Intrusion Detection System für Kommunikationsnetze medizintechnischer Geräte im Operationssaal

  • Subject:Safety & Security; Machine Learning; Medizintechnik; Systems Engineering
  • Type:Bachelorarbeit
  • Date:offen (zu vergeben)
  • Tutor:

    M. Sc. Andreas Puder

Intrusion Detection System für Kommunikationsnetze medizintechnischer Geräte im Operationssaal

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Umfeld

In der Medizintechnikindustrie wird die herstellerübergreifende Kommunikation der Geräte untereinander sowie mit Backend-Services immer wichtiger. Damit erhöht sich auch gleichzeitig die Gefahr des unbefugten Zugriffs von außen, sodass Maßnahmen getroffen werden müssen, um die Sicherheit der Patienten und patientenbezogener Daten zu gewährleisten. Außerdem führen Assistenzsysteme und die damit einhergehende Automatisierung zu höheren Anforderungen an die Sicherheit heutiger Medizingeräte.

Daher soll untersucht werden, inwiefern Intrusion Detection Systeme eingesetzt werden können, um Kommunikationsnetze von Medizingeräteverbünden im OP-Saal sowie Steuergeräteverbünde im Medizingerät selbst abzusichern. Dabei soll sowohl auf spezifikationsbasierte Maßnahmen als auch auf maschinelle Lernverfahren zurückgegriffen werden, die Anomalien in der (Steuer-)Geräte-Kommunikation aufdecken.

Die Arbeit ist in enger Abstimmung mit der Getinge AB durchführbar und bietet damit die Möglichkeit zu starkem Praxisbezug. Ebenfalls möglich ist der gelegentliche Aufenthalt im größten Entwicklungszentrum von Getinge in Rastatt.

Ziele

  • Erstellung eines Konzepts zur Absicherung der Kommunikationsnetze eines Medizingeräteverbundes im OP-Saal oder eines Steuergeräteverbundes im Medizingerät mittels Intrusion Detection System
  • Realisierung des Konzepts in einem Software-Demonstrator mittels Simulation der Medizingeräte/Steuergeräte-Kommunikation
  • Test & Evaluation des Systems mittels Simulation und/oder Realdaten

Voraussetzungen

  • Motivation und kreative Denkweise
  • Gute Kenntnisse in Programmiersprachen (C/C++, Python oder Ähnliches)
  • Grundkenntnisse in Modellierungssprachen wie UML/SysML
  • Grundkenntnisse in maschinellen Lernverfahren
  • Grundkenntnisse in Kommunikationssystemen und Protokollen