Den vollständigen Blog-Beitrag finden Sie auf Englisch hier:
Menü
gallia – ein erweiterbares Framework für Penetrationstests
gallia ist ein erweiterbares Framework für Penetrationstests mit Fokus auf den Automotive-Bereich, das von Fraunhofer AISEC unter der Apache 2.0 Lizenz entwickelt wurde. Der Anwendungsbereich der Toolchain umfasst die Durchführung von Penetrationstests von einem einzelnen Steuergerät bis hin zu ganzen Fahrzeugen. Derzeit liegt der Hauptfokus von Testings auf der UDS-Schnittstelle, ist aber nicht darauf beschränkt.
Der folgende Blogartikel gibt einen Gesamtüberblick über die Architektur von gallia. Er geht auf die Plugin-Schnittstelle sowie den beabsichtigten Automotive-Anwendungsfall ein. Der Beitrag behandelt zudem die Interaktion zwischen einzelnen Komponenten und zeigt, wie gallia für andere Anwendungsfälle erweitert werden kann.
Weitere Artikel
Fraunhofer AISEC im Auftrag des BSI: Neue Studie zu Laser-basiertem Fehlerangriff auf XMSS
Silvan Streit
6. März 2024
Für die Sicherheit von eingebetteten Systemen muss die Integrität und Authentizität der Software geprüft werden – z. B anhand von Signaturen. Gezielte Hardware-Angriffe ermöglichen jedoch die Übernahme des Systems mit Schadsoftware. Welchen Risiken sind moderne kryptografische Implementierungen ausgesetzt? Welche Gegenmaßnahmen sind zu ergreifen?
Zur Beantwortung dieser Fragen führte das Fraunhofer AISEC im Auftrag des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) eine Studie zu Laser-basierten Fehlerangriffen auf XMSS durch. Im Fokus steht ein hash-basiertes, quantensicheres Schema für die Erstellung und Überprüfung von Signaturen, das auf dem Winternitz One-Time-Signature-Verfahren (WOTS) basiert.
Anomalieerkennung mit Quantum Machine Learning zur Identifizierung von Cybersicherheitsproblemen in Datensätzen
Kilian Tscharke
30. Januar 2024
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Popularität des maschinellen Lernens (ML) immens zugenommen. Neben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erkennung von Anomalien ein wichtiger Zweig der Datenanalyse, dessen Ziel es ist, auffällige und vom restlichen Datensatz abweichende Beobachtungen oder Ereignisse zu identifizieren. Am Fraunhofer AISEC forschen Cybersecurity-Experten an Methoden des Quantum Machine Learning (QML) zur Erkennung von Anomalien, um Cybersicherheitsprobleme in Datensätzen zu erkennen. Der Blogbeitrag zeigt zwei Ansätze: Die Klassifizierung von Quantenmaterie und die Berechnung von sicherheitsrelevanten Anomalien mithilfe eines Quantencomputers.
Der Weg zum automatisierten Cloud-Sicherheitsmonitoring
Nico Haas
6. Dezember 2023
Die Überwachung der Sicherheit einer Cloud und eine entsprechende Zertifizierung erfordern erheblichen Aufwand und bestehen aus vielen, hauptsächlich manuellen und somit fehleranfälligen Prozessen. Unser Assurance-Tool »Clouditor« schafft Abhilfe, indem es die Vorbereitung auf ein Zertifizierungsaudit systematisiert und automatisiert. So lassen sich Cloud-Dienste kontinuierlich überwachen und ihre Compliance mit Cloud-Sicherheitskatalogen wie BSI C5[1], EUCS[2] oder CCM [3] überprüfen.