#Malware Analysis

Projekte

EMRESS - Softwareschutz messbar machen

Im Projekt EMRESS (Evaluation Models for the Resilience and Stealth of Software Protections and Malware) werden Modelle entwickelt, um die Stärke von Softwareschutztechniken quantifizierbar zu machen.

Josef Ressel-Zentrum für konsolidierte Erkennung gezielter Angriffe (TARGET)

Das Josef Ressel-Zentrum für konsolidierte Erkennung gezielter Angriffe (TARGET) ist eine Forschungseinrichtung an der FH St. Pölten. Es erforscht neue Techniken zum Erkennen und Abwehren gezielter Angriffe auf IT-Systeme und entwickelt eine einheitliche Methode zur Abwehr dieser neuen Klasse an Cyber-Bedrohungen.

Privacy and Security in Online Advertisement

Das Projekt Privacy and Security in Online Advertisement (PriSAd) setzt sich zum Ziel, eine ganzheitliche Analyse der Sicherheit und Privatsphäre von Online-Werbenetzwerken durchzuführen.

KAVA-Time – Datenanalyse von Mensch und Maschine

Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data – neue Methoden zur Erfassung von explizitem Expertenwissen und dessen Visualisierung vereinen menschliches Hintergrundwissen mit der Rechenstärke eines Computers.

Usable Privacy Box (upribox) 2

Die Usable Privacy Box (upribox) ist eine Networkbox, die Onlinewerbung und Tracker filtert und somit die Privatsphäre der vernetzten Geräte schützt. Im Nachfolgeprojekt upribox 2 soll der erfolgreiche Prototyp noch einfacher in der Benutzung werden und weitere Funktionen bekommen.

Usable Privacy Box (upribox)

Das Projekt „Usable Privacy Box” (upribox) ist ein Werkzeug zum Schutz der Privatsphäre von Internetnutzerinnen und -nutzern, bei dem die einfache Benutzbarkeit im Vordergrund steht.

Smartphone Security

Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit neuen Verfahren zur biometrischen BenutzerInnenauthentifizierung und zum kryptografischen Zugriffsschutz und Malwareschutz für Smartphones, Tablets und BYOD.

MalwareDef– Erkennen durch Verhaltensbeschreibung

Formale Beschreibungen von potentiell bösartigen Aktionen werden auf einem höheren Abstraktionsniveau als bisher erarbeitet, um proaktive Abwehrmaßnahmen entwickeln zu können.

Data Mining für Malware Klassifizierung

Das Projekt konzentriert sich auf diejenigen Samples, deren Zuordnung zu Clustern mit den bisherigen Methoden nicht oder nur mit großem Aufwand (manuelle Analyse und Zuordnung) zu bewerkstelligen ist.

Publikationen

Luh, R., Schramm, G., Wagner, M., Janicke, H., & Schrittwieser, S. (2018). SEQUIN: a grammar inference framework for analyzing malicious system behavior. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, 01–21. https://doi.org/10.1007/s11416-018-0318-x
Bernard, J., Zeppelzauer, M., Sedlmair, M., & Aigner, W. (2018). VIAL – A Unified Process for Visual-Interactive Labeling. The Visual Computer, 16. https://doi.org/10.1007/s00371-018-1500-3
Aigner, W., Rind, A., & Wagner, M. (2018). KAVA-Time: Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data. In Tagungsband des 12. Forschungsforum der österreichischen Fachhochschulen (FFH) 2018.
Andrienko, N., Lammarsch, T., Andrienko, G., Fuchs, G., Keim, D. A., Miksch, S., & Rind, A. (2018). Viewing Visual Analytics as Model Building. Computer Graphics Forum, 37(6), 275–299. https://doi.org/10.1111/cgf.13324
Wagner, M., Slijepcevic, D., Horsak, B., Rind, A., Zeppelzauer, M., & Aigner, W. (2018). KAVAGait: Knowledge-Assisted Visual Analytics for Clinical Gait Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 25(3), 1528–1542. https://doi.org/10.1109/TVCG.2017.2785271
Rind, A., Iber, M., & Aigner, W. (2018). Bridging the Gap Between Sonification and Visualization. In Proc. AVI Workshop on Multimodal Interaction for Data Visualization (MultimodalVis).
Luh, Robert, Temper, M., Tjoa, S., & Schrittwieser, S. (2018). APT RPG: Design of a Gamified Attacker/Defender Meta Model. In International Workshop on FORmal methods for Security Engineering.
Thür, N., Wagner, M., Schick, J., Niederer, C., Eckel, J., Luh, R., & Aigner, W. (2017). A Bigram Supported Generic Knowledge-Assisted Malware Analysis System: BiG2-KAMAS. In Proceedings of the 10th Forum Media Technology 2017 (pp. 107–115). St. Pölten: CEUR-WS.
Schick, J., Wagner, M., Thür, N., Niederer, C., Rottermanner, G., Tavolato, P., & Aigner, W. (2017). Rule Creation in a Knowledge-assisted Visual Analytics Prototype for Malware Analysis. In Proceedings of the 10th Forum Media Technology 2017 (pp. 116–123). St. Pölten: CEUR-WS.
Federico, P., Wagner, M., Rind, A., Amor-Amorós, A., Miksch, S., & Aigner, W. (2017). The Role of Explicit Knowledge: A Conceptual Model of Knowledge-Assisted Visual Analytics. In 2017 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST) (pp. 92–103). IEEE. https://doi.org/10.1109/VAST.2017.8585498

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