Research Directions in Cyber Physical Systems

Cyber Physical systems (CPS) connect the physical world with cyber world. The events happening in the real world is enormous and most of it go unnoticed and information is lost. CPS enables to embed tiny smart devices to capture the data and send it to Internet for further processing. The entire set-up call for lots of challenges and open new research problems. This talk is a journey through the landscape of research problems in this emerging area.

Cyber-Mobbing

„Cyber-Mobbing-Tod eines Teenagers“ titelt Spiegel-Online 2007: auch auf Stern.de (2009) findet sich die Meldung: „15-jährige tötet sich nach Cyber-Mobbing“, Zeit Online (2009) berichtet ebenfalls über diesen Vorfall. In Deutschland sind bisher keine derartigen Extremfälle öffentlich bekannt, dennoch ist das Phänomen, vermutlich veranlasst durch diese oder ähnliche Vorfälle, in das Interesse der medialen Öffentlichkeit gerückt. Diese Arbeit geht daher der Frage auf den Grund, ob Cyber-Mobbing auch ein Problem an deutschen Schulen ist und in welchem Ausmaß es dort auftritt. Im Fokus stehen jedoch nicht die genannten Extremfälle, da sie glücklicherweise eher eine Seltenheit darstellen, sondern alltägliche Formen des Cyber-Mobbings, weil genau hier der Grundstein für solch furchtbare Ereignisse gelegt wird. Cyber-Mobbing ist ein recht neues und junges Phänomen, das noch nicht allzu lange im Fokus der wissenschaftlichen Welt steht. Daher gelten viele Facetten als noch nicht ausreichend erschlossen, um eindeutige Aussagen hinsichtlich bestimmter Kausalitäten zu machen. Eine Vielzahl der wissenschaftlichen Arbeiten orientiert sich daher am Konzept des Mobbings, um Unterschiede oder Gemeinsamkeiten zwischen diesen Spielarten der Gewalt herauszuarbeiten. Daher folgt die vorliegende Arbeit dieser Tradition in metaanalytischer Form, untersucht folglich bestehende Literatur und setzt diese in einen kausalen Zusammenhang. Leitend für die Literaturanalyse ist die Frage ob sich die Dimensionen schulischer Gewalt, in diesem Falle Mobbing, durch die neuen Kommunikationsmedien verändert haben. Die Beantwortung dieser Frage zielt primär darauf ab herauszufinden, ob Cyber-Mobbing ähnlichen Strukturen folgt, wie Mobbing oder aber spezifische Muster existieren und ob die Schüler, die in Cyber-Mobbing involviert sind, auch in Mobbing verwickelt sind oder von einer Verschiebung der Interaktionsmuster gesprochen werden kann. Handelt es sich bei Cyber-Mobbing also um eine neue Form des Mobbings, oder um ein eigenständiges und unabhängiges Phänomen?

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.

Cyber Crime

Talk given by Gary Kibby from SOCA at the Web Science Industry Week in Dec 2012. Readings and task taken from previous years.

INFO2009 2012-13 Resource Group 16 Cyber Security

This resource is an informational resource that attempts to inform the general public about security and privacy with using the internet.

INFO2009 2012-13 Resource Group 18 Animation Cyber Security

Resource and flyer produced for INFO2009 12/13. An animation on public-key encryption related to cybercrime and cybersecurity. Target audience is undergraduates, but the resource does not assume prior knowledge of the topics, or any in-depth knowledge of IT.

INFO6003 (2013) Cyber Kill Chain -- Reports

These are white papers and reports on Command and Control and Cyber Kill Chain. Consider these readings "almost" required. That is, I'd like you to make a serious effort at reading them.

Justification beliefs of violence, myths about love and cyber dating abuse

Resumen tomado de la publicaci??n

Innovation dynamics and capability in open collaborative cyber communities: implications for cybersecurity

Cybersecurity is a complex challenge that has emerged alongside the evolving global socio-technical environment of social networks that feature connectivity across time and space in ways unimaginable even a decade ago. This paper reports on the preliminary findings of a NATO funded project that investigates the nature of innovation in open collaborative communities and its implications for cyber security. In this paper, the authors describe the framing of relevant issues, the articulation of the research questions, and the derivation of a conceptual framework based on open collaborative innovation that has emerged from preliminary field research in Russia and the UK.

Aphidius ervi preferentially attacks the green morph of the pea aphid, Acyrthosiphon pisum

The pea aphid, Acyrthosiphon pisum Harris (Hemiptera: Aphididae) is found in red and green color morphs. Previous work has suggested that the aphidiine parasitoid Aphidius ervi Haliday preferentially attacks green pea aphids in the field. It is not clear whether these results reflect a real preference, or some unknown clonal difference, such as in immunity, between the aphids used in the previous studies. We used three susceptibility-matched pairs of red and green morph pea aphid clones to test for preferences. In a no-choice situation, the parasitoids attacked equal proportions of each color morph. When provided with a choice, A. ervi was significantly more likely to oviposit into colonies formed from green morphs when the neighboring colony was formed from red morph aphids. In contrast, red morphs were less likely to be attacked when their neighboring colony was of the green morph. By preferentially attacking green colonies, A. ervi may reduce the likelihood of intraguild predation, as it is suggested that visually foraging predators preferentially attack red aphid colonies. Furthermore, if this host choice behavior is replicated in the field, we speculate that color morphs of the pea aphid may interact indirectly through their shared natural enemies, leading to intraspecific apparent competition.

Increasing detection rate of user-to-root attacks using genetic algorithms

An extensive set of machine learning and pattern classification techniques trained and tested on KDD dataset failed in detecting most of the user-to-root attacks. This paper aims to provide an approach for mitigating negative aspects of the mentioned dataset, which led to low detection rates. Genetic algorithm is employed to implement rules for detecting various types of attacks. Rules are formed of the features of the dataset identified as the most important ones for each attack type. In this way we introduce high level of generality and thus achieve high detection rates, but also gain high reduction of the system training time. Thenceforth we re-check the decision of the user-to- root rules with the rules that detect other types of attacks. In this way we decrease the false-positive rate. The model was verified on KDD 99, demonstrating higher detection rates than those reported by the state- of-the-art while maintaining low false-positive rate.

A qualified defense of American drone attacks in northwest Pakistan under international humanitarian law

Since the terrorist attacks of September 11, 2001, international law has had to grapple with the fundamental challenges that large-scale violence carried out by non-State actors poses to the traditional inter- State orientation of international law. Questions related to the “adequacy” and “effectiveness” of international humanitarian law, international human rights law and the law related to the use of force have been particularly pronounced. This paper focuses on the international humanitarian law implications of American drone attacks in northwest Pakistan. A highly-advanced modality of modern warfare, armed drones highlight the possibilities, problems, prospects and pitfalls of high-tech warfare. How is the battlefield to be defined and delineated geographically and temporally? Who can be targeted, and by whom? Ultimately, this paper concludes that American drone attacks in northwest Pakistan are not unlawful as such under international humanitarian law, though, like any tactical decision in the context of asymmetric warfare, they should be continuously and closely monitored according to the dictates of law with sensitivity to facts on the ground.