Check Point Software Technologies Ltd.
IAA Transportation 2024: Cybersicherheit von E-Fahrzeugen und IT-Infrastruktur
Redwood City, Kalifornien (ots)
Antoinette Hodes, Global Cybersecurity Solutions Architect und Evangelist bei Check Point Software Technologies
Die IAA Transportation öffnet am 17. September ihre Türen und zahlreiche Hersteller werden neue Elektrofahrzeuge präsentieren. Bis 2030, so der ehrgeizige Plan der Bundesregierung, sollen 15 Millionen E-Fahrzeuge auf den deutschen Straßen fahren. Sie sollen von über einer Million öffentlich zugänglicher Ladepunkte mit Strom versorgt werden. Vor allem die Schnellladeinfrastruktur soll ausgebaut werden. Bereits jetzt gibt es laut Angaben der BNetzA deutschlandweit über 103.000 Ladepunkte und über 25.000 Schnellladepunkte. Sie liefern zusammen 4,52 GW Ladeleistung. Bislang finden sich solche Stationen vermehrt auf Supermarkt-Parkplätzen oder vor öffentlichen Gebäuden. Doch leider bieten Elektrofahrzeugen Cyber-Kriminellen eine neue Angriffsfläche.
Die Absicherung der E-Mobilität beginnt nicht nur beim E-Fahrzeug, sie muss vielmehr beim Ökosystem der E-Fahrzeuge und oder auch dem Stromnetz ansetzen. Nur eine umfassende Strategie, die alle möglichen Angriffsflächen und potenziellen Schwachstellen berücksichtigt, kann die IT-Sicherheit der E-Fahrzeuge gewährleisten und damit auch zu einer breiteren Akzeptanz der E-Mobilität führen.
Im Bereich der E-Mobilität und ihrer Infrastruktur bestehen zahlreiche Cybersicherheitsrisiken, zu diesen gehören Remote-Hacking von Elektrofahrzeugen (EV), deren Ladegeräten, der EVSE-Infrastruktur, Mobiltelefonen der Fahrer und dem Zahlungssystem. Unbefugter Zugang zu diesen Systemen kann zu Datendiebstahl führen, insbesondere bei sensiblen Informationen wie Kreditkartendaten. Weitere Bedrohungen umfassen Malware- und Ransomware-Angriffe sowie Man-in-the-Middle-Angriffe (MiTM). Auch API-Missbrauch, Identitätsdiebstahl, menschliches und soziales Engineering sowie Standortverfolgung und Spoofing stellen ernsthafte Risiken dar. Zudem nutzen Angreifer Machine Learning, um ihre Attacken zu optimieren.
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