Drahtlose ad-hoc Netzwerke zwischen Fahrzeugen, sog. Vehicular ad-hoc Networks (VANETs), bilden einen Ansatz zur Verbesserung der Verkehrssicherheit, indem sie zukünftige kooperative Fahrerassistenzsysteme ermöglichen. Diese Netzwerke erfordern ein hohes Sicherheitsniveau, sowohl in Bezug auf Datenintegrität und -authentizität als auch im Bereich Datenschutz. Aktuell verfügbare Technologien können diese Anforderungen nicht vollständig erfüllen. Etliche Nachteile aktueller VANET-Ansätze werden in dieser Arbeit aufgezeigt. In dieser Arbeit werden drei Schachpunkte von ETSI ITS bzw. WAVE basierten VANETs identifiziert, welche Angriffe auf Teilnehmer dieser Netzwerke ermöglichen. Diese ergeben sich aus 1. konstanten und für Teilnehmer charakteristischen Datensätzen innerhalb der zyklisch versandten Statusnachrichten, welche den Datenschutz der Fahrzeuge und damit auch ihrer Fahrer gefährden, 2. die Strategie zur Verteilung von digitalen Zertifikaten von Zertifizierungsstellen erlaubt es selbst Angreifern mit minimalen Fähigkeiten (einzelner, statischer Angreifer von außerhalb des Netzwerkes) die Kanallast in einem großen Teilgebiet des Netzwerkes massiv zu erhöhen, 3. GNSS Manipulation durch sog. spoofing erlaubt Angriffe auf zeit- und ortsbasiere Informationen in Fahrzeugen, wodurch sich folgende Gefährdungen ergeben: a. Der Grundanforderung Teilnehmer durch Nichtabstreitbarkeit der gesendeten Daten für ihr Verhalten zur Rechenschaft ziehen zu können wird die Grundlage entzogen, da der Zeitpunkt des Sendens der Daten nicht mehr sicher festgestellt werden kann. b. Die Zugangskontrolle zum System wird gefährdet, da angegriffene Teilnehmer veraltete Nachrichten und digitale Zertifikate akzeptieren. c. Angreifer können einen sog. Sybil Angriff durchführen. Es ist notwendig die identifizierten Sicherheitsprobleme zu beheben um eine sichere Verwendung von VANETs für zukünftige kooperative Fahrerassistenzsysteme zu ermöglichen. Weiterhin werden einige Designprobleme in ETSI ITS Protokollen identifiziert. Die bisherige Art der Nachrichtenzusammensetzung auf den einzelnen Protokollschichten führt häufig zu Gesamtnachrichten, welche die zulässige maximale Gesamtlänge auf niedrigen Protokollschichten überschreitet. Da solche Nachrichten nicht versandt werden könne, können diverse wichtige Datensätze nicht im Netzwerk verteilt werden. Außerdem ist keine verschlüsselte Ende-zu-Ende Kommunikation über eine Multi-Hop Verbindung möglich, da die notwendigen Routing-Informationen den weiterleitenden Teilnehmern nicht zur Verfügung stehen. Es werden Vorschläge diskutiert, wie diese Probleme gelöst werden können. Zur Adressierung der genannten Probleme werden u.a. folgende Maßnahmen vorgeschlagen: 1. Eine sichere Zeitsynchronisierung in VANETs ist notwendig. 2. Das Speichern von mehreren Fahrzeug-Zertifikaten mit gleicher Laufzeit ist zu vermeiden. 3. Das Speichern von Fahrzeug-Zertifikaten mit zukünftiger Laufzeit ist auf ein Minimum zu begrenzen. 4. Konstante und gleichzeitig für Teilnehmer charakteristische Datensätze sind nicht zu versenden. 5. Weitere Mechanismen zur Minimierung der Kanallast durch Zertifikatsverteilung sind notwendig, u.a. a. nach einem Pseudonymwechsel sollte dieser explizit signalisiert werden um das Versenden aller Zertifikate in der Umgebung durch die Detektion eines neuen Nachbarn zu verhindern. b. es sollte keine Verteilung von Zertifikatsketten erfolgen, da einzelne Zertifikate ausreichen. c. die Anzahl der Übermittlungen von Zertifikaten von Zertifizierungsstellen ist zu minimieren. Die Anwendung der genannten Verbesserungen überwindet die meisten Sicherheitsprobleme (1,2, und 3c). Für die weiteren Probleme kann der notwendige Aufwand für einen erfolgreichen Angriff deutlich erhöht werden. / Vehicular ad-hoc networks (VANETs) are an important approach to increase future safety of driving by enabling cooperative advanced driver assistance systems. However, rigid security and privacy requirements employed to conducted wireless data exchange still pose significant challenges for VANET approaches. Several weaknesses of the current state of the art of VANET approaches from ETSI ITS as well as WAVE standard frameworks have been identified in this work. Three main attack surfaces of ETSI ITS or WAVE based VANETs are identified in this thesis, which are 1. constant and distinctive content in data fields within frequently sent VANET messages highly endanger privacy of vehicles, and thereby also their drivers, 2. the distribution strategy of certificate authority (CA) certificates allows even a simple static outsider attacker to massively increase the channel load within a large area around the attacker, which significantly exceeds his own communication range, and 3. GNSS spoofing modifying time and position information inside nodes a. endangers the basic system requirement of accountability by circumventing the nonrepudiation feature of the employed digital signature scheme, b. endangers the access control system by forcing the acceptance of outdated messages and certificates, and c. enables an attacker to perform a Sybil attack. The identified security problems need to be overcome to re-enable secure usage of VANETs and ADASs, which are based on the information obtained via VANETs. Several protocol design weaknesses of the ETSI ITS approach have been identified. It is found that the standardized way of cross layer message assembly leads to frequent violation of low layers’ maximum packet size restrictions. This causes inabilities to distribute important data sets from the application layer. Furthermore, confidential end-to-end encrypted communication over a multi-hop connection is impossible, as forwarders cannot access required routing information. This is caused by incorrect data encryption rules. Approaches to overcome the found shortcomings are proposed and evaluated. To overcome the outlined security issues, several improvements have been proposed. These include, 1. secure time synchronization among nodes, but current mechanisms can hardly provide it, 2. caching of multiple pseudonym certificates being valid during the same time span is to be avoided, 3. pre-caching of pseudonym certificates valid in the future is to be limited to a minimum, 4. presence of constant but distinctive data sets within VANET messages has to be avoided to enable privacy conserving pseudonym changes, 5. mechanisms for limiting the channel load caused by certificate distribution are required, especially a. after a pseudonym change the number of superficial pseudonym certificate distributions due to new neighbor detection should be limited by using explicit signaling of the change, b. sending of certificate chains should be removed altogether, instead individual dissemination should be used for CA certificates, and c. the number of CA certificate deliveries after a request for such a kind of certificate should be limited to a minimum by using targeted requests. By employing the given improvements most of the found security weaknesses can be overcome (issues 1, 2 and 3c). For the remaining weaknesses the required capabilities for a successful attack can be made significantly more challenging.

Performanz ist ein zentraler Bestandteil des Designs von Anonymisierungsdiensten. Ihre zunehmende Popularität führt jedoch zu einer hohen Netzwerklast, die unzulängliche Entwurfsentscheidungen imminent macht. Die Anforderungen und die vielschichtige Architektur von Anonymisierungsdiensten machen die Thematik zu einem anspruchsvollen und zugleich inspirierenden Forschungsgegenstand. Die vorliegende Arbeit diskutiert das Design von sogenannten Niedriglatenz-Anonymisierungsdiensten im Allgemeinen und dem Tor-Netzwerk als relevantesten Vertreter im Speziellen. Es werden Lösungen für eine Reihe von Forschungsfragen entwickelt, die allesamt das Ziel verfolgen, diese Overlay-Netzwerke zu verbessern und sicherer zu gestalten. Es entsteht ein fundamentales Verständnis zu Netzwerkaspekten in Anonymisierungs-Overlays, das die Netzwerklast, als vorherrschende Ursache für die schwache Performanz, thematisiert. / Performance is a pivot point in the design of anonymity overlays. Due to their growing popularity, they are faced with increasing load, which makes design problems imminent. The special requirements and complex architecture of anonymity overlays renders the topic a challenging but likewise inspiring object of research. In this work, we discuss the design of low-latency anonymous communication systems in general and the Tor network as the de-facto standard in particular. We develop solutions to a number of research questions, all collectively following the aim of enhancing and securing such networks. By doing this we create a fundamental technical understanding of networking aspects in anonymity overlays and tackle the most prevalent performance issue experienced today: network congestion.

Machine Learning (ML) profitiert erheblich von der Verfügbarkeit großer Mengen an Trainingsdaten, sowohl im Bezug auf die Anzahl an Datenpunkten, als auch auf die Anzahl an Features pro Datenpunkt. Es ist allerdings oft weder möglich, noch gewollt, mehr Daten unter zentraler Kontrolle zu aggregieren. Multi-Party-Computation (MPC)-Protokolle stellen eine Lösung dieses Dilemmas in Aussicht, indem sie es mehreren Parteien erlauben, ML-Modelle auf der Gesamtheit ihrer Daten zu trainieren, ohne die Eingabedaten preiszugeben. Generische MPC-Ansätze bringen allerdings erheblichen Mehraufwand in der Kommunikations- und Laufzeitkomplexität mit sich, wodurch sie sich nur beschränkt für den Einsatz in der Praxis eignen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Privatsphäreerhaltendes Machine Learning mittels MPC praxistauglich zu machen. Zuerst fokussieren wir uns auf zwei Anwendungen, lineare Regression und Klassifikation von Dokumenten. Hier zeigen wir, dass sich der Kommunikations- und Rechenaufwand erheblich reduzieren lässt, indem die aufwändigsten Teile der Berechnung durch Sub-Protokolle ersetzt werden, welche auf die Zusammensetzung der Parteien, die Verteilung der Daten, und die Zahlendarstellung zugeschnitten sind. Insbesondere das Ausnutzen dünnbesetzter Datenrepräsentationen kann die Effizienz der Protokolle deutlich verbessern. Diese Beobachtung verallgemeinern wir anschließend durch die Entwicklung einer Datenstruktur für solch dünnbesetzte Daten, sowie dazugehöriger Zugriffsprotokolle. Aufbauend auf dieser Datenstruktur implementieren wir verschiedene Operationen der Linearen Algebra, welche in einer Vielzahl von Anwendungen genutzt werden. Insgesamt zeigt die vorliegende Arbeit, dass MPC ein vielversprechendes Werkzeug auf dem Weg zu Privatsphäre-erhaltendem Machine Learning ist, und die von uns entwickelten Protokolle stellen einen wesentlichen Schritt in diese Richtung dar. / Machine learning (ML) greatly benefits from the availability of large amounts of training data, both in terms of the number of samples, and the number of features per sample. However, aggregating more data under centralized control is not always possible, nor desirable, due to security and privacy concerns, regulation, or competition. Secure multi-party computation (MPC) protocols promise a solution to this dilemma, allowing multiple parties to train ML models on their joint datasets while provably preserving the confidentiality of the inputs. However, generic approaches to MPC result in large computation and communication overheads, which limits the applicability in practice. The goal of this thesis is to make privacy-preserving machine learning with secure computation practical. First, we focus on two high-level applications, linear regression and document classification. We show that communication and computation overhead can be greatly reduced by identifying the costliest parts of the computation, and replacing them with sub-protocols that are tailored to the number and arrangement of parties, the data distribution, and the number representation used. One of our main findings is that exploiting sparsity in the data representation enables considerable efficiency improvements. We go on to generalize this observation, and implement a low-level data structure for sparse data, with corresponding secure access protocols. On top of this data structure, we develop several linear algebra algorithms that can be used in a wide range of applications. Finally, we turn to improving a cryptographic primitive named vector-OLE, for which we propose a novel protocol that helps speed up a wide range of secure computation tasks, within private machine learning and beyond. Overall, our work shows that MPC indeed offers a promising avenue towards practical privacy-preserving machine learning, and the protocols we developed constitute a substantial step in that direction.

Immer wenn neue Anforderungen an ein System gestellt werden, müssen die Korrektheit und Konsistenz der Systemspezifikation überprüft werden, was in der Praxis in der Regel manuell erfolgt. Eine mögliche Option, um die Nachteile dieser manuellen Analyse zu überwinden, ist das sogenannte Contract-Based Design. Dieser Entwurfsansatz kann den Verifikationsprozess zur Überprüfung, ob die Anforderungen auf oberster Ebene konsistent verfeinert wurden, automatisieren. Die Verifikation kann somit iterativ durchgeführt werden, um die Korrektheit und Konsistenz des Systems angesichts jeglicher Änderung der Spezifikationen sicherzustellen. Allerdings ist es aufgrund der mangelnden Benutzerfreundlichkeit und der Schwierigkeiten bei der Interpretation von Verifizierungsergebnissen immer noch eine Herausforderung, formale Ansätze in der Industrie einzusetzen. Stellt beispielsweise der Model Checker bei der Verifikation eine Inkonsistenz fest, generiert er ein Gegenbeispiel (Counterexample) und weist gleichzeitig darauf hin, dass die gegebenen Eingabespezifikationen inkonsistent sind. Hier besteht die gewaltige Herausforderung darin, das generierte Gegenbeispiel zu verstehen, das oft sehr lang, kryptisch und komplex ist. Darüber hinaus liegt es in der Verantwortung der Ingenieurin bzw. des Ingenieurs, die inkonsistente Spezifikation in einer potenziell großen Menge von Spezifikationen zu identifizieren. Diese Arbeit schlägt einen Ansatz zur Erklärung von Gegenbeispielen (Counterexample Explanation Approach) vor, der die Verwendung von formalen Methoden vereinfacht und fördert, indem benutzerfreundliche Erklärungen der Verifikationsergebnisse der Ingenieurin bzw. dem Ingenieur präsentiert werden. Der Ansatz zur Erklärung von Gegenbeispielen wird mittels zweier Methoden evaluiert: (1) Evaluation anhand verschiedener Anwendungsbeispiele und (2) eine Benutzerstudie in Form eines One-Group Pretest-Posttest Experiments. / Whenever new requirements are introduced for a system, the correctness and consistency of the system specification must be verified, which is often done manually in industrial settings. One viable option to traverse disadvantages of this manual analysis is to employ the contract-based design, which can automate the verification process to determine whether the refinements of top-level requirements are consistent. Thus, verification can be performed iteratively to ensure the system’s correctness and consistency in the face of any change in specifications. Having said that, it is still challenging to deploy formal approaches in industries due to their lack of usability and their difficulties in interpreting verification results. For instance, if the model checker identifies inconsistency during the verification, it generates a counterexample while also indicating that the given input specifications are inconsistent. Here, the formidable challenge is to comprehend the generated counterexample, which is often lengthy, cryptic, and complex. Furthermore, it is the engineer’s responsibility to identify the inconsistent specification among a potentially huge set of specifications. This PhD thesis proposes a counterexample explanation approach for formal methods that simplifies and encourages their use by presenting user-friendly explanations of the verification results. The proposed counterexample explanation approach identifies and explains relevant information from the verification result in what seems like a natural language statement. The counterexample explanation approach extracts relevant information by identifying inconsistent specifications from among the set of specifications, as well as erroneous states and variables from the counterexample. The counterexample explanation approach is evaluated using two methods: (1) evaluation with different application examples, and (2) a user-study known as one-group pretest and posttest experiment.

In den letzten Jahren wurden viele Methoden entwickelt, um den Schutz der Privatsphäre bei der Veröffentlichung von Daten zu gewährleisten. Die meisten Verfahren anonymisieren eine gesamte Datentabelle, sodass sensible Werte einzelnen Individuen nicht mehr eindeutig zugeordnet werden können. Deren Privatsphäre gilt als ausreichend geschützt, wenn eine Menge von mindestens k sensiblen Werten existiert, aus der potentielle Angreifer den tatsächlichen Wert nicht herausfinden können. Ausgangspunkt für die vorliegende Arbeit ist eine Sequenz von Anfragen auf personenbezogene Daten, die durch ein Datenbankmanagementsystem mit der Rückgabe einer Menge von Tupeln beantwortet werden. Das Ziel besteht darin herauszufinden, ob Angreifer durch die Kenntnis aller Ergebnisse in der Lage sind, Individuen eindeutig ihre sensiblen Werte zuzuordnen, selbst wenn alle Ergebnismengen anonymisiert sind. Bisher sind Verfahren nur für aggregierte Anfragen wie Summen- oder Durchschnittsbildung bekannt. Daher werden in dieser Arbeit Ansätze entwickelt, die den Schutz auch für beliebige Anfragen gewährleisten. Es wird gezeigt, dass die Lösungsansätze auf Matchingprobleme in speziellen Graphen zurückgeführt werden können. Allerdings ist das Bestimmen größter Matchings in diesen Graphen NP-vollständig. Aus diesem Grund werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die in Polynomialzeit eine Teilmenge aller Matchings konstruieren, ohne die Privatsphäre zu kompromittieren. / Over the last ten years many techniques for privacy-preserving data publishing have been proposed. Most of them anonymize a complete data table such that sensitive values cannot clearly be assigned to individuals. Their privacy is considered to be adequately protected, if an adversary cannot discover the actual value from a given set of at least k values. For this thesis we assume that users interact with a data base by issuing a sequence of queries against one table. The system returns a sequence of results that contains sensitive values. The goal of this thesis is to check if adversaries are able to link uniquely sensitive values to individuals despite anonymized result sets. So far, there exist algorithms to prevent deanonymization for aggregate queries. Our novel approach prevents deanonymization for arbitrary queries. We show that our approach can be transformed to matching problems in special graphs. However, finding maximum matchings in these graphs is NP-complete. Therefore, we develop several approximation algorithms, which compute specific matchings in polynomial time, that still maintaining privacy.

Die Menge an in Computernetzwerken verarbeiteten Daten steigt stetig, was Netzwerkgeräte wie Switches, Bridges, Router und Firewalls vor Herausfordungen stellt. Die Performance der verbreiteten, CPU/softwarebasierten Ansätze für die Implementierung dieser Aufgaben ist durch den inhärenten Overhead in der sequentiellen Datenverarbeitung limitiert, weshalb solche Funktionalitäten vermehrt auf dedizierten Hardwarebausteinen realisiert werden. Diese bieten eine schnelle, parallele Verarbeitung mit niedriger Latenz, sind allerdings aufwendiger in der Entwicklung und weniger flexibel. Nicht jede Anwendung kann zudem für parallele Verarbeitung optimiert werden. Diese Arbeit befasst sich mit hybriden Ansätzen, um eine bessere Ausnutzung der jeweiligen Stärken von Soft- und Hardwaresystemen zu ermöglichen, mit Schwerpunkt auf der Paketklassifikation. Es wird eine Firewall realisiert, die sowohl Flexibilität und Analysetiefe einer Software-Firewall als auch Durchsatz und Latenz einer Hardware-Firewall erreicht. Der Ansatz wird auf einem Standard-Rechnersystem, welches für die Hardware-Klassifikation mit einem rekonfigurierbaren Logikbaustein (FPGA) ergänzt wird, evaluiert. Eine wesentliche Herausforderung einer hybriden Firewall ist die Identifikation von Abhängigkeiten im Regelsatz. Es werden Ansätze vorgestellt, welche den redundanten Klassifikationsaufwand auf ein Minimum reduzieren, wie etwa die Wiederverwendung von Teilergebnissen der hybriden Klassifikatoren oder eine exakte Abhängigkeitsanalyse mittels Header Space Analysis. Für weitere Problemstellungen im Bereich der hardwarebasierten Paketklassifikation, wie dynamisch konfigurierbare Filterungsschaltkreise und schnelle, sichere Hashfunktionen für Lookups, werden Machbarkeit und Optimierungen evaluiert. Der hybride Ansatz wird im Weiteren auf ein System mit einer SDN-Komponente statt einer FPGA-Erweiterung übertragen. Auch hiermit können signifikante Performancegewinne erreicht werden. / Network devices like switches, bridges, routers, and firewalls are subject to a continuous development to keep up with ever-rising requirements. As the overhead of software network processing already became the performance-limiting factor for a variety of applications, also former software functions are shifted towards dedicated network processing hardware. Although such application-specific circuits allow fast, parallel, and low latency processing, they require expensive and time-consuming development with minimal possibilities for adaptions. Security can also be a major concern, as these circuits are virtually a black box for the user. Moreover, the highly parallel processing capabilities of specialized hardware are not necessarily an advantage for all kinds of tasks in network processing, where sometimes a classical CPU is better suited. This work introduces and evaluates concepts for building hybrid hardware-software-systems that exploit the advantages of both hardware and software approaches in order to achieve performant, flexible, and versatile network processing and packet classification systems. The approaches are evaluated on standard software systems, extended by a programmable hardware circuit (FPGA) to provide full control and flexibility. One key achievement of this work is the identification and mitigation of challenges inherent when a hybrid combination of multiple packet classification circuits with different characteristics is used. We introduce approaches to reduce redundant classification effort to a minimum, like re-usage of intermediate classification results and determination of dependencies by header space analysis. In addition, for some further challenges in hardware based packet classification like filtering circuits with dynamic updates and fast hash functions for lookups, we describe feasibility and optimizations. At last, the hybrid approach is evaluated using a standard SDN switch instead of the FPGA accelerator to prove portability.