Smart TLS Fuzzing Vector generation

Allgemein

Betreuer: Robert Merget, Juraj Somorovsky

Beginn: Jederzeit

Weitere Details:

Beschreibung

Der Lehrstuhl für Netz- und Datensicherheit entwickelt ein TLS Analyse Framework namens TLS-Attacker. Mit diesem Framework ist es unter anderem möglich beliebig in einen TLS-Handshake einzugreifen und beliebige Nachrichten zu manipulieren. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll evaluiert werden inwiefern sich Machine Learning oder andere Techniken für Protocol-Aware Fuzzing eignet und es soll ein Prototyp für diesen Ansatz in das Fuzzing-Modul von TLS-Attacker integriert werden.

Voraussetzungen

Erfolgreiche Teilnahme an der Netzsicherheit-Vorlesung

Sehr gute Programmierkenntnisse in Java

Kenntnisse mit maschinellem Lernen sind von Vorteil

Kenntnisse im Umgang mit Git und Maven sind von Vorteil aber nicht notwendig