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Jeder Vortrag soll 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Jeder Vortrag soll 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Ein guter Vortrag führt kurz in das jeweilige Thema ein, stellt die Problemstellung dar und beschreibt zusammenfassend relevante Arbeiten und Lösungen.
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   * Anomaly Detection of Web-based Attacks. Kruegel, Vigna. ''Proceedings of CCS'' 2003    * [[http://www.cs.ucsb.edu/~vigna/publications/2003_kruegel_vigna_ccs03.pdf|Anomaly Detection of Web-based Attacks]]. Kruegel, Vigna. ''Proceedings of CCS'' 2003
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   * Spectrogram: A Mixture-of-Markov-Chains Model for Anomaly Detection in Web Traffic. Song, Keromytis, Stolfo. ''Proceedings of NDSS'' 2009    * [[http://www.isoc.org/isoc/conferences/ndss/09/pdf/07.pdf|Spectrogram: A Mixture-of-Markov-Chains Model for Anomaly Detection in Web Traffic]]. Song, Keromytis, Stolfo. ''Proceedings of NDSS'' 2009
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 * '''Network Intrusion Detection'''  * '''Detection of Attacks in Network Payloads'''
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   * Detecting Unknown Network Attacks Using Language Models. Rieck, Laskov. ''Proceedings of DIMVA'' 2006    * [[http://user.cs.tu-berlin.de/~rieck/docs/2006-dimva.pdf|Detecting Unknown Network Attacks Using Language Models]]. Rieck, Laskov. ''Proceedings of DIMVA'' 2006
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   * McPAD: A Multiple Classifier System for Accurate Payload-Based Anomaly Detection. Perdisci, Ariu, Fogla, Giacinto, Lee. ''Computer Networks'' 2009    * [[http://www.scs.carleton.ca/~soma/id-2007w/readings|Anagram: A Content Anomaly Detector Resistant to Mimicry Attack/anagram-raid2006.pd|]]. Wang, Parekh, Stolfo. ''Proceedings of RAID'' 2006
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   * Learning to Detect and Classify Malicious Executables in the Wild. Kolter and Maloof. ''Journal of Machine Learning Research'' 2006.    * [[http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume7/kolter06a/kolter06a.pdf|Learning to Detect and Classify Malicious Executables in the Wild]]. Kolter and Maloof. ''Journal of Machine Learning Research'' 2006.

Seminar: Machinelles Lernen in der IT-Sicherheit

Termine und Dozenten

Termin

Vorbesprechung und Themenvergabe am X.X.2010 um 14:00 Uhr im Raum FR 6046

Blockseminar am X.X.2010 von 10:00 bis 16:00 Uhr im Raum FR 6046

Verantwortlich

Dr. Konrad Rieck, Prof. Dr. Klaus-Robert Müller

Inhalt

In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit Anwendungen des maschinellen Lernens in der IT-Sicherheit.

Ablauf

  • Die Vorbesprechung findet am X.X.2010 statt.
  • Die Teilnehmer wählen bis spätestens X.X.2010 ein Thema in Absprache mit dem Betreuer (siehe Themenliste).
  • Die Teilnehmer legen bis spätestens X.X.2010 einen Entwurf des Vortrages vor und besprechen diesen mit dem Betreuer.
  • Das Seminar findet als Blockveranstaltung am X.X.2.2010 statt.

Vorträge

Jeder Vortrag soll 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Ein guter Vortrag führt kurz in das jeweilige Thema ein, stellt die Problemstellung dar und beschreibt zusammenfassend relevante Arbeiten und Lösungen.

Leistungsnachweis

Die Note wird anhand des Vortrages und der Folien festgelegt. Das Seminar ist Wahlpflichtbestandteil der Master-Module "Maschinelles Lernen 1" und "Maschinelles Lernen 2". Bachelor-Studenten können diese Master-Module auf Antrag ebenfalls belegen. Wir empfehlen den vorherigen Besuch der Vorlesung "Maschinelles Lernen 1".

Themen

  • Detection of Web-based Attacks

  • Detection of Attacks in Network Payloads

  • Analysis of Malicious Program Behavior

    • Scalable, Behavior-Based Malware Clustering. Bayer, Comparetti, Hlauscheck, Kruegel, Krida. Proceedings of NDSS 2009

    • Learning and Classification of Malware Behavior. Rieck, Holz, Willems, Düssel, Laskov. Proceedings of DIMVA 2008

  • Analysis of Malicious Executables

  • Mimicry Attacks

    • Polymorphic Blending Attacks. Fogla, Sharif, Perdisci, Kolesnikov, Lee. Proceedings of USENIX SS 2006

    • English Shellcode. Mason, Small, Monrose, Macmanus. Proceedings of CCS 2009

  • Automatic Signature Generation

    • Polygraph: Automatically Generating Signatures for Polymorphic Worms. Newsome, Karp, Song. Proceedings of IEEE S&P 2005

    • Hamsa: Fast Signature Generation for Zero-day Polymorphic Worms with Provable Attack Resilience. Li, Sanghi, Chen, Kao, Chavez. Proceedings of IEEE S&P 2006

  • Attacks against Signature Generation

    • Limits of Learning-based Signature Generation with Adversaries. Blum, Song. Proceedings of NDSS 2008

    • Misleading Worm Signature Generators Using Deliberate Noise Injection. Perdicsi, Dagon, Lee, Fogla, Sharif. Proceedings of IEEE S&P 2006

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