Masterarbeit im Bereich Sichere Softwareentwicklung
vor 3 Monaten
Überblick
Wir suchen motivierte Studierende, die sich für die Analyse von Sicherheitsanfälligkeiten interessieren und dabei modernste Technologien einsetzen möchten. Diese Masterarbeit liegt an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und Softwaresicherheit.
Herausforderung
Traditionelle Schwachstellenscanner sind effektiv darin, potenzielle Sicherheitslücken im Binärcode zu erkennen. Allerdings können sowohl falsch-positive als auch irrelevante Ergebnisse auftreten. Letztere sind zwar grundsätzlich korrekt, lassen sich jedoch nicht für einen tatsächlichen Angriff nutzen, beispielsweise weil die entsprechende Schwachstelle bestimmte Vorbedingungen erfordert, die nicht eintreten können. Die manuelle Überprüfung der zahlreichen Scanner-Ergebnisse ist insbesondere bei umfangreicher und komplexer Software nicht praktikabel.
Ziel der Arbeit
Um dieses Problem zu adressieren, möchten wir Künstliche Intelligenz einsetzen, um Schwachstellen zu validieren. Hierbei greifen wir auf die umfassenden Daten eines hochwertigen statischen Scanners zurück und nutzen die Fähigkeiten großer generativer KI-Modelle, um neue Antworten, einschließlich (Exploit-)Code, zu generieren. Kann die Schwachstelle erfolgreich ausgenutzt werden, gilt sie als validiert und muss vom Entwickler priorisiert behoben werden. Sollte eine Verifizierung nicht möglich sein, möchten wir durch interaktive Prompting-Techniken versuchen, das KI-Modell mit zusätzlichen Informationen zu versorgen, um entweder doch noch einen Exploit zu erhalten oder eine ausreichende Sicherheit in die Nichtausnutzbarkeit der Schwachstelle zu erlangen.
Technische Ressourcen
Für die Experimente stehen neben GPT-4 auch verschiedene Open Source-Modelle zur Verfügung. Unser hauseigener Scanner VUSC wird als Schwachstellenscanner eingesetzt.
Deine Aufgaben
- Entwicklung einer Methode zur Validierung von Sicherheitsanfälligkeiten mithilfe von KI basierend auf den Ergebnissen des Schwachstellenscanners
- Durchführung von Experimenten und Auswertung der Resultate
Dein Profil
- Studierende im Bereich Informatik, IT-Sicherheit oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse in der Softwaresicherheit sowie in klassischen Schwachstellen (z.B. SQL Injection, XSS, Crypto API Missbrauch)
- Erfahrung im Umgang mit KI-Modellen (insbesondere GPT) und KI-Frameworks (insbesondere DeepSpeed) sind von Vorteil
- Erfahrung mit statischer Codeanalyse ist wünschenswert
Was Du erwarten kannst
- Flexible Arbeitszeiteinteilung
- Einblicke in die Schnittstelle zwischen akademischer Forschung und industrieller Anwendung
Wir schätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Fraunhofer-Gesellschaft spielt eine zentrale Rolle im Innovationsprozess, indem sie sich auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien konzentriert und die Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie verwertet.
Hast Du Interesse an dieser spannenden Herausforderung?
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