Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

1st Kassel Student Workshop on Security in Distributed Systems

With this document, we provide a compilation of in-depth discussions on some of the most current security issues in distributed systems. The six contributions have been collected and presented at the 1st Kassel Student Workshop on Security in Distributed Systems (KaSWoSDS’08). We are pleased to present a collection of papers not only shedding light on the theoretical aspects of their topics, but also being accompanied with elaborate practical examples. In Chapter 1, Stephan Opfer discusses Viruses, one of the oldest threats to system security. For years there has been an arms race between virus producers and anti-virus software providers, with no end in sight. Stefan Triller demonstrates how malicious code can be injected in a target process using a buffer overflow in Chapter 2. Websites usually store their data and user information in data bases. Like buffer overflows, the possibilities of performing SQL injection attacks targeting such data bases are left open by unwary programmers. Stephan Scheuermann gives us a deeper insight into the mechanisms behind such attacks in Chapter 3. Cross-site scripting (XSS) is a method to insert malicious code into websites viewed by other users. Michael Blumenstein explains this issue in Chapter 4. Code can be injected in other websites via XSS attacks in order to spy out data of internet users, spoofing subsumes all methods that directly involve taking on a false identity. In Chapter 5, Till Amma shows us different ways how this can be done and how it is prevented. Last but not least, cryptographic methods are used to encode confidential data in a way that even if it got in the wrong hands, the culprits cannot decode it. Over the centuries, many different ciphers have been developed, applied, and finally broken. Ilhan Glogic sketches this history in Chapter 6.

Agroforestry systems of timber species and cacao: survival and growth during the early stages

In recent times, increased emphasis has been placed on diversifying the types of trees to shade cacao (Theobroma cacao L.) and to achieve additional services. Agroforestry systems that include profitable and native timber trees are a viable alternative but it is necessary to understand the growth characteristics of these species under different environmental conditions. Thus, timber tree species selection should be based on plant responses to biotic and abiotic factors. The aims of this study were (1) to evaluate growth rates and leaf area indices of the four commercial timber species: Cordia thaisiana, Cedrela odorata, Swietenia macrophylla and Tabebuia rosea in conjunction with incidence of insect attacks and (2) to compare growth rates of four Venezuelan Criollo cacao cultivars planted under the shade of these four timber species during the first 36 months after establishment. Parameters monitored in timber trees were: survival rates, growth rates expressed as height and diameter at breast height and leaf area index. In the four Cacao cultivars: height and basal diameter. C. thaisiana and C. odorata had the fastest growth and the highest survival rates. Growth rates of timber trees will depend on their susceptibility to insect attacks as well as to total leaf area. All cacao cultivars showed higher growth rates under the shade of C. odorata. Growth rates of timber trees and cacao cultivars suggest that combinations of cacao and timber trees are a feasible agroforestry strategy in Venezuela.

Modellbildung in der algebraischen Kryptoanalyse

In der algebraischen Kryptoanalyse werden moderne Kryptosysteme als polynomielle, nichtlineare Gleichungssysteme dargestellt. Das Lösen solcher Gleichungssysteme ist NP-hart. Es gibt also keinen Algorithmus, der in polynomieller Zeit ein beliebiges nichtlineares Gleichungssystem löst. Dennoch kann man aus modernen Kryptosystemen Gleichungssysteme mit viel Struktur generieren. So sind diese Gleichungssysteme bei geeigneter Modellierung quadratisch und dünn besetzt, damit nicht beliebig. Dafür gibt es spezielle Algorithmen, die eine Lösung solcher Gleichungssysteme finden. Ein Beispiel dafür ist der ElimLin-Algorithmus, der mit Hilfe von linearen Gleichungen das Gleichungssystem iterativ vereinfacht. In der Dissertation wird auf Basis dieses Algorithmus ein neuer Solver für quadratische, dünn besetzte Gleichungssysteme vorgestellt und damit zwei symmetrische Kryptosysteme angegriffen. Dabei sind die Techniken zur Modellierung der Chiffren von entscheidender Bedeutung, so das neue Techniken entwickelt werden, um Kryptosysteme darzustellen. Die Idee für das Modell kommt von Cube-Angriffen. Diese Angriffe sind besonders wirksam gegen Stromchiffren. In der Arbeit werden unterschiedliche Varianten klassifiziert und mögliche Erweiterungen vorgestellt. Das entstandene Modell hingegen, lässt sich auch erfolgreich auf Blockchiffren und auch auf andere Szenarien erweitern. Bei diesen Änderungen muss das Modell nur geringfügig geändert werden.

Influence of pre-plant densities of Meloidogyne incognita on growth and root infestation of spinach (Spinacia oleracea L.) (Amaranthaceae) – an important dimension towards enhancing crop production

Vegetables represent a main source of micro-nutrients which can improve the health status of malnourished poor in the world. Spinach (Spinacia oleracea L.) is a popular leafy vegetable in many countries which is rich with several important micro-nutrients. Thus, consuming Spinach helps to overcome micro-nutrient deficiencies. Pests and pathogens act as major yield constraints in food production. Root-knot nematodes, Meloidogyne species, constitute a large group of highly destructive plant pests. Spinach is found to be highly susceptible for these nematode attacks. Though agricultural production has largely benefited from modern technologies and innovations, some important dimensions which can minimize the yield losses have been neglected by most of the growers. Pre-plant or initial nematode density in soil is a crucial biotic factor which is directly responsible for crop losses. Hence, information on preplant nematode densities and the corresponding damage is of vital importance to develop successful control procedures to enhance crop production. In the present study, effect of seven initial densities of M. incognita, i.e., 156, 312, 625, 1250, 2,500, 5,000 and 10,000 infective juveniles (IJs)/plant (equivalent to 1000cm3 soil) on the growth and root infestation on potted spinach plants was determined in a screen house. In order to ensure a high accuracy, root infestation was ascertained by the number of galls formed, the percentage galled-length of feeder roots and galled-feeder roots, and egg production, per plant. Fifty days post-inoculation, shoot length and weight, and root length were suppressed at the lowest IJs density. However, the pathogenic effect was pronounced at the highest density at which 43%, 46% and 45% reduction in shoot length and weight, and root length, respectively, was recorded. The highest reduction in root weight (26%) was detected at the second highest density. The Number of galls and percentage galled-length of feeder roots/per plant showed significant progressive increase across the increasing IJs density with the highest mean value of 432.3 and 54%, respectively. The two shoot growth parameters and root length showed significant inverse relationship with the increasing gall formation. Moreover, the shoot and root length were shown to be mutually dependent on each other. Suppression of shoot growth of spinach greatly affects the grower’s economy. Hence, control measures are essentially needed to ensure a better production of spinach via reducing the pre-plant density below the level of 0.156 IJs/cm3.