Seminar: Machinelles Lernen in der IT-Sicherheit

Termine und Dozenten

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.

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

  • Anomaly Detection of Web-based Attacks. Kruegel, Vigna. Proceedings of CCS 2003

  • Spectrogram: A Mixture-of-Markov-Chains Model for Anomaly Detection in Web Traffic. Song, Keromytis, Stolfo. Proceedings of NDSS 2009

• Network Intrusion Detection

  • Detecting Unknown Network Attacks Using Language Models. Rieck, Laskov. Proceedings of DIMVA 2006

  • McPAD: A Multiple Classifier System for Accurate Payload-Based Anomaly Detection. Perdisci, Ariu, Fogla, Giacinto, Lee. Computer Networks 2009

• 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

  • Learning to Detect and Classify Malicious Executables in the Wild. Kolter and Maloof. Journal of Machine Learning Research 2006.

  • McBoost: Boosting Scalability in Malware Collection and Analysis Using Statistical Classification of Executables. Perdisci, Lanzi, Lee. Proceeding of ACSAC 2008

• 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