@masterthesis{Schwabe2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {Schwabe, Carina}, title = {Derivation of a technical representation of the MITRE ATT\&CK matrix and further analyses of the kill chain}, publisher = {Technische Hochschule Brandenburg}, address = {Brandenburg an der Havel}, doi = {10.25933/10.25933/opus4-3215}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32152}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {46}, year = {2024}, abstract = {In modern societies, technology has a high value, as nearly all systems are controlled by information technology. This thesis aims to develop a technical representation of the MITRE ATT\&CK matrix to enable faster and more effective responses to cyber attacks. Based on a analysis of common cyber attack models, such as the Diamnond Model of Intrusion Analysis and the Lockheed Martin Cyber Kill Chain, the MITRE ATT\&CK matrix is used to develop an extended Kill Chain model. In this new model, MITRE tactics are grouped into five sequential attack phases, allowing for a clearer differentiation between actions taken during an attack. Aditionally, one ongoing group of MITRE tactics was identified. Building on this model, two graph-based representations are developed: a simple graph structure and a hierarchical, tree-shaped graph of MITRE tactics and techniques. The following discussion addresses the practical application of the new model, as well as potential further developments, such as integrating AI to analyse and predict existing and potential attack patterns.}, subject = {Computersicherheit}, language = {en} } @masterthesis{Reinhardt2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {Reinhardt, Janek Simon}, title = {Untersuchung der Realisierbarkeit von Heartbeat-Monitoring in Wazuh}, publisher = {Technische Hochschule Brandenburg}, address = {Brandenburg an der Havel}, doi = {10.25933/opus4-3220}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32204}, school = {Fachhochschule Brandenburg}, pages = {99}, year = {2024}, abstract = {Der Stellenwert der {\"U}berwachung der Sicherheit von IT-Systemen nimmt mit dem Voranschreiten der Digitalisierung immer weiter zu. Um diese Aufgabe zu vereinfachen werden Monitoring-Systeme eingesetzt. Diese sammeln und verarbeiten Daten, um den Status des IT-Systems zu ermitteln. Zu diesen Monitoring-Systemen z{\"a}hlt Wazuh, welches in der Lage ist, die "Integrit{\"a}t" und "Vertraulichkeit" unter Zuhilfenahme von Agenten zu {\"u}berwachen. Damit deckt Wazuh lediglich zwei der drei Schutzziele der IT-Sicherheit ab. Aus diesem Grund wird in dieser Bachelorarbeit untersucht, auf welche Art und Weise sich das SIEM und XDR System um Heartbeat Monitoring erweitern l{\"a}sst. Dadurch wird Wazuh bef{\"a}higt das dritte Schutzziel der IT-Sicherheit, die Verf{\"u}gbarkeit, zu {\"u}berwachen. Zu diesem Zweck wird eine Erweiterung der Wazuh-Implementierung um den Heartbeat Daemon des Elastic Stacks durchgef{\"u}hrt. Die Implementierung soll in der Lage sein, die Daten des Heartbeat Daemons zu empfangen, zu speichern, darzustellen und Benachrichtigungen auszul{\"o}sen, sobald sich der Status von {\"u}berwachten Systemkomponenten {\"a}ndert. Um die Funktionalit{\"a}t dieses Proof of Concepts zu {\"u}berpr{\"u}fen wird Heartbeat Monitoring ebenfalls in einem Vergleichssystem umgesetzt. Dabei handelt es sich um die native Umgebung des Daemons, den Elastic Stack. Die Funktionalit{\"a}t des Elastic Stacks konnte auf unterschiedlichen Wegen reproduziert werden. Dies erfolgt zum einen durch die direkte Verarbeitung der Heartbeat-Ausgabe durch Wazuh. Alternativ besteht die M{\"o}glichkeit, die Heartbeat-Daten direkt in Wazuhs Datenbank zu schreiben. In Abh{\"a}ngigkeit der Version des Heartbeat-Daemons ist die Verwendung von Logstash als Middleware erforderlich. Das Darstellen der Daten ist f{\"u}r beide Methoden in Wazuhs Weboberfl{\"a}che m{\"o}glich. Das Erweitern von Wazuh um Heartbeat Monitoring erm{\"o}glicht der Software die Abdeckung der relevantesten Schutzziele der IT-Sicherheit. Es wird gezeigt, welche Methoden zur Erweiterung der Open-Source-Software angewendet werden k{\"o}nnen.}, subject = {Computersicherheit}, language = {de} } @masterthesis{Ferneding2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {Ferneding, Conrad}, title = {Analysis of Vulnerability CVE-2024-3094 in XZ Utils: Precedent Supply Chain Attack and Incident Analysis}, publisher = {Technische Hochschule Brandenburg}, address = {Brandenburg an der Havel}, doi = {10.25933/opus4-3227}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32278}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, year = {2024}, abstract = {This thesis falls within the domain of cybersecurity and computer science, specifically focusing on the vulnerability CVE-2024-3094, which has a CVSS score of 10, discovered in late March of 2024. It integrates methodologies from network security, reverse engineering, and OSINT to thoroughly investigate this vulnerability. An aspect of this thesis will be the exploration of the incident and its social engineering campaign that led to a threat actor becoming a maintainer of XZ Utils. Another part of this work will be the analysis of how the vulnerability in XZ Utils affects SSH and whether SSH authentication is compromised by this vulnerability. The objective is to conduct a Proof of Concept (PoC) to demonstrate the presence of the backdoor.}, subject = {Computersicherheit}, language = {en} } @masterthesis{Feustel2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {Feustel, Sebastian}, title = {Vergleichende Untersuchung von statischen Schwachstellenscannern f{\"u}r OCI-based-Images anhand einer exemplarischen Webanwendung}, doi = {10.25933/opus4-3202}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32025}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {63}, year = {2024}, abstract = {In der modernen IT-Infrastruktur hat die Container-Technologien sehr viel an Bedeutung gewonnen und finden breite Anwendung in der Softwareentwicklung. Die zunehmende Komplexit{\"a}t zeitgen{\"o}ssischer Anwendungen erfordert effektive Sicherheitsmaßnahmen, um potenzielle Schwachstellen fr{\"u}hzeitig zu erkennen und zu beheben. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluierung verschiedener Vulnerability Scanner, die speziell f{\"u}r Container-Images entwickelt wurden. Im Rahmen der Arbeit wird eine einfache Webanwendung mit Frontend und Backend erstellt und anschließend containerisiert. Diese Beispielanwendung dient als Grundlage f{\"u}r die systematische Untersuchung und Bewertung mehrerer Vulnerability Scanner. Ziel ist es, die Ergebnisse der verschiedenen Tools zu analysieren und das effektivste Werkzeug zur Identifizierung von Sicherheitsl{\"u}cken in containerisierten Umgebungen zu bestimmen. Durch die Analyse und den Vergleich der Ergebnisse wird aufgezeigt, welches Tool die besten Ergebnisse hinsichtlich Erkennungsrate und Genauigkeit liefert. Zus{\"a}tzlich bietet die Arbeit einen Einblick in die Nutzung der Scanner, woraus sich die Benutzerfreundlichkeit der einzelnen Scanner ableiten l{\"a}sst. Diese Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit und Zuverl{\"a}ssigkeit von containerisierten Anwendungen in der Praxis und bietet praktische Empfehlungen zur Optimierung der Containersicherheit.}, subject = {Softwareschwachstelle}, language = {de} } @masterthesis{AbdoulKarim2024, type = {Bachelor Thesis}, author = {Abdoul Karim, Malik}, title = {Verbesserung der Alarmqualit{\"a}t und Entscheidungsfindung bei der Erkennung von Cyberangriffen durch Integration von Threat Intelligence und externen Datenquellen}, address = {Brandenburg an der Havel}, doi = {10.25933/opus4-3210}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32103}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {64}, year = {2024}, abstract = {Diese Arbeit untersucht die Integration von externer Threat Intelligence in Cybersicherheitsplattformen, um die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit und die Reaktion auf Vorf{\"a}lle zu verbessern. Durch den Einsatz von Datenscraping-Techniken auf sozialen Medien (X) in Kombination mit einer Python-basierten Verarbeitungspipeline und Elasticsearch zur Speicherung und Abfrage von Daten wird ein robustes System zur Analyse und Visualisierung bedrohungsrelevanter Informationen entwickelt. Das System integriert Natural Language Processing (NLP) Techniken, wie das Stanford CoreNLP-Framework und den Stucco Entity Extractor, um gesammelte Daten mit Cybersicherheitsentit{\"a}ten anzureichern. Zudem werden maschinelle Lernmodelle, insbesondere Satztransformatoren, verwendet, um Texte einzubetten und die Kosinus-{\"A}hnlichkeit zwischen potenziellen Bedrohungen und Warnmeldungen zu berechnen. Damit wird gezeigt, dass die Korrelation externer Datenquellen mit Threat Intelligence die Pr{\"a}zision von Alarmen erheblich verbessert und sicherheitsrelevante Einblicke f{\"u}r Analysten liefert. Das finale System bietet eine skalierbare und effiziente Datenverarbeitung sowie Echtzeit-Visualisierungen durch Elasticsearch und Kibana-Dashboards zur Unterst{\"u}tzung der Entscheidungsfindung in der Cybersicherheit.}, subject = {Maschinelles Lernen}, language = {de} }