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

Lightweight Protocols and Applications for Memory-Based Intrinsic Physically Unclonable Functions on Commercial Off-The-Shelve Devices

We are currently living in the era in which through the ever-increasing dissemination of inter-connected embedded devices, the Internet-of-Things manifests. Although such end-point devices are commonly labeled as ``smart gadgets'' and hence they suggest to implement some sort of intelligence, from a cyber-security point of view, more then often the opposite holds. The market force in the branch of commercial embedded devices leads to minimizing production costs and time-to-market. This widespread trend has a direct, disastrous impact on the security properties of such devices. The majority of currently used devices or those that will be produced in the future do not implement any or insufficient security mechanisms. Foremost the lack of secure hardware components often mitigates the application of secure protocols and applications. This work is dedicated to a fundamental solution statement, which allows to retroactively secure commercial off-the-shelf devices, which otherwise are exposed to various attacks due to the lack of secure hardware components. In particular, we leverage the concept of Physically Unclonable Functions (PUFs), to create hardware-based security anchors in standard hardware components. For this purpose, we exploit manufacturing variations in Static Random-Access Memory (SRAM) and Dynamic Random-Access Memory modules to extract intrinsic memory-based PUF instances and building on that, to develop secure and lightweight protocols and applications. For this purpose, we empirically evaluate selected and representative device types towards their PUF characteristics. In a further step, we use those device types, which qualify due to the existence of desired PUF instances for subsequent development of security applications and protocols. Subsequently, we present various software-based security solutions which are specially tailored towards to the characteristic properties of embedded devices. More precisely, the proposed solutions comprise a secure boot architecture as well as an approach to protect the integrity of the firmware by binding it to the underlying hardware. Furthermore, we present a lightweight authentication protocol which leverages a novel DRAM-based PUF type. Finally, we propose a protocol, which allows to securely verify the software state of remote embedded devices