KIBERLAB témák 2023/2024 2.félév
1. Banki alkalmazásra alkalmas Honeypot rendszerek architektúráinak elemzése
A cél a potenciális internetes támadások vizsgálata érdekében a state-of-the-art Honeypot rendszerek architektúráinak elemzése és a banki alkalmazásokhoz legalkalmasabb új megoldások tervezése és validálása.
A félévben elvégzendő feladatok a témában:
Honeypot tervezése (valós gépek architektúrái alapján), statisztikai adatgyűjtés tervezése, prototípus készítés.
A hallgató feltárja a Honeypot rendszerek fajtáit, céljait, lehetséges megvalósítási módjait, majd megkezdi a kiválasztott architektúrájú rendszer tervezését és prototípusának kidolgozását. Kapcsolódó feladat a logolás és az eredmények feldolgozásának előkészítése is.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Jó hálózati ismeretekkel rendelkező hallgatót keresünk a témára, aki szeret nagyobb rendszerek tervezésében részt venni.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- Gyakorlati tapasztalatot lehet szerezni hálózati támadási és védelmi megoldásokkal kapcsolatban, a hallgató megismerheti a banki informatikai infrastruktúrát.
2. Adathalászatot azonosító kibervédelmi módszerek kidolgozása és validálása
A cél a korábban elkezdett labormunka folytatásaként az elkészült hírletöltő crawler kibervédelmi célokra történő használatának tervezése és a szükséges prototípus elkészítése.
A félévben elvégzendő feladatok a témában:
Adathalász weboldalak vizsgálata, elemzése.
A hallgató feladata a folyamatosan változó, külső inputból érkező adathalász domain-ek folyamatos vizsgálata, változások esetén az oldalak újra töltése, az eredmények összehasonlító elemzése.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akinek van tapasztalata crawlerek használatában és adatbázisok tervezésében, kialakításában.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- Adathalászati technikák, és az ellenük történő védekezési folyamatok megismerése.
Cikkek egyediségének a vizsgálata, csoportosítása
A hallgató a hírletöltő crawler által épített adatbázisban kibervédelmi hírek egyediségét vizsgálja, és tervez egy rendszert, ami csoportosítja az azonos témában írt cikkeket, és hatékonyan tudja értékelni ezeknek a híreknek a fontosságát. Cél az is, hogy a fontosnak ítélt cikkekből automatizált módon kigyűjtésre kerüljenek az új, a cikkekben leírt kompromittáltság indikátorok (Indicators of Compromise, IoC).
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akinek van tapasztalata adatfeldolgozás területén és érdekli a szövegfeldolgozás gyakorlati alkalmazása.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismerheti a szövegösszehasonlítási és klasszifikációs algoritmusokat.
3. Posztkvantum kriptográfia
A cél biztonságkritikus banki alkalmazási területek azonosítása posztkvantum kriptográfia bevezetésének szükségessége szempontjából, kockázatelemzés és költségmodellek kidolgozása.
Ebben a félévben végezhető feladatok a témában:
Gyakorlatban alkalmazható megoldások tervezése, elemzése
A hallgató megvizsgája, hogy melyek azok a területek, ahol már bevezethető lenne egy kvantumtámadásnak ellenálló kriptográfiai algoritmus, különös tekintettel a mobilos alkalmazásokra.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a poszt-kvanum kriptográfia és a matematika, és van webtechnológiai ismerete is.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismerheti az legújabb titkosítási algoritmusokat a témában, és mélyebb hálózati ismereteket is szerezhet.
Kockázatok elemzése, összefoglalása
A hallgató a Bank központi rendszereit részletesen megismerve készít különböző költségmodellek alapján elemzést arról, hogy melyik rendszer mennyire számít védettnek jelenleg, hol vannak a kritikus pontok, hogy lehetne ezeket javítani.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a poszt-kvanum kriptográfia és a matematika, és érdekli a kockázatelemzés, nagyobb rendszerek elemzése.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismerheti a banki informatikai infrastruktúrát, illetve bankban alkalmazott kockázatelemzési módszertanokat is.
Digitális aláírások
Annak a vizsgálata, hogy a digitálisan aláírt dokumentumokra mekkora veszélyt jelent a Q-nap, miként lehet az ellen védekezni, hogy a digitális aláírással ellátott dokumentumok elveszítsék a hitelességüket.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a poszt-kvanum kriptográfia és a matematika, és érdekli a pénzügyi digitális aláírások témaköre.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A digitális aláírások és a legújabb poszt-kvantum algoritmusok mélyebb megismerése lehetséges a kutatással gyakorlati és elméleti szempontból is.
4. Mesterséges Intelligencia, LLM rendszerek biztonsági kérdései
A kutatás a Mesterséges Intelligencia és azon belül kiemelten a nagy nyelvi modellek (LLM) biztonságát vizsgálja.
Ebben a félévben végezhető feladatok a témában:
Biztonságos tervezés, fejlesztés
A hallgató feladata az ilyen modellek fejlesztésekor történő biztonsági kontrollok megismerése, elemzése, tesztelése, majd ezekből egy ajánlás kidolgozása.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek témaköre.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a nagy nyelvi modellek biztonsági kihívásait és az ezekhez kapcsolódó védelmi megoldásokat.
Tesztelési módszertan kidolgozása
A kutatás célja egy olyan módszertan kidolgozása, amely az ilyen rendszerek biztonsági kontrolljainak a megkerülhetőségét vizsgálja. A hallgató a kutatás során kialakított módszertant felhasználva biztonsági ajánlást készít LLM rendszerek teszteléséhez.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek témaköre, továbbá nyitott a kreatív megoldások kitalálására a kontrollok megkerüléséréhez.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a nagy nyelvi modellek biztonsági kihívásait és az ezekhez kapcsolódó védelmi megoldásokat.
Rosszindulatú használat detektálása
A hallgató elemzést készít arról, hogy milyen módszerekkel lehet a rosszindulatú használatot detektálni a nagy nyelvi modellekre épülő rendszerek esetén. A megoldások között előnyt élveznek az MI-n alapuló megoldások.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek témaköre.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a nagy nyelvi modellek biztonsági kihívásait és az ezekhez kapcsolódó védelmi megoldásokat, és a támadások mesterséges intelligenciával történő detektálásának technikáit.
Mesterséges intelligencián alapuló rendszerek jogi problémáinak a vizsgálata
A hallgató összegyűjti és elemzi a hatályos hazai, uniós és nemzetközi vonatkozó jogszabályokat. Megnézi, hogy mely területek a legkockázatosabbak jogi szempontból egy bank működése során és ezek hogyan vannak szabályozva, melyek a szabályozatlan, kockázatos területek.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek témaköre, és ezek jogi háttere.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a nagy nyelvi modellek jogi kihívásait és az ezekhez kapcsolódó irányelveket, jogszabályokat.
5. DRM védett videón alapuló védelmi megoldások vizsgálata
A projekt célja egy használható DRM-rendszer tervezése.
Médiamegosztó package kutatás
A hallgató megkeresi és esettanulmányként bemutatja a feladathoz megfelelő eszközt, ami képes médiafájlok titkosítására, hatékony csomagolására. A hallgató továbbá javaslatokat tesz új módszerek tervezésére.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel digitális jel-és képfeldolgozás, és az ezekhez kapcsolódó védelmi technológiák.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a DRM rendszerek technológiáját, ezek gyakorlati alkalmazását.
6. Nyílt forráskódú rendszerek biztonsági vizsgálata
A projekt célja ingyenesen elérhető támadó eszközök vizsgálata biztonsági szempontból.
Penteszt eszközök vizsgálata
A kutatás célja megismerni és biztonsági szempontból elemezni a mesterséges intelligenciát használó nyílt forráskódú kiberbiztonsági eszközöket , azok erősségeit és gyengeségeit megvizsgálni, abból a célból, hogy később használni lehessen őket, illetve hatékonyabban védekezni ellenük.
Kinek a jelentkezését várjuk?
- Olyan hallgatókat keresünk erre a feladatra, akit érdekel az etikus hackelés és a mesterséges intelligencia témaköre.
Mit lehet a kutatással tanulni?
- A hallgató megismeri a legújabb pentesztelő alkalmazásokat, és az ezekhez kapcsolódó kihívásokat.