TY - THES A1 - Dalitz, Franz T1 - Implementierung eines Stacks zum Erzeugen, Verarbeiten und Visualisieren von Telemetriedaten für ein Microservice basiertes System N2 - Einsicht in die Abläufe und Leistung heutiger Software und verteilter Systeme zu erlangen, wird durch stetig steigende Komplexität zunehmend erschwert. Die Firma Peterson Technologies GmbH implementierte zur Linderung dieser Problematik ein internes Telemetriesystem. Ziel dieser Arbeit ist es, das System auf Wunsch der Firma durch ein neues zu ersetzen, um so die Überwachung zu verbessern und aktuellere Software zu verwenden. Nach einer Untersuchung des vorherigen Systems werden Prioritäten festgelegt, welche die spätere Nutzung, Instandhaltung und Erweiterung des neuen Systems erleichtern sollen. Darauf folgen die Planung seiner Architektur, die Auswahl und Implementierung der Software und schließlich das Erzeugen einer einfachen Dokumentation. Der resultierende Telemetriestack ist funktionstüchtig und erfüllt die Vorstellungen der Firma. Dennoch weist er einige Probleme, wie beispielsweise eine hohe CPU Belastung auf, welche zusammen mit Möglichkeiten der Verbesserung und Erweiterung abschließend betrachtet werden. KW - Telemetrie KW - Distributed Tracing KW - Microservices KW - Grafana KW - OpenTelemetry KW - Telemetrie KW - Mikroservice Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-29418 CY - Brandenburg an der Havel ER - TY - THES A1 - Feustel, Sebastian T1 - Vergleichende Untersuchung von statischen Schwachstellenscannern für OCI-based-Images anhand einer exemplarischen Webanwendung N2 - In der modernen IT-Infrastruktur hat die Container-Technologien sehr viel an Bedeutung gewonnen und finden breite Anwendung in der Softwareentwicklung. Die zunehmende Komplexität zeitgenössischer Anwendungen erfordert effektive Sicherheitsmaßnahmen, um potenzielle Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluierung verschiedener Vulnerability Scanner, die speziell für 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 für 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 Sicherheitslücken 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. Zusätzlich bietet die Arbeit einen Einblick in die Nutzung der Scanner, woraus sich die Benutzerfreundlichkeit der einzelnen Scanner ableiten lässt. Diese Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit und Zuverlässigkeit von containerisierten Anwendungen in der Praxis und bietet praktische Empfehlungen zur Optimierung der Containersicherheit. KW - Schwachstellenscanner KW - Container KW - Docker KW - Softwareschwachstelle KW - Docker KW - Computersicherheit Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32025 ER - TY - THES A1 - Abdoul Karim, Malik T1 - Verbesserung der Alarmqualität und Entscheidungsfindung bei der Erkennung von Cyberangriffen durch Integration von Threat Intelligence und externen Datenquellen N2 - Diese Arbeit untersucht die Integration von externer Threat Intelligence in Cybersicherheitsplattformen, um die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit und die Reaktion auf Vorfälle 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 Cybersicherheitsentitäten anzureichern. Zudem werden maschinelle Lernmodelle, insbesondere Satztransformatoren, verwendet, um Texte einzubetten und die Kosinus-Ähnlichkeit zwischen potenziellen Bedrohungen und Warnmeldungen zu berechnen. Damit wird gezeigt, dass die Korrelation externer Datenquellen mit Threat Intelligence die Präzision von Alarmen erheblich verbessert und sicherheitsrelevante Einblicke für Analysten liefert. Das finale System bietet eine skalierbare und effiziente Datenverarbeitung sowie Echtzeit-Visualisierungen durch Elasticsearch und Kibana-Dashboards zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Cybersicherheit. KW - NLP KW - Elastic KW - Twitter KW - X KW - Threat Intelligence KW - Machine Learning KW - Maschinelles Lernen KW - Twitter KW - Computersicherheit Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32103 CY - Brandenburg an der Havel ER - TY - THES A1 - Fillinger, Camillo T1 - Entwicklung und Evaluation eines hybriden IDS mit Zeek und Suricata zur automatisierten Regelgenerierung N2 - In dieser Arbeit wird ein hybrides Intrusion Detection System (IDS) entwickelt und evaluiert. Das System kombiniert das anomaliebasierte IDS Zeek mit dem signaturbasierten IDS Suricata und einem dazwischen geschalteten Python-Regelgenerator. Zeek analysiert aufgezeichneten Netzwerkverkehr aus dem Datensatz CIC-IDS2017 und schreibt Anomalien in Logdateien, aus denen der Regelgenerator automatisch Suricata-Regeln ableitet. Suricata nutzt diese Regeln zusätzlich zu ET Open, um wiederkehrende Angriffe schneller zu erkennen. Die Evaluation erfolgt offline auf PCAP-Dateien und vergleicht drei Konfigurationen: Zeek-Baseline, Suricata-Baseline (ET Open) und die hybride Variante. Bewertet wird anhand von Confusion-Matrixbasierten Metriken (u. a. Recall, Precision, F1-Score, False-PositiveRate). Die Ergebnisse zeigen, dass der hybride Ansatz die Erkennungsrate im Vergleich zu den Baselines deutlich erhöht und in mehreren Angriffsszenarien einen Recall nahe 1,0 erreicht. Gleichzeitig steigt jedoch die False-Positive-Rate erheblich an, insbesondere bei komplexem HTTP-Verkehr. Damit beantwortet die Arbeit die Forschungsfrage ambivalent: Die Kopplung von Zeek-Anomalien und automatischer SuricataRegelgenerierung ist technisch machbar und effektiv im Hinblick auf die Angriffserkennung, aber in der vorliegenden Form noch nicht für den produktiven Einsatz geeignet. Der entwickelte Prototyp dient als reproduzierbarer Referenzaufbau und zeigt klar, an welchen Stellen feinere Regelmodelle, Feedback-Mechanismen und realistischere Betriebsumgebungen notwendig sind. KW - Hybrid Intrusion Detection System KW - Zeek KW - Suricata KW - Automatic rule generation KW - PCAP-based evaluation KW - Eindringerkennung KW - Intrusion Detection System Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-34942 PB - Technische Hochschule Brandenburg CY - Brandenburg an der Havel ER -