In Cochstedt in Sachsen-Anhalt haben das Bundesministerium des Innern, das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt das neue Technologiezentrum Drohnensicherheit eröffnet. Dort sollen Technologien für den sicheren Drohnenbetrieb sowie zur Detektion und Abwehr unerwünschter Drohnen erforscht, integriert und unter realistischen Bedingungen erprobt werden.
Das Zentrum startet in einer angespannten Sicherheitslage. Immer wieder sorgen Drohnen für Störungen an Flughäfen, Bundeswehrliegenschaften oder Einrichtungen der kritischen Infrastruktur. Oft sind es Hobbypiloten. Der Sprengstofffund an einer Drohne am Flughafen Leipzig/Halle hat allerdings gezeigt, dass die Bedrohung real ist.
Die Einrichtung in Cochstedt zeigt zugleich, wohin sich Drohnensicherheit entwickelt: zu einer systemischen Aufgabe. Das DLR betont die Entwicklung, Reifung, Integration und Operationalisierung unterschiedlicher Technologien und Verfahren, die miteinander vernetzt werden müssen. Für Betreiber kritischer Infrastrukturen steckt darin eine wichtige Erkenntnis. Drohnendetektion ist längst auch ein IT-Thema.
Ein Sensor erkennt die Drohne, aber nicht die Lage
Wer an Drohnendetektion denkt, hat zunächst Radar, Kameras oder Abschusseinrichtungen vor Augen. Diese Technologien sind unverzichtbar. Ihre Aufgabe besteht darin, ein Flugobjekt zu entdecken und Informationen über dessen Position oder Eigenschaften bereitzustellen und es letztlich auszuschalten.
Für ein Lagebild reicht das jedoch nicht aus. Vielmehr kommt es auf das Zusammenspiel von Funk, Akustik, Radar, Infrarot und elektrooptischen Verfahren an. Jede dieser Technologien besitzt ihre eigenen Stärken, aber auch Grenzen. Auch das DLR arbeitet in seiner Testinfrastruktur mit der Integration verschiedener Drohnenabwehrtechnologien in Multisensorsysteme.
Diese einzelnen Systeme erzeugen Daten in unterschiedlichen Formaten und Qualitäten. Ihre Informationen müssen übertragen, zeitlich und räumlich zugeordnet, miteinander abgeglichen und bewertet werden. Anschließend muss das System erkennen, ob die Informationen ein plausibles Bild ergeben. Erst wenn all diese Daten miteinander verknüpft sind, entsteht ein umfassendes Lagebild.
Datenfusion entscheidet über die Qualität der Detektion
Wie wichtig diese Verarbeitung ist, zeigen Forschungsprojekte der Fraunhofer-Gesellschaft. Bei der Sensordatenfusion werden Informationen verschiedener Quellen algorithmisch zusammengeführt. Software kombiniert die aufbereiteten Daten und unterstützt dabei, ein Flugobjekt zu klassifizieren. Die Ergebnisse fließen anschließend in eine Lagebilddarstellung ein, die als Grundlage für weitere Entscheidungen dient.
Dieser Schritt ist wesentlich. Denn ein technischer Alarm beantwortet zunächst nur einen Teil der relevanten Fragen: Was wurde erkannt? Wo befindet sich das Objekt? Wie bewegt sie sich? Gibt es Informationen, die auf ihr Gefahrenpotenzial schließen lassen?
Hinzu kommt die Gefahr von Fehlalarmen. Vögel, autorisierte Drohnen oder andere Flugobjekte können einzelne Sensoren irritieren. Auf Basis hinterlegter Daten können die Systeme ableiten, ob es sich bei einem Objekt überhaupt um eine Drohne handelt und um welchen Typ.
Drohnendetektion wird damit zu einer klassischen Datenverarbeitungsaufgabe: Daten erfassen, mit vorhandenen Datensätzen abgleichen, kontextualisieren und so aufbereiten, dass Menschen daraus schnell eine Entscheidung ableiten können.
Ein gemeinsames Lagebild als Voraussetzung für schnelles Handeln
Diese technische Entwicklung spiegelt sich auch in der staatlichen Sicherheitsarchitektur wider. Ende 2025 haben Bund und Länder das Gemeinsame Drohnenabwehrzentrum, kurz GDAZ, eingerichtet. Dort sollen Drohnenvorfälle gemeinsam bewertet und die Zusammenarbeit bei der Drohnenabwehr verbessert werden.
Das neue Technologiezentrum Drohnensicherheit ist in die Aktivitäten des GDAZ eingebunden. Forschung und Entwicklung sollen sich dadurch eng an den tatsächlichen Anforderungen der Sicherheitsbehörden orientieren.
Wie zentral die Informationsseite dabei ist, zeigt auch die aktuelle politische Debatte. Der Vorsitzende der Innenministerkonferenz, Andy Grote, betonte gegenüber dem ZDF die Bedeutung einer schnellen Lageanalyse und eines gemeinsamen Lagebildes, auf das die beteiligten Stellen zugreifen können. Erst auf dieser Grundlage lasse sich zügig klären, wer in einer konkreten Situation handeln kann und muss.
Für Betreiber kritischer Infrastrukturen gilt im kleineren Maßstab dieselbe Logik. Ein Energieversorger mit zahlreichen Umspannwerken, ein Flughafen oder ein Industrieunternehmen mit mehreren Standorten braucht Informationen, die sich zentral bewerten und in vorhandene Sicherheitsstrukturen einbinden lassen. Der einzelne Drohnendetektor ist dafür nur eine Datenquelle unter mehreren.
Vom Drohnenüberflug zum Security Incident
Materna betrachtet Drohnendetektion deshalb als Bestandteil des Security Monitorings. Sensordaten werden in einem zentralen Liegenschaftslagebild zusammengeführt. Ein SIEM, ein Security Information and Event Management, verarbeitet sicherheitsrelevante Informationen aus unterschiedlichen Quellen und stellt sie für Analyse und Reaktion bereit.
Materna Sensor2SOC behandelt einen Drohnenüberflug entsprechend als Security Incident: Er wird erkannt, verfolgt und gemeldet. Sensordaten können verschlüsselt an das zentrale SIEM-Lagebild übertragen und mit Alarmierungsregeln verknüpft werden. Weitere Liegenschaften lassen sich anschließend in dieselbe Architektur integrieren.
Damit verschiebt sich die entscheidende Frage. Neben „Erkennen wir die Drohne?“ tritt „Was geschieht mit dieser Information?“
Wer erhält den Alarm? Welche Kritikalität bekommt das Ereignis? Welche weiteren Daten stehen zur Verfügung? Welche Prozesse beginnen? Welche Stelle muss informiert werden? Und wie lässt sich später nachvollziehen, wann welches Ereignis erkannt und wie darauf reagiert wurde?
Diese Fragen werden durch IT-Architektur, Schnittstellen, Datenmodelle und Workflows beantwortet.
Luftraum, Gelände und IT gehören in dasselbe Lagebild
Drohnen treten zudem selten in einem isolierten Sicherheitskontext auf. Ein auffälliger Überflug kann mit Ereignissen auf dem Gelände zusammenhängen. Kameras registrieren Bewegungen am Perimeter, die Zutrittskontrolle meldet eine Auffälligkeit oder andere Sensoren liefern zusätzliche Hinweise.
Solche Informationen gewinnen an Bedeutung, wenn Systeme sie miteinander in Beziehung setzen können.
Mit SecuSite AI verfolgt Materna diesen Ansatz für Video- und Sensordaten. Die Plattform ist für KRITIS-Umgebungen ausgelegt und lässt sich in bestehende Sicherheits- und IT-Landschaften integrieren. Erkannte Ereignisse werden mit Kontextinformationen wie Ort, Zeitpunkt und Ereignistyp angereichert und können anschließend an Leitstellen, Systeme und Sicherheitsprozesse übergeben werden. Daten lassen sich dabei nahe an der Quelle verarbeiten, was Latenzen und übertragene Datenmengen reduziert.
Marcus Götting, Leiter Competence Center IoT bei Materna, beschreibt das Ziel so: „KRITIS-Betreiber stehen vor der Aufgabe, weitläufige Anlagen zuverlässig zu überwachen und gleichzeitig schneller auf sicherheitskritische Ereignisse zu reagieren.“ SecuSite AI führt dafür vorhandene Video- und Sensordaten zu einem intelligenten Lagebild zusammen und bindet Vorfälle in operative Prozesse ein.
So wachsen physische Sicherheit und Cyber Security zunehmend zusammen. Eine Drohne bewegt sich zwar im physischen Raum. Doch ihr Auftauchen erzeugt digitale Ereignisse, die gemeinsam mit anderen Sicherheitsinformationen verarbeitet werden.
