Smart-Grid-Cybersicherheit wird zu einem Investmentthema

Seit Jahrzehnten sind Strom und das Stromnetz eine grundlegende Voraussetzung für das moderne Leben und die industrielle Zivilisation. Im Laufe der Jahre wird dies noch deutlicher: Die Elektrifizierung verdrängt fossile Brennstoffe aus Verkehr, Heizung und Schwerindustrien. Und ein immer größerer Teil der Wirtschaft ist von rund um die Uhr ultra‑zuverlässigen IT‑Diensten und zunehmend großen, komplexen und energieintensiven KI‑Rechenzentren abhängig.

Parallel dazu stammt die Stromversorgung immer stärker aus erneuerbaren Energien, die zwar kohlenstoffarm, aber auch intermittierend sind und einen deutlich höheren Aufwand erfordern, um die instabile Erzeugung mit der schwankenden Nachfrage zu koordinieren. Selbst Versuche, Strom in Batteriefeldern zu speichern, ändern nicht die Notwendigkeit einer extrem präzisen Überwachung von Stromnachfrage und -angebot.

Das kann ein Problem darstellen, denn je genauer die modernen Smart Grids Echtzeitdaten benötigen, desto anfälliger werden sie für Cyberangriffe.

Neue Plattformen zur Koordination von Stromnetzen, wie blockchain‑basierte Handelsplattformen, entstehen, sind jedoch ebenfalls anfällig für feindliche Aktionen. Infolgedessen sind Cyberangriffe auf das Netz nicht mehr nur ein Problem für Netzbetreiber, sondern ein gesamtgesellschaftliches Risiko, das weitreichende wirtschaftliche Folgen haben kann.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Eine aktuelle Veröffentlichung von Forschern der Amrita School of Engineering (Indien), der National University of Science and Technology POLITEHNICA Bukarest (Rumänien) und der Manisa Celal Bayar University (Türkei) analysierte diese Risiken. Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse in Engineering Science and Technology, an International Journal¹, unter dem Titel „Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks“.

Smart Grids erklärt

Das Konzept eines Smart Grids ist ein Stromnetzkonzept, das sich an verteilte Energiequellen (DERs: Solarpanels auf Dächern, Batteriespeichersysteme, Elektrofahrzeuge) sowie an fortschrittliche Messinfrastrukturen (AMI), Internet‑der‑Dinge‑Geräte (IoT) und Künstliche‑Intelligenz‑Technologien (KI) in Energiemanagementsystemen anpassen kann.

Dies stellt einen radikalen Bruch mit dem vorherigen Modell dar, bei dem einige wenige zentrale Kraftwerke Strom an Millionen passiver Nutzer lieferten, wobei der Verbrauch anhand durchschnittlicher Kennzahlen auf Netzebene und nicht pro Messstelle geschätzt wurde.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215098626001904?via%3Dihub

Die meisten Smart Grids integrieren diese dezentralisierte Natur moderner Netze mit Peer‑to‑Peer‑ (P2P) Energiehandelsplattformen, Blockchain‑Technologien und datengetriebenen Markt‑Frameworks.

Dies ist erst der Anfang dieses Trends, da die sinkenden Kosten für erneuerbare Energien und Batterien die Dezentralisierung der Stromnetze weiter beschleunigen werden, während Elektrofahrzeuge und KI es noch wichtiger machen als zuvor, als fossile Systeme im Falle eines Netzausfalls übernehmen konnten.

Quelle: Wikipedia

KI und die Cyber‑Verwundbarkeit von Netzen

Zusammenstellung und Verbindung der richtigen Daten

Der Aufstieg von KI wirkt sich nicht nur wegen des erhöhten Energieverbrauchs auf das Netz aus. Energiemarkt‑Handelssysteme werden zunehmend mit Machine‑Learning‑ (ML) und Künstliche‑Intelligenz‑ (KI) Algorithmen betrieben, die sich als anfällig für adversariale Angriffe erwiesen haben.

Bis zu dieser Studie war die Schnittstelle von Cybersicherheit, datengetriebener Analytik und Energiehandel weitgehend unerforscht. Genauer gesagt fanden sie:

• Das Fehlen eines cyber‑physisch‑ökonomischen Systemrahmens.
• Die Knappheit von schichtübergreifenden Modellen für kaskadierende Risiken.
• Das Fehlen expliziter Zusammenhänge zwischen technischen Angriffsvektoren und dem Betrieb von Strommärkten
• Die unvollständige Integration von KI‑bezogenen adversarialen Risiken in Markt‑Clearing‑Modelle.
• Der Mangel an Transparenz bezüglich der angewandten Methodik im Literatur‑Screening‑Prozess.

Um diese Lücke zu schließen, analysierten die Forscher 249 Publikationen (Normen, Branchenberichte und Regierungsrichtlinien) von Januar 2014 bis Juni 2026.

Viele Arten von Bedrohungen

Physische Bedrohungen

Stromnetze sind vielen Bedrohungen ausgesetzt, und die Forscher klassifizierten sie in vier Kategorien. Die erste sind physische Bedrohungen, bei denen Messhardware kompromittiert wird.

„Smart‑Meter und AMI‑Systeme stellen eine der wichtigsten physischen Angriffsflächen in der modernen Stromverteilung dar, da die großflächige Einführung Millionen potenziell exponierter Endpunkte schafft.“

Ein zusätzliches Problem ist, dass viele physische Geräte noch veraltete Firmware verwenden, die vor modernen Bedrohungsmodellen liegt. Das Problem wird durch unsichere oder schwach geschützte drahtlose Kommunikation mittels Protokollen wie Zigbee, Wi‑Fi und Mobilfunkverbindungen verschärft, die Abhören, Replay‑ und Man‑in‑the‑Middle‑Angriffe ermöglichen.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Cyberangriffe auf Kommunikations‑ und Anwendungsinfrastruktur

Während physische Bedrohungen die Datenquelle angreifen, zielt diese Kategorie auf die IT‑ oder Kommunikationsnetzwerkschicht ab.

Zum Beispiel kann sie marktnahen Systeme (Handelsplattformen, Abwicklungsportale und Angebots‑Einreichungs‑Schnittstellen) kompromittieren, um die Preisbildung zu stören. Oder sie kann Denial‑of‑Service, DNS‑Manipulation und Routing‑Hijacking einsetzen, um Sichtbarkeit und Kontrolle zu verringern, indem Befehlszustellung verhindert oder Betreiber gezwungen werden, veraltete Telemetriedaten zu nutzen.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Cyber‑physische Angriffe

Diese Angriffe zielen auf physische operative Konsequenzen oder auf die Manipulation physischer Messdaten ab.

Die Idee ist, gleichzeitig die Wahrnehmung des Betreibers, das Markt‑Clearing und die Preisbildung zu verzerren, in der Regel zum finanziellen Nutzen.

Die falsche Dateninjektion gegen gültige Schätzungen ist eine der am besten untersuchten Angriffsklassen dieser Kategorie.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Dieses Risiko wird durch die Vielfalt und die wachsende Präsenz dezentraler Stromerzeugung verstärkt.

„Der Aufstieg von DER‑verbundenen Anlagen hat diese Risikoklasse erweitert: Solarinverter, Batteriesysteme und EV‑Ladeinfrastrukturen hängen von vernetzten Controllern ab, die manipuliert werden können, um dezentrale Erzeugung zu trennen, Spannung oder Frequenz zu destabilisieren, die Degradation von Speichern zu beschleunigen oder zu thermischen und sicherheitsrelevanten Ausfällen beizutragen.“

Markt‑ und datengetriebene Systembedrohungen

Diese Angriffsart zielt direkt auf die wirtschaftlichen und informationellen Mechanismen von Strommärkten ab. Sie ist bei weitem die am häufigsten für direkte finanzielle Gewinne genutzte Angriffsart, meist durch Marktmanipulation.

„Im Gegensatz zu physischen, cyber‑ und cyber‑physischen Angriffen besteht die primäre beabsichtigte Konsequenz darin, finanzieller oder informationeller Natur zu sein, obwohl cyber‑physische Mechanismen wie FDI häufig als Ermöglicher dienen.“

Insbesondere kann privilegierter Zugriff auf Preis‑ oder Markt‑Clearing‑Informationen profitable Manipulation ermöglichen. Dies kann jedoch durch deutlich höhere Sensordichten, Messredundanz, Fehlermeldungs‑Erkennungs‑Schemata, Kreuzvalidierung der Zustandsschätzung und ausgeklügelte Marktüberwachungsmechanismen bekämpft werden.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Behebung der Schwachstellen von Smart Grids

Zukünftige Bedrohungen

Die Behebung von Cyber‑Schwachstellen in Smart Grids ist nicht nur eine Frage der Widerstandsfähigkeit gegenüber aktuellen Bedrohungen, sondern auch gegenüber vorhersehbaren zukünftigen Bedrohungen. Dazu gehören:

• Adversariale Robustheit von Machine‑Learning‑Modellen.
• Quantenresistente Kryptografie.
• Integration von IT‑OT‑Sicherheit.
• Datenschutz‑wahrende Handelsmechanismen.
• Sichere Edge‑Intelligenz, adaptive regulatorische Rahmenwerke.
• Wirtschaftlichkeit von Sicherheitsinvestitionen und Risikomanagement in der Lieferkette.

Behebung aller Schwachstellenebenen

Um die Netzexposition gegenüber Cyberbedrohungen zu beheben, ist die Integration von Best Practices der Cybersicherheit in Netzarchitekturen erforderlich. Im Allgemeinen bieten internationale und lokale Sicherheitsstandards solide Leitlinien für Netzbetreiber, welche Änderungen sie umsetzen müssen.

„Die Richtlinien für Energy Management Information Systems (EMIS) haben Standards zur Sicherung von Energiedaten etabliert [221], und die Datenschutz‑Grundverordnung (DSGVO) in der EU hat den Datenschutz in verschiedenen Bereichen des Energiemanagements erheblich beeinflusst. International anerkannte Standards wie ISO/IEC 27001 und das NIST Cybersecurity Framework wurden für die Cybersicherheit entwickelt und können im Energiebereich angewendet werden.“

Im Fall physischer Bedrohungen ist sichere Telemetrie der Weg, die Gefahr fehlerhafter Daten, die ins Netzwerk injiziert werden, zu lösen. In den meisten Fällen erfordert dies ein ernsthaftes Update der physischen Hardware, insbesondere der Stromzähler, sodass sie nur gesicherte Software und verschlüsselte Kommunikation verwenden.

Digitale Zwillinge, virtuelle Modelle physischer Systeme, können ebenfalls dabei helfen, eine überzeugende Plattform für die Simulation von Vorfällen zu schaffen.

Für Netzsoftware muss eine Zero‑Trust‑Architektur übernommen werden, bei der Datenvalidität und Teilnehmer‑Autorisierungen in jedem Schritt überprüft werden. Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) können zudem zur Erstellung von anomali­basierten Erkennungs­systemen verwendet werden, die über die klassische signaturbasierte Bedrohungserkennung hinausgehen.

Marktbezogene Risiken müssen durch die Möglichkeit einer forensischen Analyse potenzieller Manipulationen adressiert werden, auch für Peer‑to‑Peer‑Märkte (P2P). In dieser Hinsicht sind mehr als nur Cybersicherheit korrekt prüfbare Markt‑Infrastrukturen entscheidend, um diese Schwachstelle zu beheben.

Bezüglich der Risiken für die Kryptografie durch Fortschritte im Quantencomputing muss einer der vier Post‑Quantum‑Cryptography‑(PQC‑)Standards, die 2024 vom US‑National Institute of Standards and Technology übernommen wurden, von Netzbetreibern und Marktteilnehmern im Strommarkt schnell implementiert werden.

Quelle: Engineering Science and Technology, an International Journal

Investitionen in Smart Grids

GE Vernova

GE Vernova (GEV ) ist der Teil des riesigen Konglomerats General Electric (GE.TO ), das kürzlich in drei Unternehmen aufgeteilt wurde, wobei Vernova alle energierelevanten Aktivitäten von GE übernimmt, vom Bau von Kraftwerken und Netzen bis hin zu zugehöriger Software und Dienstleistungen.

Quelle: GE Vernova

GE Vernova steht an vorderster Front, um den wachsenden Strombedarf der Welt zu decken, wobei die gesamte Produktionskapazität für Turbinen bis 2030 vollständig ausgebucht ist. Zudem wird sie großflächige Batteriefelder und industrielle Elektrifizierungs‑Lösungen sowie nukleare SMRs, Kohlenstoffbindung, HVDC‑Kabel, Wasserstoff‑Gasturbinen usw. einsetzen.

GE Vernova ist zudem ein wichtiger Lieferant von Smart‑Grid‑Ausrüstung wie flexiblen AC‑Übertragungssystemen und Software wie GridOS. GridOS verwendet eine integrierte Zero‑Trust‑Sicherheitsarchitektur, die direkt mit den Empfehlungen dieser Studie zu sicherer Netz‑Orchestrierung, kontinuierlicher Authentifizierung und Schutz vor internen und externen Bedrohungen übereinstimmt.

Quelle: GE Vernova

(Sie können mehr über GE Vernova in unserem speziellen Desinvestitionsbericht über das Unternehmen lesen)

Neueste GE Vernova (GEV) Aktiennachrichten und Entwicklungen

Studie referenziert

^{1. Dharmaraj Kanakadhurga et al. Cybersicherheit und Datenwissenschaft für Strommärkte: Ein Überblick über das digitale Netzmanagement, den Handel, die Energiepolitik und regulatorische Rahmenbedingungen. Engineering Science and Technology, an International Journal. Band 81, September 2026, 102464. https://www.securities.io/wp-content/uploads/2025/05/GE-vernova-electrifciation-before-after.jpg}