CAST-Förderpreis IT-Sicherheit 2019

Gestern wurde zum 19. Mal der CAST-Förderpreis IT-Sicherheit verliehen.

Gutachter des CAST e.V. hatten im Vorfeld alle Einreichungen gesichtet und deren Qualität bewertet. Auf dieser Basis wurden insgesamt zehn Autoren für den Finalisten-Workshop nominiert.

Die Finalisten waren geladen (hier das Programm), die Ergebnisse ihrer Arbeit der interessierten Öffentlichkeit vorzustellen. Teilnehmer hatten hier Gelegenheit die Innovation der einzelnen Arbeiten zu hinterfragen und sich von der Qualität der Beiträge zu überzeugen. Im Anschluss hat eine Jury aus Vertretern der Wirtschaft und Forschung die Preisträger ermittelt.

In der Kategorie Masterarbeiten setzte sich Herr Oleg Schell vom Karlsruher Institut für Technologie mit seiner Arbeit Machine Learning Based Intrusion Detection for Automotive Controller Area Network durch. Seine Arbeit befasst sich mit dem Erkennen von Angriffen auf die interne Kommunikation in Fahrzeugen. Hierbei setzt Herr Schell auf Verfahren des maschinellen Lernens und verbesserte bekannte Verfahren signifikant. Daneben konnte er zeigen, dass sein Verfahren bereits auf ressourcenbegrenzter Hardware, wie sie typischerweise in Fahrzeugen zu finden ist, erfolgreich umgesetzt werden kann.

Unter den Bachelorarbeiten gewann Herr Vincent Quentin Ulitzsch (Technische Universität Berlin) mit seiner Arbeit A Large-Scale Fuzz-Testing Framework. Herr Schell entwickelte im Rahmen seiner Arbeit ein Framework für groß-angelegte Fuzzing-Tests zur Erkennung von Schwachstellen in Anwendungen. Beim Fuzzing werden valide Eingaben an die zu testende Anwendung leicht verändert, um gezielt Fehler zu erzwingen und damit mögliche Schwachstellen zu identifizieren. Mit Hilfe seiner Arbeit können diese Tests nun automatisiert und einfacher in einem Softwareentwicklungsprozess integriert werden. Somit können mögliche Schwachstellen bereits während der Entwicklung erkannt werden.

Alle Finalisten gewinnen für ein Jahr eine kostenlose Teilnahme an den CAST-Workshops. Darüber hinaus sind mit dem CAST-Förderpreis Preisgelder in Höhe von insgesamt 4.000,- verbunden.

Die Preisträger in der Übersicht.

Kategorie Masterarbeiten

1. Platz: Oleg Schell. Machine Learning Based Intrusion Detection for Automotive Controller Area Network. Karlsruhe Institute of Technology

2. Platz: Viola Boller. Investigating the Use of Deeply Calculated Flows and Dynamic Routed Network Capsules in Face Presentation Attack Detection. TU Darmstadt

3. Platz: Felix Ortmann. Temporal and Spatial Alert Correlation for the Detection of Advanced Persistent Threats. Universität Hamburg

4. Platz: Fabian Ising. Analyzing Oracle Attacks Against E-Mail End-to-End Encryption. FH Münster

5. Platz: Fadi Boutros. Reducing Ethnic Bias of Face Recognition by Ethnic Augmentation. TU Darmstadt

6. Platz: Benjamin Keller. Local Differential Privacy in Practice: Feasibility and Choice of Epsilon. FU Berlin

Kategorie Bachelorarbeiten

1. Platz: Vincent Quentin Ulitzsch. A Large-Scale Fuzz-Testing Framework. TU Berlin

2. Platz: Lucas Buschlinger. Secure and Reliable Firmware Updates as Value Added Service in Plug-and-Charge. TU Darmstadt

3. Platz: Ugurcan Albayrak. Performing and Countering Man-in-the-Middle Attacks on Network Printers. Hochschule Darmstadt

4. Platz: Daniel Below. Virt.SC: Combining Self-Checksumming with Virtualization Obfuscation. TU München

CAST bedankt sich bei der KPMG AG und Horst Görtz für die Unterstützung des diesjährigen CAST Förderpreises IT-Sicherheit.