert, und davon, wie transparent Entscheidungen getroffen werden. Sicherheit ist kein Zustand \u2013 sie ist ein kontinuierlicher, gesteuerter Prozess.<\/p>\n\n\n\n

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Vor welchen Herausforderungen stehen Sie bei der Absicherung Ihrer autonomen Systeme?<\/h2>\n\n\n\n


Von Model-based Safety Engineering mit safeTbox \u00fcber die Verzahnung von Safety & Security bis hin zu konformen Nachweisen nach EU-KI-Verordnung:
Im Bereich Safety Engineering schlagen wir die Br\u00fccke zwischen Spitzenforschung und industrieller Anwendung.<\/p>\n\n\n\n

Nutzen Sie unsere Expertise f\u00fcr beherrschbare und sichere KI-Systeme.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Leistungs\u00fcbersicht Kognitive Systeme<\/a><\/div>\n\n\n\n
Kontakt aufnehmen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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