The Internet is a massive, complex system held together by a protocol from the 1990s called BGP (Border Gateway Protocol). The problem? BGP was built on trust, and that trust is now a critical vulnerability. Every day, BGP hijacks and route leaks redirect massive amounts of traffic, causing major outages, enabling cryptocurrency theft, and facilitating state-level espionage. We are looking for motivated students to join our cutting-edge research on routing security and RPKI. We have a variety of topics that range from the hunting down new vulnerabilities and attack vectors, to large-scale internet security evaluations, and secure protocol design.

Fuzzing ist eine Technologie zur Automatisierung der Analyse von Implementierungen auf Fehler, Bugs und Schwachstellen. Moderne Fuzzing-Techniken haben die Analyse von Parsern und Protokollimplementierungen nach Sicherheitsproblemen erheblich beschleunigt. In unserer Forschungsgruppe entwickeln, nutzen und innovieren wir Fuzzing-Frameworks für kryptografische Internetprotokolle.

Wir suchen motivierte Studierende für die Forschung, Entwicklung und Integration von Komponenten für unsere Fuzzing-Frameworks. Die Themen reichen von ausgefeilten Mutationsstrategien über die Integration von Oracle-Techniken bis hin zur Lösung von Komplexitäts- und Skalierungsproblemen. Unsere Hauptentwicklungssprachen sind Rust und Python, daher wird Erfahrung damit oder umfassende Lernbereitschaft erwartet. Darüber hinaus sollten Interessenten mit der Arbeit unter Linux vertraut sein, sich mit Build- und Virtualisierungsprozessen auskennen und ihre Arbeit sorgfältig dokumentieren können. Für weitere Informationen nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Denial-of-Service (DoS) Angriffe haben das Ziel, Internetinfrastruktur auf verschiedenste Weise lahmzulegen. Insbesondere sind verteilte Server, die eigenständig oder rekursiv Ressourcen aus dem Internet anfragen, anfällig für Mißbrauch zu Distributed-DoS (DDoS) Angriffen. Entscheidend ist der Ampflification Factor solcher Systeme: Kann mit wenigen Nachrichten des Angreifers eine größere Menge an Traffic verursacht werden? Das Ziel der Arbeit ist, Mechanismen und Angriffsvektoren in der Internetinfrastruktur, die sich zu (D)DoS Angriffen eignen, zu erforschen, analysieren und bewerten.

Studenten und Studentinnen, die sich für das Thema interessieren, sollten Hintergrundwissen zu verteilten Systemen, Internetprotokollen, Netzwerkkomponenten und grundlegenden Konzepten der Cybersicherheit haben (bzw. bereit sein, sich dieses vor Antritt der Arbeit anzueignen). Darüber hinaus werden Kentnisse in C (ggf. Python, Rust) und Erfahrungen mit Linux vorausgesetzt.

DNS tunneling is a technique by which a covert communication can be realized bypassing firewalls or other network packet filters. This is achieved by encoding the information in DNS queries and responses, the permeability of which through network filters is essential for the internet functionality. The goal of this thesis is to develop and implement a novel DNS tunnel that incompasses new encoding strategies to potentially achieve higher traffic volume and lower detectablilty compared to existing implementations. It should be explored, which DNS protocol features are viable for use and evaluated, how they comparatively perform compared to existing solutions.

Students interested in this topic are ideally expected to be knowledgable about networks and internet protocols, have prior experience in programming with Python and are proficient in working with Linux to the extend of setting up containerized applications, network configurations, and firewalls.

Both defending against and exploiting a software vulnerability draw on the same underlying understanding of its weakness. If this also holds true for large language models (LLMs), the consequence is clear: a model that is adept at defence is likely to be adept at attack, and guardrails merely conceal this tendency rather than eliminating it. However, this is difficult to measure directly because alignment and guardrails suppress offensive answers while leaving defensive ones largely untouched. Consequently, a naive comparison confuses capability with willingness to answer. This thesis measures both capabilities on the same vulnerabilities, once with guardrails active and once with refusal removed, and uses the difference as the quantity of interest. Both directions are scored by execution rather than wording, making them directly comparable. All work is carried out on open-weight models in an isolated environment, using only published datasets and jailbreak methods as measurement instruments.

Jailbreaking attacks are performed by providing specific inputs to a language model that leads to it providing outputs that are unsafe/unintended. With the advancement of Large Language Models (LLMs), they have also improved substantially in code completion and generation capabilities, and have become very prominent within the software development workflow, usually in the form of autocompletion/suggestion or vibe coding. However, code projects provide a greater number of exploitable vectors to perform jailbreaking attacks, e.g. variable names, file names, functions, comments, enabling evasion of current filtration methods used by LLMs to prevent them. The goal of this thesis is to develop a mitigation strategy to help prevent jailbreaking attacks within the code project setting

Deep agent systems use a hierarchy of agents, where a high-level agent assigns tasks to lower-level agents. This thesis focuses on two closely related parts of such systems: how prompts are assigned to lower-level agents, and how the agents are organised and work together within the overall system. The prompting strategy can influence the behaviour of individual agents as well as the performance of the full multi-agent system. At the same time, the way in which agents are connected, tasks are delegated, and results are passed back to higher-level agents may also affect the final result. The thesis will investigate these aspects in cybersecurity applications.

Das internet besteht aus Millionen von Netzwerken, die alle verschiedenen Organisationen gehören und eine Vielzahl von Diensten anbieten. Informationen über diese Präfixe zu sammeln und auszuwerten ist schwierig und komplex, insbesondere für großangelegte Studien. Zwar kann ein beliebiger Internetnutzer eine Teilmenge von Informationen pro Netzwerk ermitteln, indem dieser verschiedene Online-Ressourcen anfrägt, sind die dadurch gewonnenen Daten häufig unvollständig und veraltet, und der Aufbau eines Netzwerkprofils erfordert die Einbindung und semantische Verarbeitung von Daten aus zahlreichen Quellen unter verschiedensten Formaten.

Mit dieser Arbeit soll Ordnung ins Chaos gebracht werden. Das Ziel ist die Entwicklung eines LLM-gestützten Agenten, der Präfixinformationen aus mehreren Quellen sammelt, extrahiert und kategorisiert, um einen Datensatz mit Internet-Präfixinformationen zu erstellen. Studierende, die sich für dieses Thema interessieren, müssen über sehr gute Programmierkenntnisse (in einer beliebigen Sprache) verfügen und entweder bereits Erfahrung mit LLMs haben oder bereit sein, sich im Rahmen der Arbeit intensives Wissen im Umgang mit LLMs anzueignen, sie zu trainieren und zu verfeinern. Dieses Thema erfordert Kenntnisse oder Lernbereitschaft im Aufbau von RAG-Pipelines.

Ähnlich wie unser Universum ist auch das Internet von Hintergrundstrahlung (IBR) durchzogen: Millionen unerwünschter Pakete werden täglich an IPs und Ports gesendet, die nicht darauf eingestellt sind, diese auch zu empfangen. Diese Pakete können entweder harmlos (fälschlicherweise gesendet, Fehlkonfigurationen von Diensten/Scannern) oder bösartig sein (Würmer, DDoS-Backscatter, Schwachstellenscanner). Unabhängig gibt ist die Verschmutzung des Internetverkehrs Aufschluss über die Schattenseiten des Internets: verwaistete und falsch konfigurierte Server, Malware auf der Suche nach einem neuen Zuhause, infizierte Hosts (Bots), die das Internet nach neuen Peers durchsuchen, usw.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, historische und aktuelle Daten zur Hintergrundstrahlung zu analysieren, den IBR-Verkehr zu bewerten, Sender und Zweck dieses Verkehrs zu profilieren und Maßnahmen zur Eindämmung vorzuschlagen. Studierende, die sich für dieses Thema interessieren, müssen über gute Programmierkenntnisse in einer Sprache ihrer Wahl und Vertrautheit mit Netzwerkprotokollen verfügen.

DNS tunneling is a technique by which a covert communication can be realized bypassing firewalls or other network packet filters. This is achieved by encoding the information in DNS queries and responses, the permeability of which through network filters is essential for the internet functionality. The goal of this thesis is to develop and implement a novel DNS tunnel that incompasses new encoding strategies to potentially achieve higher traffic volume and lower detectablilty compared to existing implementations. Research should measure the current state of the DNS architecture and quantify the practicability of novel approaches.

Students interested in this topic are ideally expected to be knowledgable about networks and internet protocols, have prior experience in programming with Python and are proficient in working with Linux to the extend of setting up containerized applications, network configurations, and firewalls.