GEFÖRDERTE FORSCHUNGSPROJEKTE
Ein Teil der Forschung am CISPA wird über Drittmittel finanziert. Die Wissenschaftler:innen werben diese in wettbewerblichen Verfahren allein oder gemeinsam mit weiteren Antragstellern ein.
CySec4Psych
Cybersecurity 4 Psychology
Traditionally, cybersecurity has been viewed as a technical problem, for which software and hardware solutions were key. However, in recent years, the focus has moved from the technical to the human aspect of cyber security. People are more and more considered ‘the weakest link’, or light-heartedly referred to as PEBCAK (problem exists between chair and keyboard). With human error and cyber-attacks aimed at individuals rather than machines becoming every-day occurrences, there is a strong need to solve cybersecurity issues on this level. Coming from a programming background, computer scientists usually aim to solve these weaknesses in the architecture of software. However, a piece of software can ask for a strong password, but if the employee who needs to create the strong password, writes it down on a post-it that is left on his desk, the ‘improved’ software security is easily becoming obsolete. Instead of trying to solve human problems with technological solutions, or reinventing the wheel, a better solution is to look at existing scientific knowledge and work with experts on human behaviour. Knowledge in the field of psychology can create more effective awareness campaigns, improve compliance with security policies through tried and tested behavioural change interventions, and train people in detecting social cyber-attacks through the use of existing knowledge in the cognitive psychology domain. These collaborations lead to improved individual cybersecurity, safer organisations, and a better functioning (international) society. To achieve this, working with psychologists is key as they are trained to describe, understand and solve human behaviour issues. By bringing psychologists into the cybersecurity field, they can apply existing psychological theories and best practices to cybersecurity problems, as well as develop new psychological theories on the specifics of cyberattacks and cyber resilience.
Leitung
Gegründet
2020
Dauer
01.09.2020-31.08.2023
Förderkennzeichen
ID: 2020-1-DE01-KA203-005726
IMPACT
ERC Synergy Grant imPACT – Privacy, Accountability, Compliance, and Trust in Tomorrow’s Internet
Das Internet hat sich von einem bloßen Kommunikationsnetzwerk, das vor zwei Jahrzehnten von zig Millionen Menschen genutzt wurde, zu einer globalen Multimedia-Plattform für Kommunikation, soziale Netzwerke, Unterhaltung, Bildung, Handel und politischen Aktivismus entwickelt, die von mehr als zwei Milliarden Menschen genutzt wird. Dieser Wandel hat der Gesellschaft enorme Vorteile gebracht, aber auch völlig neue Bedrohungen für die Privatsphäre, die Sicherheit, die Strafverfolgung, die Informationsfreiheit und die Redefreiheit geschaffen. Im heutigen Internet sind die Prinzipien amorph, die Identitäten können fließend sein, die Benutzer nehmen teil und tauschen Informationen als Peers aus, und die Daten werden auf globalen Plattformen Dritter verarbeitet. Die bestehenden Modelle und Techniken für Sicherheit und Datenschutz, die eine vertrauenswürdige Infrastruktur und klar definierte Richtlinien, Prinzipien und Rollen voraussetzen, werden dieser Herausforderung nicht in vollem Umfang gerecht.
Das Projekt imPACT befasst sich mit der Herausforderung, Datenschutz, Rechenschaftspflicht, Konformität und Vertrauen (PACT) im Internet von morgen zu gewährleisten, wobei ein interdisziplinärer und synergetischer Ansatz zum Verständnis und zur Bewältigung der verschiedenen Rollen, Interaktionen und Beziehungen der Benutzer und ihrer gemeinsamen Auswirkungen auf die vier PACT-Eigenschaften verwendet wird. Der Schwerpunkt liegt auf Prinzipien und Methoden, die für die Bedürfnisse der einzelnen Internet-Nutzer relevant sind und die ein starkes Potential haben, zu praktischen Lösungen zu führen, und die die langfristigen Bedürfnisse des zukünftigen Internets abdecken. Wir stellen uns dieser Herausforderung mit einem Team von Forschern aus relevanten Teildisziplinen der Informatik und mit Beiträgen von externen Experten aus den Bereichen Recht, Sozialwissenschaften, Wirtschaft und Business. Das Team der PIs besteht aus international führenden Persönlichkeiten aus den Bereichen Datenschutz und Sicherheit, experimentelle verteilte Systeme, formale Methoden, Programmanalyse und -verifizierung sowie Datenbanksysteme. Indem wir uns zusammenschließen und uns für diese gemeinsame Forschung engagieren, befinden wir uns in einer einzigartigen Position, um die große Herausforderung der Vereinheitlichung der PACT-Eigenschaften zu bewältigen und eine neue Grundlage für ihre ganzheitliche Behandlung zu schaffen.
Fördergeber
Partner
Leitung
Dauer
01.02.2015-31.01.2021
Förderkennzeichen
Grant agreement ID: 610150
Forschungsgebiet
Fördergeber
Partner
Incubator
CISPA-Gründungsinkubator für Startups im IT-Sicherheitsbereich
Die Forschungsthemen des CISPA beinhalten ein enormes Potenzial für den Technologietransfer in die industrielle Anwendung. Diesbezüglich steht das CISPA bereits seit einigen Jahren in regem Austausch mit Partnern aus Industrie und Wirtschaft, so dass ein Transfer stattfindet. Unter der Annahme, dass die Verwertung in neugegründeten Unternehmen die direkteste Form des Wissens- und Technologie-transfers darstellt, gibt der Ausbau des Gründungsinkubators die Möglichkeit, spezialisierte Strukturen zur expliziten Unterstützung von Ausgründungen fortzuschreiben.
Das Ziel des Vorhabens ist es deshalb, diese Initiativen konzeptionell auszubauen und strukturell zu verankern, um ein hoch kreatives Umfeld in unmittelbarer Nähe des CISPA und im Umfeld des Saarland Informatics Campus zu schaffen.
Die Förderung von Maßnahmen durch das BMBF sieht in erster Linie folgende Bereiche vor: Sensibilisierung, Projektinitiierung, Projektförderung, Skalierung sowie das übergeordnete Management des Inkubators.
OSARES
AUSGABEABHÄNGIGE ALGORITHMEN FÜR REAKTIVE SYNTHESE
Die reaktive Synthese hat das Potenzial, die Entwicklung von verteilten eingebetteten Systemen zu revolutionieren. Aus einer gegebenen logischen Spezifikation konstruiert der Synthese-Algorithmus automatisch eine Implementierung, die "correct-by-design" ist. Die Zielsetzung besteht darin, dass ein Designer die Entwurfsziele mit einem Synthese-Tool analysiert, automatisch konkurrierende oder widersprüchliche Anforderungen identifiziert und eine fehlerfreie Prototyp-Implementierung erhält. Die Programmierung und das Testen, die teuersten Phasen der Entwicklung, werden somit aus dem Entwicklungsprozess eliminiert. Jüngste Fallstudien aus der Robotersteuerung und dem Hardware-Design, wie z.B. die automatische Synthese des AMBA-AHB-Bus-Controllers, zeigen, dass diese Vorstellung prinzipiell realisierbar ist. Bislang lässt sich die Synthese jedoch nicht auf große Systeme skalieren. Selbst wenn sie erfolgreich ist, erzeugt sie Code, der viel größer und viel komplizierter ist als der Code, der von menschlichen Programmierern für die gleiche Spezifikation produziert wird. Unser Ziel ist es, diese beiden grundlegenden Mängel gleichzeitig zu beheben. Wir werden ausgabeabhängige Synthese-Algorithmen entwickeln, d.h. Algorithmen, die neben der optimalen Leistung in der Größe der Spezifikation auch in der Größe und strukturellen Komplexität der Implementierung optimal funktionieren. Zielanwendungen für unsere Algorithmen kommen sowohl aus den klassischen Bereichen der reaktiven Synthese, wie z.B. Hardwareschaltungen, als auch aus neuen und weitaus anspruchsvolleren Anwendungsgebieten, wie z.B. der verteilten Steuerung und Koordination von autonomen Fahrzeugen und Fertigungsrobotern, die weit außerhalb der Reichweite der derzeit verfügbaren Synthesealgorithmen liegen.
Fördergeber
Fördergeber
VoloSTreAM
Robuste Laufzeitüberwachung mittels nachvollziehbarer Zustandsanalyse für den hoch-kritischen eVOTL-Betrieb
Im Mittelpunkt des Vorhabens steht die Entwicklung eines Überwachungssystems für den hochkritischene VTOL Betrieb. Fortschritte in der Elektromobilität und der Automatisierungstechnik ermöglichen die kommerzielle Nutzung von hochautomatisierten Luftfahrzeugen mit verteilten elektrischen Antrieben.
Die Sicherheit ist für solche Luftfahrzeuge ein wichtiger Erfolgsfaktor. Dafür muss die inhärente Komplexität des Gesamtsystems in Form präziser Anforderungen erfasst und während des Betriebes konsequent überwacht werden. Zusätzlich müssen für einen ökonomischen Betrieb der zunehmend automatisierten Luftfahrzeuge die Entwicklungs-, Betriebs- und Wartungskosten niedrig gehalten werden. Ziel des Projekts ist die automatische Überwachung der für den sicheren kommerziellen Betrieb eines autonomen Systemswichtigen Parameter. Um die Konfidenz in die Sicherheitsüberwachung zu erhöhen, wird der ausführbare Monitor automatisch aus einer formalen Spezifikation des gewünschten Verhaltens generiert. Die dadurch gewonnene Nachvollziehbarkeit verspricht Vorteile für die Zertifizierung und einen ökonomischen Betrieb. Analyse der Rückwirkung für die Zertifizierung durch sichere, unabhängige Überwachungskomponente ist ein essenzielles Thema.
Die formale Spezifikation ist getrennt vom Kontrollcode und leichter verständlich, womit Entwicklungs- und Wartungskosten eingespart werden. Darüber hinaus setzen herkömmliche zentrale Monitorverfahren die Verfügbarkeit aller relevanten Daten voraus. In einer hochgradig verteilten Avionik wie der des Volocopter ist es nötig, den Überwachungsprozess an verschiedenen Systemknoten auszuführen, wofür Algorithmen für die Überwachung entwickelt werden müssen. Im Projekt wird der Systemüberwachungsansatz auf Basis einer formalen Spezifikation auf einen Volocopter integriert. Dies verspricht substanzielle Verbesserungen sowohl im Hinblick auf die Sicherheit als auch aus ökonomischen Gesichtspunkten.
Pro-Gene-Gen
Protecting Genetic Data with Synthetic Cohorts from Deep Generative Models
Genetische Daten sind hochgradig vertrauliche Informationen und werden daher durch strenge gesetzliche Bestimmungen geschützt, was ihre gemeinsame Nutzung aufwändig macht. Die Nutzung genetischer Informationen birgt jedoch ein großes Potenzial für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten und ist für die Verwirklichung von personalisierter Medizin unerlässlich. Zwar wurden Mechanismen zur Wahrung der Privatsphäre geschaffen, doch sind diese entweder mit erheblichen Kosten verbunden oder schützen die Privatsphäre sensibler Patientendaten nicht vollständig. Dadurch wird die Möglichkeit des Datenaustauschs mit der Forschungsgemeinschaft eingeschränkt, was sowohl die wissenschaftliche Erkenntnisfindung als auch die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse behindert. Daher schlagen wir einen anderen Ansatz vor, bei dem synthetische Datensätze verwendet werden, die die Eigenschaften von Patientendatensätzen teilen und gleichzeitig die Privatsphäre respektieren. Wir erreichen dies, indem wir die neuesten Fortschritte in der generativen Modellierung nutzen, um virtuelle Kohorten zu synthetisieren. Solche synthetischen Daten können mit etablierten Werkzeugketten analysiert werden, der wiederholte Zugriff hat keine Auswirkungen auf das Budget für den Datenschutz und kann sogar offen mit der Forschungsgemeinschaft geteilt werden. Während die generative Modellierung von hochdimensionalen Daten wie genetischen Daten bisher unerschwinglich war, haben die jüngsten Entwicklungen in tiefen generativen Modellen eine Reihe von Erfolgsgeschichten in einer Vielzahl von Bereichen gezeigt. Das Projekt wird sowohl Werkzeuge für die generative Modellierung genetischer Daten als auch Einblicke in die langfristige Perspektive dieser Technologie zur Lösung von Problemen in offenen Bereichen liefern. Die Ansätze werden gegen bestehende Analysen, die nicht die Privatsphäre wahren, validiert werden. Wir werden eng mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft zusammenarbeiten und Richtlinien vorschlagen, wie Ansätze, die im Gesamtprozess der wissenschaftlichen Entdeckung praktikabel sind, eingesetzt und experimentell angewendet werden können. Dieses einzigartige Projekt wird das erste sein, das die Generierung synthetischer hochdimensionaler genomischer Informationen ermöglicht, um den datenschutzkonformen Datenaustausch in der medizinischen Gemeinschaft zu fördern.
Leitung
Dauer
1.8.2020-31.07.2023
Mitglieder
Förderkennzeichen
ZT-1-PF-5-23
Webseite
TFDA
Trustworthy Federated Data Analytics
Um die großen Herausforderungen der Zukunft zu lösen, müssen Daten, Rechenleistung und Analysekompetenz in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zusammengeführt werden. Der Bedarf an Daten ist im Zusammenhang mit den jüngsten Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens noch größer geworden. Daher weisen datenzentrierte digitale Systeme häufig eine starke Tendenz zu zentralisierten Strukturen auf. Die Datenzentralisierung kann zwar die Datenanalyse erheblich erleichtern, sie bringt jedoch auch einige inhärente Nachteile und Gefahren mit sich, nicht nur aus technischer, sondern vor allem auch aus rechtlicher, politischer und ethischer Sicht. Die Bewältigung dieser Probleme ist mühsam und zeitaufwendig, da sie in anspruchsvollen Sicherheits- oder Vertrauensanforderungen wurzelt. Infolgedessen werden viele Forschungsprojekte erheblich behindert, scheitern oder werden einfach nicht in Angriff genommen. In diesem interdisziplinären Projekt wollen wir die Umsetzung dezentraler, kooperativer Datenanalysearchitekturen innerhalb und außerhalb von Helmholtz erleichtern, indem wir die wichtigsten Fragen in solchen Szenarien angehen.
Trustworthy Federated Data Analytics (TFDA) wird es erleichtern, die Algorithmen auf vertrauenswürdige und gesetzeskonforme Weise zu den Daten zu bringen, anstatt einen datenzentrierten Weg zu gehen. Die TFDA wird sich mit den technischen, methodischen und rechtlichen Aspekten befassen, wenn es darum geht, die Vertrauenswürdigkeit der Analyse und die Transparenz hinsichtlich der Analyse-Ein- und Ausgaben zu gewährleisten, ohne die Datenschutzbestimmungen zu verletzen. Um die Anwendbarkeit zu demonstrieren und die Anpassungsfähigkeit der methodischen Konzepte sicherzustellen, werden wir unsere Entwicklungen im Anwendungsfall "Föderierte Strahlentherapiestudie" (Gesundheit) validieren, bevor wir die Ergebnisse verbreiten.
Leitung
Dauer
01.12.2019–30.11.2022
Mitglieder
Förderkennzeichen
ZT-I-0014
Forschungsgebiet
AlmaCrypt
Algorithmic and Mathematical Cryptology
Die Kryptologie ist eine Grundlage der Informationssicherheit in der digitalen Welt. Das heutige Internet wird durch eine Form der Kryptographie geschützt, die auf komplexitätstheoretischen Härteannahmen beruht. Idealerweise sollten sie stark sein, um die Sicherheit zu gewährleisten, und vielseitig, um eine breite Palette von Funktionalitäten anzubieten und effiziente Implementierungen zu ermöglichen. Diese Annahmen sind jedoch weitgehend unerprobt, und die Internetsicherheit könnte auf Sand gebaut sein. Das Hauptziel von Almacrypt ist es, dieses Problem zu beheben, indem die Annahmen durch eine fortgeschrittene algorithmische Analyse in Frage gestellt werden.
Insbesondere stellt dieser Vorschlag die beiden Säulen der Public-Key-Verschlüsselung in Frage: Faktorisierung und diskrete Logarithmen. Kürzlich hat die PI dazu beigetragen, zu zeigen, dass das Problem der diskreten Logarithmen in einigen Fällen erheblich schwächer ist als bisher angenommen. Ein Hauptziel ist es, über die Sicherheit anderer Fälle des diskreten Logarithmusproblems, einschließlich elliptischer Kurven, und der Faktorisierung nachzudenken. Wir werden die Verallgemeinerung der neueren Techniken untersuchen und nach neuen algorithmischen Optionen mit vergleichbarer oder besserer Effizienz suchen. Wir werden auch Härteannahmen auf der Grundlage von Codes und Untermengensummen untersuchen, zwei Kandidaten für die Post-Quantenkryptographie. Wir werden die Anwendbarkeit neuerer algorithmischer und mathematischer Techniken auf die Lösung der entsprechenden vermeintlich schwierigen Problemstellungen untersuchen, die Analyse der Algorithmen verfeinern und neue Algorithmuswerkzeuge entwerfen.Die Kryptologie beschränkt sich nicht nur auf die oben genannten Annahmen: es wurden auch andere harte Probleme vorgeschlagen, die auf Post-Quantum-Sicherheit abzielen und/oder zusätzliche Funktionalitäten bieten sollen. Sollte die Sicherheit dieser anderen Annahmen von entscheidender Bedeutung sein, würden sie dem Anwendungsbereich von Almacrypt hinzugefügt werden.Sie könnten auch dazu dienen, andere Anwendungen unseres algorithmischen Fortschritts zu demonstrieren. Zusätzlich zu seinem wissenschaftlichen Ziel strebt Almacrypt auch die Gründung einer verstärkten Forschungsgemeinschaft an, die sich der algorithmischen und mathematischen Kryptologie widmet.
Leitung
Dauer
01/01/2016-31/21/2021
Förderkennzeichen
ERC Advanced Grants 669891
Forschungsgebiet
Systematicgraph
Systematic mapping of the complexity landscape of hard algorith-mic graph problems
Ziel des SYSTEMATICGRAPH-Projekts ist es, die Suche nach traktionsfähigen algorithmischen Graphen-Problemstellungen in einen systematischen und methodischen Rahmen zu stellen: Statt sich auf spezifische sporadische Problemstellungen zu konzentrieren, wollen wir ein einheitliches algorithmisches Verständnis erreichen, indem wir die gesamte Komplexitätslandschaft einer bestimmten Problemdomäne abbilden. Ein Dichotomiesatz ist ein vollständiges Klassifikationsergebnis, das die Komplexität jedes Mitglieds einer Problemfamilie charakterisiert: Es identifiziert alle Fälle, die effiziente Algorithmen zulassen, und beweist, dass alle anderen Fälle rechenintensiv sind. Das Projekt wird zeigen, dass eine solche vollständige Klassifikation für ein breites Spektrum von Graphenproblemen aus Bereichen wie dem Finden von Mustern, Routing und überlebensfähigem Netzwerkdesign durchführbar ist und dass selbst für klassische und gut untersuchte Probleme neuartige algorithmische Ergebnisse und neue Ebenen des algorithmischen Verständnisses erreicht werden können.
Leitung
Dauer
01.07.2017-30.06.2022
Förderkennzeichen
Grant agreement ID: 725978
Forschungsgebiet
Kamaeleon
Entwicklung eines inhärent sicheren Steuergeräts
Kamaeleon befasst sich mit der Anpassung von leichten Elektrofahrzeugen durch Software, so dass die Fahrzeuge in der Lage sind, sich automatisch an unterschiedlich befahrene Flächen oder Beförderungsmittel anzupassen. Verschiedene Anforderungen der derzeit noch fest vorgeschriebenen Zulassungsvoraussetzungen müssen durch Anpassung erfüllt werden. Die Sicherheit wird in erster Linie durch die gefahrene Geschwindigkeit bezogen auf die jeweilige Verkehrsfläche, aber auch durch die Nähe zu anderen Verkehrsteilnehmer*innen operationalisiert. Die Höchstgeschwindigkeit und Dauerleistung ist aber ebenso ein Kriterium für die Zulassung von Fahrzeugen für einen bestimmten Einsatzort (z.B. Pedelec-Bürgersteig, E-Bike-Straße). Technisch gesehen wird in erster Linie die maximal fahrbare Geschwindigkeit geregelt. Durch dieses Vorgehen entsteht eine völlig neue Klasse von Fahrzeugen, die nicht durch feste Merkmale wie Leistung, Höchstgeschwindigkeit, Ausstattung usw. definiert sind, sondern deren Funktionen durch Software regelbar sind.
Fördergeber
Partner
Leitung
Gegründet
2019
Dauer
01.04.2019 – 31.03.2022
Mitglieder
Förderkennzeichen
16SV8210
Fördergeber
Partner
DARS
Anomalieerkennung in reaktiven Systemen
Was genau macht ein Programm bösartig? In diesem Projekt wird der Hypothese nachgegangen, dass ein "bösartiges'' Programm eins ist, das sich nicht so verhält wie angepriesen. Dieser Ansatz nutzt große Bibliotheken von Programmen, insbesondere Apps in App Stores, um aus den Programmen Assoziati-onen zwischen angepriesenem und implementierten Verhalten zu lernen. Als angepriesenes Verhalten wird die natürliche Sprache genutzt, in der sich die Elemente der Benutzeroberfläche präsentieren; als implementiertes Verhalten wird die Funktionalität untersucht, die durch diese Elemente aufgerufen wird. Das Ergebnis ist ein Modell aus Aktionen und Reaktionen, das das "normale'' Verhalten charak-terisiert: Für jede neue App kann man ihr Modell automatisch prüfen, ob die beobachteten Aktionen und Reaktionen "normal'' sind oder nicht. So Sicherheits-Probleme identifiziert werden (die Implemen-tierung arbeitet nicht wie angepriesen) wie auch Benutzbarkeitsprobleme (die Beschreibung passt nicht zur Implementierung). Während der Ausführung erkennt eine Sandbox "abnormale'' und explizit verbotene Folgen und blockiert die zugehörigen Daten-Zugriffe und Bedienelemente: "Der 'Herunter-laden'-Knopf ist ausgegraut, da er das Adressbuch zu einem Server in Bezerkistan sendet''.
Dieses Projekt vereint Expertise in Programmanalyse, Testgenerierung, Verarbeitung natürlicher Spra-che, Modellinferenz und Model Checking. In all diesen Gebieten liefert es signifikante Beiträge, um das übergeordnete Ziel zu erreichen, nämlich das Erkennen und Verhindern von abnormalem Verhalten in reaktiven Systemen.
Leitung
Dauer
01.01.2019 – 31.10.2021
Mitglieder
Förderkennzeichen
DFG ZE 509/9-1
Forschungsgebiet
Fuzzing
Efficient Detection of Software Vulnerabilities using Fuzzing
Fuzzing - das Testen von Software durch zufällig generierte Eingaben - ist eine der führenden Methoden zur Entdeckung von Software-Schwachstellen. Fuzzing ist einfach zu implementieren; einmal eingerichtet, kann es tage- und wochenlang laufen gelassen werden, wobei das System kontinuierlich mit einer Eingabe nach der anderen getestet wird. Fuzzing hat auch keine falschen Positivmeldungen: Jede Eingabe, die das Programm zum Absturz bringt, löst eine echte Schwachstelle aus, die von Angreifern ausgenutzt werden kann, und sei es nur für einen Denial-of-Service-Angriff.
Fuzzing ist jedoch langsam. Die überwältigende Mehrheit der zufällig generierten Eingaben ist ungültig und wird daher von dem zu testenden Programm zurückgewiesen. Dadurch können immer noch Fehler erkannt werden, insbesondere in den Routinen zum Parsen und Zurückweisen von Eingaben. Um nach der Eingabeverarbeitung eine tiefere Funktionalität zu erreichen, sind jedoch Eingaben erforderlich, die syntaktisch gültig sind.
Das traditionelle Mittel, um gültige Eingaben zu erzeugen, ist die formale Spezifizierung der Eingabesprache durch formale Sprachen wie reguläre Ausdrücke und Grammatiken - gut etablierte und gut verstandene Formalismen mit einer soliden und detaillierten theoretischen Grundlage und einer Vielzahl von Anwendungen in der Praxis. Die Spezifizierung einer Eingabesprache ist jedoch mit einem enormen manuellen Aufwand verbunden, der von Tagen für einfache Datenformate bis zu Monaten für komplexe Eingabesprachen reicht.
In den letzten Jahren hat die Gruppe von PI Zeller eine Reihe von Techniken entwickelt, die automatisch Grammatiken aus einem gegebenen Programm und einer Reihe von Beispieleingaben extrahieren können, und gezeigt, wie man aus diesen Grammatiken äußerst effiziente Fuzzer konstruiert. Diese Techniken sind so ausgereift, dass sie in einem kürzlich veröffentlichten Lehrbuch sogar als Open Source verfügbar sind. Dennoch sind die Lernenden der Grammatiken nach wie vor auf einen umfassenden Satz von Beispielen angewiesen, die jedes Merkmal des Eingabebereichs abdecken.
Daher ist es das Ziel des Projekts, Testgeneratoren zu schaffen, die speziell auf Eingabeprozessoren abzielen - d.h. sowohl auf Lexer (Werkzeuge, die Eingabezeichen zu Wörtern zusammensetzen) als auch auf Parser (Werkzeuge, die Wortfolgen zu syntaktischen Strukturen zusammensetzen, wie z.B. Sätze in natürlicher Sprache). Sein Ansatz besteht darin, einige triviale ungültige Eingaben (z.B. die Zeichenfolge "x") in ein Programm einzuspeisen und dann die Vergleiche, die dieses Programm durchführt, dynamisch zu verfolgen, bevor es die Eingabe als ungültig zurückweist.
Leitung
Dauer
01.06.2019 – 30.11.2021
Mitglieder
Forschungsgebiet
Security Flaws
Learning to Discover Security Flaws in Stateful Programs
Unsere 13 Billionen Dollar schwere digitale Wirtschaft läuft auf Open-Source-Software, die von ehrgeizigen Entwicklern oft in ihrer Freizeit geschrieben wird. Viele Softwaresysteme erwarten, dass ihre Eingaben in einer bestimmten Reihenfolge und in einer gut strukturierten Weise eintreffen. Die Reihenfolge wird durch ein Protokoll festgelegt, während die Struktur durch eine Grammatik spezifiziert wird. Beispielsweise sind die meisten Websites über das SSL-Protokoll (https) verfügbar, das nur eine Sequenz von 13 verschiedenen Nachrichten erfordert, um eine sichere Verbindung herzustellen.
Jede Nachricht beginnt mit einem 5-Byte-Header, der Nachrichtentyp, Version und Länge angibt. Dies macht es sehr schwierig, solche kritischen Systeme automatisch zu testen, um Sicherheitsschwachstellen in großem Maßstab zu identifizieren.
Das Ziel dieses Projekts ist es, automatisierte Techniken zu entwickeln, die automatisch auf Eingabeprotokolle und Grammatiken schließen. Die abgeleiteten Artefakte werden dann wiederum dazu verwendet, das Softwaresystem effektiver zu testen. Das Projekt wird eine leichtgewichtige Programmanalyse und Instrumentierung für die Inferenz zur Laufzeit verwenden. Ferner ist eine Vereinheitlichung von Protokoll und Grammatik in einer einzigen Darstellung von Struktur und Sequenz vorgesehen.
Der Austausch zielt darauf ab, die bestehende Zusammenarbeit zu stärken und die jüngsten unabhängigen Arbeiten beider Teams über Greybox-Fuzzing und Grammatik-Mining zu synthetisieren.
Leitung
Dauer
01.01.2020 – 31.12.2021
Mitglieder
Förderkennzeichen
57511650
Forschungsgebiet
