TY - THES A1 - Alsabbagh, Wael T1 - Investigating security issues in programmable logic controllers and related protocols T1 - Untersuchung von IT-Sicherheitsproblemen in Speicherprogrammierbaren Steuerungen und dazugehörigen Protokollen N2 - Programmable Logic Controllers (PLCs) are pivotal in Critical Infrastructures (CIs) and Industrial Control Systems (ICSs), governing processes in nuclear power plants, petrochemical factories, and water treatment systems. Despite their importance, PLCs are vulnerable to security threats, notably control logic injection attacks, aiming to sabotage physical processes. This thesis delves into PLC security, analyzing vulnerabilities in non-cryptographically and cryptographically protected PLCs, particularly Siemens S7-300 and S7-1500 models. Siemens, an automation market leader, utilizes S7-300 PLCs in millions of applications, reflecting the broader ICS security landscape. The S7-1500 line claims resistance to cyberattacks, including control logic injections. The thesis evaluates authentication in non-cryptographically protected PLCs, introducing a stealthy control logic injection attack scenario using an S7-300 PLC and S7Comm protocol. The second part explores integrity checks in cryptographically protected S7-1500 PLCs. Findings, encompassing disclosed vulnerabilities, lead to a severe control logic injection attack with a malicious interrupt block, conducted in an industrial setting using the S7-1500 and S7CommPlus protocol. The final segment focuses on Profinet protocol security and an injection attack scenario. The study demonstrates adversaries manipulating critical data without prior knowledge, causing harm to physical processes. A real-world attack on a Profinet-based system with two S7-300 PLCs is executed. The thesis concludes by proposing mitigation solutions, enhancing PLC and communication protocol security. This contribution elevates the security posture of millions of operating devices globally, advancing PLC security research. N2 - Die Speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPSen) sind entscheidend für kritische Infrastrukturen (KIen) und Industrielle Kontrollsysteme (IKSen). Ihre Steuerlogik regelt Prozesse in Kernkraftwerken, petrochemischen Fabriken und Wasseraufbereitungsanlagen. Leider sind sie anfällig für bösartige Bedrohungen, insbesondere Control Logic Injection-Angriffe, die katastrophale Schäden verursachen können. Die Arbeit adressiert Sicherheitsprobleme und Schwachstellen in SPSen und ihren Protokollen, die solche Angriffe ermöglichen. Der Fokus liegt auf der Analyse der Sicherheit von nicht kryptografisch und kryptografisch geschützten SPSen, insbesondere auf den Schutzmechanismen der Steuerlogik. Siemens-Geräte, vor allem S7-300 und S7-1500, werden für Experimente genutzt, da Siemens Marktführer ist und fortschrittliche Sicherheitsmechanismen in der S7-1500 behauptet. Der erste Teil analysiert die Authentifizierung nicht kryptografisch geschützter SPSen, inklusive eines Stealth-Logikinjektionsangriffs mit einer S7-300 und S7Comm in realer Industrieumgebung. Im zweiten Teil wird der Integritätscheck kryptografisch geschützter SPSen (S7-1500) untersucht, inklusive eines schwerwiegenden Logikinjektionsangriffs mit S7-1500 und S7CommPlus. Der letzte Teil fokussiert auf die Profinet-Kommunikation zwischen SPSen und anderen Geräten. Ein Angriffsszenario zeigt, dass Angreifer ohne Vorkenntnisse kritische Daten manipulieren können. Ein Angriff auf ein Profinet-System mit zwei S7-300 SPSen veranschaulicht die Realität. Die Arbeit schließt mit Lösungsvorschlägen zur Erhöhung der Sicherheit von SPSen und deren Kommunikationsprotokollen. Diese Ergebnisse tragen signifikant zur Forschung im Bereich der SPS-Sicherheit bei und verbessern die Sicherheit von Millionen von Industriegeräten weltweit. KW - Programmable logic controllers KW - Control logic injection KW - Cyberattacks KW - Cybersecurity KW - False data injection KW - Speicherprogrammierbare Steuerungen KW - Control Logic Injection-Angriffe KW - Cyberangriffe KW - Cybersischerheit KW - False Data Injection-Angriffe KW - Kritische Infrastruktur KW - Kontrollsystem KW - Speicherprogrammierte Steuerung KW - SIMATIC S7-300 KW - SIMATIC S7-1500 KW - Computersicherheit KW - Cyberattacke Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-66114 ER - TY - THES A1 - Lebedynska, Yuliya T1 - Entwicklung eines Informationssystems mit Reifegradmanagement für automatisierte Schraubprozesse T1 - Development an information system with a maturity degree management for automated screwing processes N2 - Anspruchsvolle Schraubprozesse in einer modernen Schraubanlage sind durch eine komplexe Parametrierung der Schraubabläufe und durch die Notwendigkeit einer Auswertung der Schraubvorgänge gekennzeichnet. Um hier Verbesserungspotentiale zu erzielen, ist es unabdingbar, die Schraubabläufe mit einer gewissen Strategie zu bearbeiten. Für eine präzise Ermittlung der Prozessparameter und die Verbesserung der Prozessqualität müssen Analysewerkzeuge für die Diagnose der Parametereigenschaften entwickelt werden. Gestiegene Anforderungen an die Schraubprozesse erfordern entsprechende Schulungsmaßnahmen, die auf den jeweiligen Bediener angepasst sein müssen. Ein kontinuierliches Verbesserungskonzept im Rahmen der Steuerung der Prozessabläufe ist für eine qualitativ hochwertige Arbeit hierbei unerlässlich. Diesem Grundsatz folgend, soll in der vorliegenden Arbeit ein neu entwickeltes Informationssystem mit Reifegradmanagement für automatisierte Schraubprozesse vorgestellt werden. Um technische Risiken weitgehend zu vermeiden, ist es erforderlich, Mechanismen zu entwickeln, die die prozessrelevanten Daten automatisiert extrahieren und die dem Benutzer die Daten zielgerichtet zur Verfügung stellen. Mit dem Einsatz eines Informationssystems werden dem Anwender bei der Parametrierung einer Schraubersteuerung Informationen (Bearbeitungs- und Steuerdaten) mit standardisierten Zusammenhängen und einer klaren Verfolgung der Arbeitsschritte zur Verfügung gestellt, sodass das Einfahren, Modifizieren und Optimieren von Schraubprozessen fehlerfrei ausgeführt werden kann. N2 - Sophisticated screwing processes in modern screwing equipment are marked with complex parameter settings of the screwing operations and with their assessment requirements. To gain the potential for improvement, the screwing processes must be handled using a special strategy. To determine the exact parameters and to achieve improved process quality requires development of analysis tools to diagnose the parameter attributes. Increased requirements in the screwing processes demand operator best fit training procedures. A continuous improvement concept for the process control is required to enhance work quality. An information system with a maturity degree for automated screwing processes should be developed following this basic principle. To avoid the technical risks, it makes sense to develop some mechanisms, which automatically extract the process related data and provide it to operator afterwards. By using the information system, information (process and control data) about the parameterization of the screwing control with standardized correlations and a clear tracing of working steps is provided. In this way the running, modification and optimization of the screwing process can be implemented without errors. KW - Schraubenmontage KW - Prozessfähigkeit KW - Automatisierte Schraubprozesse KW - Automatisierte Montage KW - Reifegradmanagement KW - Informationssystem KW - Petri-Netze KW - Screw processes KW - Automated assembly KW - Maturity degree management KW - Information system KW - Petri net Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-22267 SN - 978-3-8440-0289-8 ER - TY - THES A1 - Handreg, Martin T1 - Entwurf von künstlichen neuronalen Netzen zur Regelung von Prozessgrößen in einer Schmelzwanne für Flachglas T1 - Design of artifical neural networks for process control in a float glass melting furnace N2 - In der vorliegenden Arbeit wird die Eignung von Künstlichen Neuronalen Netzen hinsichtlich der Modellierung des komplexen Prozessverhaltens in einer Flachglasschmelzanlage analysiert. Die Identifikation und das Training der neuronalen Prozessmodelle erfolgen mit Messdaten einer Schmelzwanne für Flachglas. Im Vordergrund steht die Evaluation einer geeigneten Netzstruktur und die Parametrierung der Netzparameter. Dabei wird der Einfluss der einzelnen Netzparameter in Bezug auf die Genauigkeit der Netze eingehend untersucht. Anhand von Testdaten wird nachgewiesen, dass die qualitätsbestimmenden Temperaturen und der Glasstand mit Künstlichen Neuronalen Netzen hinreichend genau berechnet werden können. Auf Basis der entwickelten neuronalen Prozessmodelle wird anschließend eine modellbasierte prädiktive Regelstrategie beschrieben. Neben der Auswahl des Gütekriteriums und des Optimierungsalgorithmus zur Berechnung zukünftiger Stellgrößen werden Richtlinien zur Dimensionierung der verfügbaren Reglerparameter abgeleitet. N2 - This thesis analyzes the suitability of Artificial Neural Networks for modeling the complex process in a float glass melting plant. The identification and training of the neural process models are being carried out with real float glass furnace data. The focus is on the evaluation of an appropriate network structure and parameter configuration. With respect to the network precision the effect of parameter changes will be investigated and it will be shown that it is possible to calculate the relevant temperatures and the glass level in an accurate way. The results will be validated by test data. In the second step, a model-based predictive control strategy to determine future control signals is described and a selection of the performance criterion, the numerical optimization program and guidance for the available control parameters are given. KW - Künstliches Neuronales Netz KW - Prädiktive Regelung KW - Levenberg-Marquardt-Algorithmus KW - Flachglas KW - Schmelzprozess KW - Artifical Neural Networks KW - Predictive control KW - Algorithm of Levenberg-Marquardt KW - Floatglas KW - Melting process KW - Neuronales Netz KW - Flachglas KW - Schmelzen Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-39471 ER -