Den vollständigen Blog-Beitrag finden Sie auf Englisch hier:
»Multi Party Computation in the Head – An Introduction«
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Moderne Fahrzeuge sind vernetzte Systeme aus Software, Sensoren und Cloud-Diensten. Da Automobilhersteller ihre Arbeit auf Bereiche wie Entwicklung, Produktion und Backend aufteilen, können Cybersicherheitsrisiken leicht zwischen den Zuständigkeiten verloren gehen. Standards wie ISO/SAE 21434, die ISO/IEC 27000 Familie und die IEC 62443 Reihe liefern zwar wichtige Bausteine, erklären aber nicht, wie Cybersicherheit bereichsübergreifend wirksam aufeinander abgestimmt werden kann. Unsere Forschung am Fraunhofer AISEC zeigt die Folgen: schwer vergleichbare Risikoanalysen, unklare Kommunikation und fragmentierte Schutzstrategien. Die Lösung liegt in einem bereichsübergreifenden Ansatz, der Prozesse, Werkzeuge und Terminologie verbindet. Auf Basis einer strukturierten Analyse zentraler Cybersicherheitsstandards und Interviews mit Experten von sechs Automobilherstellern kontrastiert dieser Artikel die Erwartung der Standards mit der gelebten Praxis – und skizziert konkrete Schritte, um die bestehenden Lücken zu schließen.

Die Sicherheit von Cloud-Diensten wird angesichts zunehmender Komplexität und regulatorischer Anforderungen zur Herausforderung. Mit herkömmlichen Zertifizierungsverfahren lassen sich diese Anforderungen nur unter hohem finanziellem und zeitlichem Aufwand erfüllen. Das EU-Forschungsprojekt EMERALD verfolgt daher einen neuen Ansatz: Es entwickelt ein Framework für kontinuierliche, automatisierte Sicherheitszertifizierung auf Basis semantisch strukturierter Evidenzen. Dieser Beitrag erläutert die Konzepte, Methoden und Validierungsansätze der EMERALD-Plattform.

In diesem Beitrag untersuchen wir die Möglichkeit, die formale Verifikation klassischer Programme mithilfe von Quantencomputern zu beschleunigen. Häufige Programmierfehler wie Nullzeiger-Dereferenzierung und Zugriffe außerhalb von Array-Grenzen gehören zu den Hauptursachen für Sicherheitslücken. Unser Ansatz besteht darin, aus Codeausschnitten eine SAT-Instanz (Satisfiability) zu generieren, die genau dann erfüllbar ist, wenn das unerwünschte Verhalten im Programm vorhanden ist. Diese Instanz wird anschließend in ein Optimierungsproblem überführt, das mithilfe quantenbasierter Algorithmen gelöst wird – was potenziell eine asymptotisch polynomielle Beschleunigung ermöglicht.