Erkennungs- und Verteidigungsmechanismen für Bedrohungen

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Erkennungs- und Verteidigungsmechanismen für Bedrohungen

Künftige Erkennungsmechanismen für Angriffe müssen in der Lage sein, zuverlässig bisher unbekannte Bedrohungen zu erkennen, vorherzusehen und verständlich zu erklären. Dies erfordert insbesondere die Behandlung von aktuell verbreiteten und künftigen Angriffen und den Umgang mit Vermeidungstechniken (wie Verschleierung, Polymorphismus oder kleinvolumigen Tarnungsangriffen).

Die Anzahl an Falschmeldungen ("false positives") sollte niedrig sein: In Fällen, in denen Falschmeldungen häufig vorkommen, könnten Nutzer oder Systemadministratoren anfangen, Warnungen zu ignorieren oder - noch schlimmer - Erkennungslösungen permanent zu deaktivieren. Gleichzeitig dürfen moderne Erkennungs- und Vorbeugemechanismen keine kritischen Vorfälle verpassen. Erkennungsmethoden für Angriffe sollten durch geeignete Verteidigungsstrategien ergänzt werden, die idealerweise autonom durch das angegriffene System ausgewählt werden, insbesondere im Rahmen der Cyberkriegsführung. In den letzten Jahren hat sich dieses Forschungsgebiet vor allem auf die Erkennung und Analyse moderner Schadsoftware, auf die Verhinderung und Zuordnung von DDoS-Angriffen und auf die Identifikation und den Abbau neuer Systemsicherheitslücken konzentriert.

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Aktuelle Publikationen

Title	Date	Authors
AdVersarial: Perceptual Ad Blocking meets Adversarial Machine Learning 2019 CCS	2019	Florian Tramèr, Pascal Dupré, Rusak Gili, Giancarlo Pellegrino, Dan Boneh NRA3 , NRA1 CCS 19
Adversarial Initialization - when your network performs the way I want - 2019	2019	Kathrin Grosse, Thomas A. Trost, Marius Mosbach, Michael Backes NRA2 , NRA3 ArXiv e-prints
Don’t Trust The Locals: Investigating the Prevalence of Persistent Client-Side Cross-Site Scripting in the Wild. 2019 NDSS	2019	Marius Steffens, Christian Rossow, Martin Johns, Ben Stock NRA5 , NRA3 NDSS Symposium 2019
Fidelius: Protecting User Secrets from Compromised Browsers 2019 IEEE S&P	2019	Saba Eskandarian, Jonathan Cogan, Sawyer Birnbaum, Peh Chang Wei Brandon, Dillon Franke, Forest Fraser, Gaspar Garcia, Eric Gong, Hung T. Nguyen, Taresh K. Sethi, Vishal Subbiah, Michael Backes, Giancarlo Pellegrino, Dan Boneh NRA3 , NRA5 S&P 2019
Geo-locating Drivers: A Study of Sensitive Data Leakage in Ride-Hailing Services. 2019 NDSS	2019	Qingchuan Zhao, Chaoshun Zuo, Giancarlo Pellegrino, Li Zhiqiang NRA5 , NRA3 NDSS Symposium 2019

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