Zugangsmanagement für verschiedene Personengruppen

Zugangsmanagement kommt dann ins Spiel, wenn es um verschiedene Berechtigungen für unterschiedliche Gruppen von Angestellten geht: Benötigt ein Mitarbeiter die Daten von einem Gerät für seine tägliche Arbeit, erhält er nur die Berechtigung diese auszulesen, jedoch beispielsweise nicht die Möglichkeit, Einstellungen der Maschine zu verändern. Ein Servicetechniker hingegen kann auch das Gerät konfigurieren. Wichtig ist, dass Unternehmen diese Zugangsberechtigungen sorgfältig verwalten. Ein Beispiel: Wechselt ein Servicetechniker von einem Aufzughersteller zu einem anderen, muss er den Zugang zu den Funktionen des alten Arbeitgebers verlieren. Eine Lösung hierfür ist, dass die Aktivierung der Gerätefunktionen für Servicetechniker monatlich abläuft. Hierfür erhält der Servicetechniker einmal im Monat beispielsweise über einen Dongle automatisch wieder die notwendigen Berechtigungen, solange er für das Unternehmen arbeitet. Verlässt er die Firma, wird die Berechtigung nicht neu erteilt und erlischt damit automatisch.

Ohne Software-Schutz kein Datenschutz

Oft liegen sensible Daten hinter gesicherten Schnittstellen, die Unternehmen durch die Integration ihrer Maschinen in das Internet der Dinge öffnen. Durch Verschlüsselung können diese Daten für den Ernstfall abgesichert werden. Unternehmen sollten neben dem Software-Code auch die Daten verschlüsseln, um sie für Dritte unbrauchbar zu machen. Gerade im IoT spielt Datenverschlüsselung eine wichtige Rolle, da Firmen wichtige Prozess- und Produktinformationen über das Netz verschicken. So verschlüsselt ist der Transfer doppelt abgesichert, wenn man die Daten über VPN versendet. Vernetzte Maschinen erzeugen ganz unterschiedliche Arten von Informationen. Diese Diversität der Daten stellt eine weitere Herausforderung im IoT dar, die bisher größtenteils ungelöst ist. Noch immer sind die Standardisierung von Protokollen und ein Interpretation Hub – eine Kommunikationsplattform, die die Daten deuten kann – ein großes Thema im IoT. Ein Sensor, der beispielsweise Gewichtsangaben in Kilogramm erzeugt, muss dem Interpretation Hub verständlich machen können, dass es sich um Kilogramm handelt. Interpretiert die Kommunikationsplattform die Zahl in Pfund, führt dies zu Fehlern in der weiteren Verarbeitung der Daten. Diese Wissensdatenbank für unterschiedliche Geräte kann ein Server sein, der mit verschiedenen Sicherheitsniveaus und Zugriffsrechten ausgestattet sein muss. Es wird also definiert, welches Gerät auf welche Daten zugreifen darf, beispielsweise anonymisierte oder personalisierte Informationen inklusive E-Mail-Adresse. Es gibt bereits einen Standard, der versucht, Interoperabilität zwischen Anwendungen unterschiedlicher Hersteller in der Automatisierungstechnik herzustellen: OLE for Process Controll (OPC). Dieser Standard funktioniert als eine Art Übersetzungsmaschine.

Echtzeit im Internet der Dinge

Viele der im IoT generierten Daten unterliegen außerdem zeitlichen Begrenzungen. Temperaturdaten können beispielsweise schnell veraltet sein und müssen in Echtzeit übertragen werden. Daher muss der Hub die Daten mit Zusatzinformationen versehen, wie zum Beispiel das Datum der Erhebung. Des Weiteren muss er in der Lage sein zu prüfen, welche Informationen die Maschinen benötigen: beispielsweise ob die Maschine Temperaturdaten vom vergangenen Tag oder aktuellere Daten verlangt. Der Hub muss Maschinen, die auf solche Informationen zugreifen, mitteilen, wie lange sie gültig sind. Es haben sich bereits viele Experten über eine gemeinsame Sprache für die Kommunikation zwischen den Geräten Gedanken gemacht. Maschinen und Sensoren brauchen eine Art Meta-Sprache, die ähnlich funktioniert wie eine Universalsprache für Menschen aus vielen verschiedenen Ländern. Nicht nur der Server und die einzelnen Geräte müssen sich fehlerfrei austauschen können, auch die Maschinen untereinander. In dieser M2M-Kommunikation treffen Geräte unterschiedlicher Hersteller und Anwendungsfelder aufeinander. Dies führt zu zwei weiteren Herausforderungen: Zum einen müssten sich viele Firmen an einen Tisch setzen, um eine gemeinsame Sprache für ihre Maschinen zu entwickeln. Oft konkurrieren diese Unternehmen jedoch miteinander und stehen deshalb einer Zusammenarbeit zurückhaltend gegenüber. Ein Interpretation Hub hat die Aufgabe technische Informationen und Aufgaben in andere Sprachen umzuwandeln und zu interpretieren. Hierbei muss – wie in einer menschlichen Sprache auch – beachtet werden, dass Begriffe beziehungsweise Begriffskombinationen mit mehreren Bedeutungen versehen sein können, was gegebenenfalls zu Übersetzungsfehlern führen kann. Zum anderen können Begriffe, die nur in einer technischen Sprache existieren, nicht eins zu eins übersetzt werden. Der Interpretation Hub müsste sie in anderen Sprachen umschreiben.