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Erkennung von Sicherheitslücken mittels Graph Convolutional Networks

Knaust, Christopher-Tobias (2021) Erkennung von Sicherheitslücken mittels Graph Convolutional Networks. Bachelorarbeit, Friedrich-Schiller-Universität Jena / DLR Institut für Datenwissenschaften.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
587kB

Kurzfassung

Für das automatisierte Auffinden sicherheitskritischer Schwachstellen in Programmcode werden traditionell statische Analysewerkzeuge eingesetzt, welche auf festen Regelwerken basieren. Neuere Forschungsarbeiten versuchen hingegen, Sicherheitslücken mit Methoden des maschinellen Lernens aufzufinden. Die vorliegende Arbeit befasst sich diesbezüglich mit einem Ansatz, der mit Hilfe eines Graph Convolutional Networks die Kontrollflussgraphen von Programmen analysiert. Es wird eine Implementierung dieses VGDetector genannten Modells vorgestellt, welche anschließend mit einer bestehenden Arbeit zum selben Ansatz verglichen wird. Außerdem wird überprüft, inwieweit sich VGDetector auf weitere als die bisher getesteten Sicherheitslücken anwenden lässt.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144846/
Dokumentart:Hochschulschrift (Bachelorarbeit)
Titel:Erkennung von Sicherheitslücken mittels Graph Convolutional Networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Knaust, Christopher-TobiasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:25 Oktober 2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:Programmanalyse, Sicherheitslückenerkennung, Machine learning on Code
Institution:Friedrich-Schiller-Universität Jena / DLR Institut für Datenwissenschaften
Abteilung:Faktultät für Mathematik und Informatik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Intelligente Analysen und Methoden zur sicheren Softwareentwicklung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > IT-Sicherheit
Institut für Datenwissenschaften > Sichere Digitale Systeme
Hinterlegt von: Sonnekalb, Tim
Hinterlegt am:27 Okt 2021 15:47
Letzte Änderung:27 Okt 2021 15:47

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