Entwurf einer Methodik zum Testen der Sicherheit von Web-Service-basierten Systemen

Nicht zuletzt auch wegen ihrer maschinenlesbaren Definition sind Web Services ein verbreitetes Mittel, um die Kommunikation zwischen einem Client und einem Server oder zwischen zwei Servern zu definieren. Gerne werden Clients auch für Mobiltelefone implementiert, wobei oftmals die Mächtigkeit des WS-Stack außer Acht gelassen wird. Dieser Umstand muss nicht zwingend problematisch sein, kann jedoch unter gewissen Umständen schwerwiegende sicherheitsrelevante Schwachstellen in sonst unproblematische Systeme integrieren. Um zu evaluieren, ob Probleme solcher Art gegeben sind, bietet sich ein methodisches Vorgehen an; ebenso ist ein reproduzierbares Vorgehen von großem Vorteil, wenn ein Vergleich von Systemen erfolgen soll. Speziell, wenn solch eine Sicherheitsüberprüfung als Dienstleistung angeboten wird, kann eine leicht anzuwende Methodik die Qualität der Leistung garantieren. Deshalb wird hier der Entwurf einer Methodik zum Testen der Sicherheit von Web-Service-basierten Systemen konzipiert, vorgestellt und deren Anwendung an Hand einiger Web Service Tests dargestellt und evaluiert

Semantic discovery and reuse of business process patterns

Patterns currently play an important role in modern information systems (IS) development and their use has mainly been restricted to the design and implementation phases of the development lifecycle. Given the increasing significance of business modelling in IS development, patterns have the potential of providing a viable solution for promoting reusability of recurrent generalized models in the very early stages of development. As a statement of research-in-progress this paper focuses on business process patterns and proposes an initial methodological framework for the discovery and reuse of business process patterns within the IS development lifecycle. The framework borrows ideas from the domain engineering literature and proposes the use of semantics to drive both the discovery of patterns as well as their reuse

Advances in Information Security and Privacy

With the recent pandemic emergency, many people are spending their days in smart working and have increased their use of digital resources for both work and entertainment. The result is that the amount of digital information handled online is dramatically increased, and we can observe a significant increase in the number of attacks, breaches, and hacks. This Special Issue aims to establish the state of the art in protecting information by mitigating information risks. This objective is reached by presenting both surveys on specific topics and original approaches and solutions to specific problems. In total, 16 papers have been published in this Special Issue

Systemarchitektur zur Ein- und Ausbruchserkennung in verschlüsselten Umgebungen

Das Internet hat sich mit einer beispiellosen Geschwindigkeit in den Lebensalltag integriert. Umfangreiche Dienste ermöglichen es, Bestellungen, finanzielle Transaktionen, etc. über das Netz durchzuführen. Auch traditionelle Dienste migrieren mehr und mehr in das Internet, wie bspw. Telefonie oder Fernsehen. Die finanziellen Werte, die hierbei umgesetzt werden, haben eine hohe Anziehungskraft auf Kriminelle: Angriffe im Internet sind aus einer sicheren Entfernung heraus möglich, unterschiedliches IT-Recht der verschiedenen Länder erschwert die grenzüberschreitende Strafverfolgung zusätzlich. Entsprechend hat sich in den letzten Jahren ein milliardenschwerer Untergrundmarkt im Internet etabliert. Um Systeme und Netze vor Angriffen zu schützen, befinden sich seit über 30 Jahren Verfahren zur Einbruchsdetektion in der Erforschung. Zahlreiche Systeme sind auf dem Markt verfügbar und gehören heute zu den Sicherheitsmechanismen jedes größeren Netzes. Trotz dieser Anstrengungen nimmt die Zahl von Sicherheitsvorfällen nicht ab, sondern steigt weiterhin an. Heutige Systeme sind nicht in der Lage, mit Herausforderungen wie zielgerichteten Angriffen, verschlüsselten Datenleitungen oder Innentätern umzugehen. Der Beitrag der vorliegenden Dissertation ist die Entwicklung einer Architektur zur Ein- und Ausbruchserkennung in verschlüsselten Umgebungen. Diese beinhaltet sowohl Komponenten zur Erkennung von extern durchgeführten Angriffen, als auch zur Identifikation von Innentätern. Hierbei werden statistische Methoden auf Basis einer verhaltensbasierten Detektion genutzt, so dass keine Entschlüsselung des Datenverkehrs erforderlich ist. Im Gegensatz zu bisherigen Methoden benötigt das System hierbei keine Lernphasen. Ausgehend von einem Szenario der IT-Struktur heutiger Unternehmen werden die Anforderungen an ein System zur Ein- und Ausbruchserkennung definiert. Da eine Detektion die Kenntnis entsprechender, messbarer Ansatzpunkte benötigt, erfolgt eine detaillierte Analyse einer Angriffsdurchführung. Auf dieser Basis sowie den Ergebnissen der Untersuchung des State-of-the-Art im Bereich der Ein- und Ausbruchserkennung wird identifiziert, warum heutige Systeme nicht in der Lage sind, ausgefeilte Angriffe zur erkennen. Anhand einer Betrachtung, welche Parameter bei verschlüsselten Verbindungen für eine Evaluation noch zur Verfügung stehen, werden Möglichkeiten zur Detektion von bösartigem Verhalten entwickelt. Hierauf basierend wird eine neue Architektur mit mehreren Teilmodulen zur Ein- und Ausbruchserkennung in verschlüsselten Umgebungen vorgestellt. Eine anschließende Evaluation zeigt die Funktionsfähigkeit der vorgestellten Architektur.The evolution of the Internet took place with a matchless speed over the past decades. Today, the Internet is established in numerous areas of everyday life. Purchase orders or money transfers are only two examples. The financial values which are moved over the Internet are alluring criminals. Attacks with the aid of the Internet can be executed from a safe distance, different IT laws of the countries hamper the transboundary criminal prosecution. Therefore, an underground market worth billions has been established over the past years. For the protection of systems and networks, procedures for intrusion detection are under development for more than 30 years. Numerous systems are available and are integral security components in every bigger network today. However, even with these strong efforts, the number of security incidents is steadily increasing. Todays systems are not able to cope with challenges like targeted attacks, encrypted communication and connections or the insider threat. The contribution of this thesis is the design and development of an architecture for intrusion and extrusion detection in encrypted environments. The architecture consists of components for the detection of external attacks as well as the identification of insiders. Statistical methods and behavior-based techniques are used, therefore there is no need for a deciphering of the data traffic. In contrast to existing approaches, the proposed architecture does not need a learning phase. Based on a scenario of the IT infrastructure of a company, the requirements for a system for intrusion and extrusion detection are defined. Because measuring points must be located for being able to carry out a detection, an in-depth analysis of the execution of an attack is done. Afterwards, reasons for the failure of the detection of sophisticated attacks by current systems are identified based on an evaluation of the State-of-the-Art of in- and extrusion detection. An examination of encrypted network connections is used to deduce parameters which are still available after an encryption and which can be used for a detection of malicious behavior. The identified starting points are used for the development of a new architecture consisting of multiple modules for intrusion as well as extrusion detection in encrypted environments. A subsequent evaluation verifies the efficiency of the proposed architecture