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Softwaresysteme haben einen zunehmenden Einfluss auf unser tägliches Leben. Viele Systeme verarbeiten sensitive Daten oder steuern wichtige Infrastruktur, was die Bereitstellung sicherer Software unabdingbar macht. Derartige Systeme werden aus Aufwands- und Kostengründen selten erneuert. Oftmals werden Systeme, die zu ihrem Entwurfszeitpunkt als sicheres System geplant und implementiert wurden, deswegen unsicher, weil sich die Umgebung dieser Systeme ändert. Dadurch, dass verschiedenste Systeme über das Internet kommunizieren, sind diese auch neuen Angriffsarten stetig ausgesetzt. Die Sicherheitsanforderungen an ein System bleiben unberührt, aber neue Erkenntnisse wie die Verwundbarkeit eines zum Entwurfszeitpunkt als sicher geltenden Verschlüsselungsalgorithmus erzwingen Änderungen am System. Manche Sicherheitsanforderungen können dabei nicht anhand des Designs sondern nur zur Laufzeit geprüft werden. Darüber hinaus erfordern plötzlich auftretende Sicherheitsverletzungen eine unverzügliche Reaktion, um eine Systemabschaltung vermeiden zu können. Wissen über geeignete Sicherheitsverfahren, Angriffe und Abwehrmechanismen ist grundsätzlich verfügbar, aber es ist selten in die Softwareentwicklung integriert und geht auf Evolutionen ein.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Sicherheit langlebiger Software unter dem Einfluss von Kontext-Evolutionen bewahrt werden kann. Der vorgestellte Ansatz S²EC²O hat zum Ziel, die Sicherheit von Software, die modellbasiert entwickelt wird, mithilfe von Ko-Evolutionen wiederherzustellen.
Eine Ontologie-basierende Wissensbasis wird eingeführt, die sowohl allgemeines wie auch systemspezifisches, sicherheitsrelevantes Wissen verwaltet. Mittels einer Transformation wird die Verbindung der Wissensbasis zu UML-Systemmodellen hergestellt. Mit semantischen Differenzen, Inferenz von Wissen und der Erkennung von Inkonsistenzen in der Wissensbasis werden Kontext-Evolutionen erkannt.
Ein Katalog mit Regeln zur Verwaltung und Wiederherstellung von Sicherheitsanforderungen nutzt erkannte Kontext-Evolutionen, um mögliche Ko-Evolutionen für das Systemmodell vorzuschlagen, welche die Einhaltung von Sicherheitsanforderungen wiederherstellen.
S²EC²O unterstützt Sicherheitsannotationen, um Modelle und Code zum Zwecke einer Laufzeitüberwachung zu koppeln. Die Adaption laufender Systeme gegen Bedrohungen wird ebenso betrachtet wie Roundtrip-Engineering, um Erkenntnisse aus der Laufzeit in das System-Modell zu integrieren.
S²EC²O wird ergänzt um eine prototypische Implementierung. Diese wird genutzt, um die Anwendbarkeit von S²EC²O im Rahmen einer Fallstudie an dem medizinischen Informationssystem iTrust zu zeigen.
Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag, um die Entwicklung und Wartung langlebiger Softwaresysteme in Bezug auf ihre Sicherheit zu begleiten. Der vorgestellte Ansatz entlastet Sicherheitsexperten bei ihrer Arbeit, indem er sicherheitsrelevante Änderungen des Systemkontextes erfasst, den Einfluss auf die Sicherheit der Software prüft und Ko-Evolutionen zur Bewahrung der Sicherheitsanforderungen ermöglicht.
Absicherung der analytischen Interpretation von Geolokalisierungsdaten in der Mobilfunkforensik
(2019)
Zusammenfassung
Lokalisierungsdienste gehören mit zu den wesentlichen Merkmalen moderner mobiler Endgeräte. Neben der Tatsache, dass Standortdaten zur Rekonstruktion eines Bewegungsprofils genutzt werden können, steigt der Anteil der zu untersuchenden Geräten mit entsprechender Ausstattung im Rahmen von polizeilichen Ermittlungen enorm an.
Motivation
Ziel dieser Arbeit ist es, tiefergehendes Wissen um Geolokalisierungsfragen im Bereich der Mobilfunkforensik aufzubauen, um die in den Geräten gespeicherten Standortdaten forensisch auswertbar zu machen. Darüber hinaus sollen Werkzeuge entwickelt werden, die die spezifischen Bedürfnisse der Strafverfolgungsbehörden berücksichtigen.
Probleme
Die Prozesse der Geolokalisierung in Smartphones sind komplex. Um seine Position zu lokalisieren zu können, müssen verschiedene Referenzsysteme wie z. B. GPS, Funkzellen oder WLAN-hotspots in unterschiedlicher Art und Weise verknüpft werden. Der gesamte Lokalisierungsmechanismus ist geistiges Eigentum der Hersteller und nicht mit dem Ziel forensischer Auswertungen entstanden. Ein grundlegendes Problem der forensischen Untersuchung ist, dass hauptsächlich Referenzpunkte anstelle reeller Gerätepositionen gespeichert werden. Darüber hinaus bestehen die Geolokalisierungsinformationen aus Bits und Bytes bzw. numerischen Werten, die zuverlässig an ihre Bedeutung geknüpft werden müssen. Die gewonnenen Lokalisierungsdaten sind ferner lückenhaft und stellen lediglich einen Teil des gesamten Prozesses bzw. der Gerätenutzung dar. Dieser Datenverlust muss bestimmt werden, um eine zuverlässige Aussage hinsichtlich der Vollständigkeit, Integrität und Genauigkeit der Daten zu ermöglichen. Zu guter Letzt muss, wie für jedes Beweismittel einer kriminalistischen Untersuchung, gesichert sein, dass eine Manipulation der Daten bzw. Fehler bei der Positionsschätzung des Gerätes keinen nachteiligen Einfluss auf die Auswertung haben.
Forschungsfragen
Im Zusammenhang mit Lokalisierungsdiensten in modernen Smartphones kommt es im forensischen Alltag immer wieder zu ähnlichen Fragestellungen:
* Lassen sich Standorte zu jedem beliebigen Zeitpunkt ermitteln?
* Wie genau sind die ermittelten Geodaten des Smartphones?
* Werden Standortdaten aus Smartphones vor Gericht Bestand haben?
Forschungsansatz
Zur besseren Nachvollziehbarkeit der Prozesse in modernen Smartphones und um die Qualität und Zuverlässigkeit von Geolokalisierungsdaten zu bewerten, sollen Standortdaten verschiedener Plattformen sowohl theoretisch analysiert als auch praktisch während der Lokalisierung betrachtet werden. Der Zusammenhang zwischen Daten und Entstehungskontext wird mithilfe experimenteller Live-Untersuchungen sowie Desktop- und nativen Anwendungen auf den mobilen Endgeräten untersucht werden.
Ergebnis
Im Rahmen dieser Arbeit konnten mithilfe der entwickelten Werkzeuge die forensische Untersuchung verbessert sowie die analytische Interpretation von Geodaten von- bzw. direkt auf modernen Smartphones durchgeführt werden. Dabei hat sich ein generisches Modell zur Beurteilung der Qualität von Standortdaten herauskristallisiert, das sich allgemein auf die ermittelten Geodaten aus mobilen Endgeräten anwenden lässt.
Over the past few decades society’s dependence on software systems has grown significantly. These systems are utilized in nearly every matter of life today and often handle sensitive, private data. This situation has turned software security analysis into an essential and widely researched topic in the field of computer science. Researchers in this field tend to make the assumption that the quality of the software systems' code directly affects the possibility for security gaps to arise in it. Because this assumption is based on properties of the code, proving it true would mean that security assessments can be performed on software, even before a certain version of it is released. A study based on this implication has already attempted to mathematically assess the existence of such a correlation, studying it based on quality and security metric calculations. The present study builds upon that study in finding an automatic method for choosing well-fitted software projects as a sample for this correlation analysis and extends the variety of projects considered for the it. In this thesis, the automatic generation of graphical representations both for the correlations between the metrics as well as for their evolution is also introduced. With these improvements, this thesis verifies the results of the previous study with a different and broader project input. It also focuses on analyzing the correlations between the quality and security metrics to real-world vulnerability data metrics. The data is extracted and evaluated from dedicated software vulnerability information sources and serves to represent the existence of proven security weaknesses in the studied software. The study discusses some of the difficulties that arise when trying to gather such information and link it to the difference in the information contained in the repositories of the studied projects. This thesis confirms the significant influence that quality metrics have on each other. It also shows that it is important to view them together as a whole and suppose that their correlation could influence the appearance of unwanted vulnerabilities as well. One of the important conclusions I can draw from this thesis is that the visualization of metric evolution graphs, helps the understanding of the values as well as their connection to each other in a more meaningful way. It allows for better grasp of their influence on each other as opposed to only studying their correlation values. This study confirms that studying metric correlations and evolution trends can help developers improve their projects and prevent them from becoming difficult to extend and maintain, increasing the potential for good quality as well as more secure software code.
Datenflussmodelle in der Literatur weisen oftmals einen hohen Detailgrad auf, der sich auf die auf den Modellen durchgeführten Datenflussanalysen überträgt und diese somit schwerer verständlich macht. Da ein Datenflussmodell, das von einem Großteil der Implementierungsdetails des modellierten Programms abstrahiert, potenziell leichter verständliche Datenflussanalysen erlaubt, beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Spezifikation und dem Aufbau eines stark abstrahierten Datenflussmodells und der Durchführung von Datenflussanalysen auf diesem Modell. Das Modell und die darauf arbeitenden Analysen wurden testgetrieben entwickelt, sodass ein breites Spektrum möglicher Datenflussszenarien abgedeckt werden konnte. Als konkrete Datenflussanalyse wurde unter anderem eine statische Sicherheitsprüfung in Form einer Erkennung unzureichender Nutzereingabenbereinigungen durchgeführt. Bisher existiert kein Datenflussmodell auf einer ähnlich hohen Abstraktionsebene. Es handelt sich daher um einen einzigartigen Lösungsentwurf, der Entwicklern die Durchführung von Datenflussanalysen erleichtert, die keine Expertise auf diesem Gebiet haben.
Für die Entwicklung sicherer Softwaresysteme erweitert UMLsec die UML durch die Definition von Sicherheitsanforderungen, die erfüllt sein müssen. In Klassendiagrammen können Attribute und Methoden von Klassen Sicherheitseigenschaften wie secrecy oder integrity haben, auf die nicht authorisierte Klassen keinen Zugriff haben sollten. Vererbungen zwischen Klassen erzeugen eine Komplexität und werfen die Frage auf, wie man mit der Vererbung von Sicherheitseigenschaften umgehen sollte. Neben der Option in sicherheitskritischen Fällen auf Vererbungen zu verzichten, gibt es im Gebiet der objektorientierten Datenbanken bereits viele allgemeine Recherchen über die Auswirkungen von Vererbung auf die Sicherheit. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Ähnlichkeiten und Unterschiede von der Datenbankseite und den Klassendiagrammen zu identifizieren und diese Lösungsansätze zu übertragen und zu formalisieren. Eine Implementierung des Modells evaluiert, ob die Lösungen in der Praxis anwendbar sind.