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it's OWL - InverSa: Intelligente vernetzte Systeme für automatisierte Geldkreisläufe

Projektbeschreibung

Den Rahmen für das Vorhaben bildet die Automatisierung, die in den letzten Jahrzehnten zu einem festen Bestandteil des Alltages geworden ist und – bedingt durch die Art der automatisierten Dienstleistungen – ein ungeahntes Maß an Komplexität in Ihrer Realisierung erfordert. In großer Vielfalt und allgegenwärtig machen Selbstbedienungsautomaten Waren, Informationen und Dienstleistungen verfügbar. Von Tickets über Pakete bis hin zu Versorgungsgütern wie Bargeld und Lebensmittel sind so die unterschiedlichsten Bereiche des Lebens betroffen. Mit der größeren Verbreitung steigt entsprechend auch die Erwartungshaltung der Benutzer an Verfügbarkeit, Bedienbarkeit und Zuverlässigkeit. Dem gegenüber steht die ressourcen- und kosteneffiziente Bereitstellung dieser Dienste. Ein besonderes Spannungsfeld ist hier an Selbstbedienungssystemen gegeben, an denen kritische, persönliche Informationen oder signifikante Geldwerte verarbeitet werden und gleichzeitig Verfügbarkeiten von 24 Stunden an 365 Tagen im Jahr gewährleistet werden müssen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, müssen Dienstleistungen miteinander gebündelt werden und gleichzeitig neue intelligente Systeme geschaffen werden. In Übereinstimmung mit den Schwerpunkten des Spitzenclusters it's OWL sind hier die folgenden vier Eigenschaften für eine neue Generation von intelligenten Selbstbedienungssystemen von entscheidender Bedeutung:

  1. eine adaptive Anpassung an das bestehende Umfeld, die insbesondere durch die verarbeiteten Medien und das Bedienungsverhalten der Benutzer beschrieben ist,
  2. ein vorausschauendes Agieren des Systems, um gezielte Manipulationen der bestehenden Abläufe zur Vorteilsnahme Dritter zu identifizieren,
  3. ein robuster Ablauf für eine hohe Prozesssicherheit auch bei unerwarteten Situationen und
  4. die benutzerfreundliche Bedienung der Systeme.

Im Verbundprojekt InverSa werden diese Eigenschafen an dem Beispiel von Selbstbedienungssystemen für Zahlungsmittel betrachtet. Ziel des Projektes ist es, die physikalischen Bargeldströme und vorher getrennte Informationskanäle intelligent zu vernetzen. Es soll so eine hohe Prozesssicherheit im Betrieb gewährleistet werden. Dabei stehen sowohl unbeabsichtigte Störungen als auch gezielte Manipulationen gleichermaßen im Fokus.

Unbeabsichtigte Störungen sind hier beispielsweise Fehlbedienung (geknickte, gefaltete oder falsch eingelegte Geldscheine) und die qualitative Varianz der Medien selbst (Verschmutzung, mechanische Beschädigungen). Aktuell werden diese Scheine aus dem Prozessablauf entfernt und verursachen so Unannehmlichkeiten für die Kunden und Zusatzkosten für den Betreiber.

Unter gezielten Manipulationen können zum Beispiel Skimming-Angriffe (Ausspähen der Kartendaten mittels Überbauten) oder „Cashtrapping“ (mechanische Blockade des Geldausgabeschlitzes) aufgeführt werden. Eine besondere Schwierigkeit bei Manipulationen liegt darin, dass sich die Arten der Angriffe immer weiterentwickeln und sich die Szenarien nur schwerlich voraussagen lassen.

Für beide beschriebene Arten von Abweichungen des Normalbetriebes ist eine exakte Vorhersage der Parameter und Einflussbedingungen so gut wie unmöglich. Die erarbeiteten Lösungen müssen deswegen adaptiv, vorausschauend und robust mit unerwarteten Einflüssen umgehen. Beispielsweise soll der intelligente Selbstbedienungsautomat autark mit einem unerwartet hohen Aufkommen von beschädigten Scheinen umgehen können (z.B. Jahrmarkt). Gleichzeitig muss dies eindeutig von einem bevorstehenden Angriff bzw. Manipulationsversuch unterschieden werden können. Realisiert werden soll dies durch eine spezielle mechatronische Lösung zur Handhabung der Zahlungsmittels und der Vernetzung der bestehenden Informationskanäle (z. B. Zählerstände, Überwachungskameras, Erschütterungssensoren, …) im Umfeld eines Selbstbedienungssystems.

 

Aufgabenbereich des Lehrstuhls für Wissensbasierte Systeme

Im Rahmen des Projektes beschäftigt sich der Lehrstuhl für Wissensbasierte Systeme hauptsächlich mit der Erforschung und Entwicklung von intelligenten Verfahren, um abnormales Verhalten von technischen Systemen automatisiert zu erkennen. Eine signifikante Abweichung vom Normalverhalten, z. B. bei einem Geldautomaten, ist ein starker Indikator für bestimmte Arten von Manipulationen oder Angriffe.

Zu den Aufgabenbereichen des Lehrstuhls für Wissensbasierte Systeme gehören die Erarbeitung von theoretischen Grundlagen sowie die Entwicklung von anwendungsspezifischen Prototypen. Die Forschungsschwerpunkte, welche in den Bereichen Data-Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz liegen, sind:

  • Frequent-Pattern-Mining in Sensordaten (Data Stream Mining)
  • Modellbasierte Diagnose bzw. modellbasierte Anomalieerkennung
  • Automatic Model Generation; insbesondere das Lernen von probabilistischen, zeitlichen Automaten
  • Lernen in kooperativen Systemen (Multiagentensysteme) 
 

Publikationen

T. Klerx, M. Anderka, H. Kleine Büning, S. Priesterjahn.
Model-based Anomaly Detection for Discrete Event Systems.
In Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2014). Limassol, Cyprus. IEEE, pp. 665-672, 2014.
[Show BibTeX]
T. Klerx, M. Anderka, H. Kleine Büning.
On the Usage of Behavior Models to Detect ATM Fraud.
In Proceedings of the 21st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014). Prague, Czech Republic. IOS Press, pp. 1045-1046, 2014.
[Show BibTeX] [DOI]
M. Anderka, T. Klerx, S. Priesterjahn, H. Kleine Büning.
Automatic ATM Fraud Detection as a Sequence-based Anomaly Detection Problem.
In Proceedings of the 3rd International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2014). Angers, France. SciTePress. 2014.
[Show BibTeX] [DOI]

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Imprint | Webmaster | Recent changes: 23.10.2014