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<div class="csl-entry">Brunner, H. (2011). <i>Analyse und Optimierung von Sicherheitstestergebnissen durch Anwendung von Data-Mining-Methoden</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-51421</div>
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Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description
Zsfassung in engl. Sprache
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dc.description.abstract
Die Anzahl an neuen Software-Produkten ist heute kaum mehr zu überblicken, wobei Software häufig fehlerhaft auf den Markt gebracht wird. Diese Fehler können die Funktion von Software beeinträchtigen, da potenzielle Angreifer dadurch Software kompromittieren und Schaden an sensiblen Daten anrichten können. Deshalb muss Software auf Sicherheitslücken getestet werden, zum Beispiel durch die Verwendung von automatisierten Tests mit der Hilfe von Fuzzern.<br />Das Problem bei automatisierten Sicherheitstests ist die Anzahl an falsch positiven Testergebnissen, welche nachträglich vom Tester überprüft werden müssen.<br />Im Zuge dieser Arbeit werden Sicherheitstestergebnisse mit Data-Mining-Methoden analysiert.<br />Diese sind Association-Mining, Klassifikation, Clusteranalyse (K-Means) und Text-Mining.<br />Durch Anwendung dieser Data-Mining-Methoden wird die Anzahl der falsch erkannten Fehler des Testwerkzeugs reduziert und die Arbeit der Sicherheitstester vereinfacht.
de
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Softwaresicherheit
de
dc.subject
Softwaretest
de
dc.subject
Data-Mining
de
dc.title
Analyse und Optimierung von Sicherheitstestergebnissen durch Anwendung von Data-Mining-Methoden
de
dc.title.alternative
Analysis and optimization of security test results by applying data mining methods