@phdthesis{Ring2021,
  author    = {Ring, Markus},
  title     = {Detektion sicherheitskritischer Ereignisse in Unternehmensnetzwerken mittels Data Mining},
  doi       = {10.25972/OPUS-21956},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-219561},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {E-Mails, Online Banking und Videokonferenzen sind aus unserem heutigen Alltag nicht mehr wegzudenken. Bei all diesen Aktivit{\"a}ten werden zahlreiche personenbezogene Informationen und vertrauensw{\"u}rdige Daten digital {\"u}bertragen und gespeichert. Zur Sicherstellung der digitalen Daten vor unbefugten Zugriffen und Manipulationen existieren verschiedenste Konzepte, Methoden und Verfahren, die sich unter dem Begriff IT-Sicherheit zusammenfassen lassen. Klassische Sicherheitsl{\"o}sungen aus dem Bereich IT-Sicherheit sind Firewalls und Virenscanner. Derartige Ans{\"a}tze sind meist regelbasiert und pr{\"u}fen Dateien beziehungsweise eingehenden Netzwerkverkehr anhand einer Liste bekannter Angriffssignaturen. Folglich k{\"o}nnen diese Systeme nur bereits bekannte Angriffsszenarien detektieren und bieten keinen Schutz vor neuartigen Angriffen. Somit entsteht im Bereich IT-Sicherheit ein Wettlauf zwischen Hackern und IT-Sicherheitsexperten, bei dem die Hacker stets nach neuen Mitteln und Wegen suchen, die existierenden Sicherheitsl{\"o}sungen zu {\"u}berwinden, w{\"a}hrend IT-Sicherheitsexperten stetig ihre Schutzmechanismen verbessern. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Detektion von Angriffsszenarien in Unternehmensnetzwerken mithilfe von Data Mining-Methoden. Diese Methoden sind in der Lage anhand von repr{\"a}sentativen Daten die darin enthaltenen Strukturen zu erlernen und zu generalisieren. Folglich k{\"o}nnen sich Data Mining-Methoden grunds{\"a}tzlich zur Detektion neuer Angriffsszenarien eignen, wenn diese Angriffsszenarien {\"U}berschneidungen mit bekannten Angriffsszenarien aufweisen oder sich wesentlich vom bekannten Normalverhalten unterscheiden. In dieser Arbeit werden netzwerkbasierte Daten im NetFlow Format analysiert, da diese einen aggregierten {\"U}berblick {\"u}ber das Geschehen im Netzwerk bieten. H{\"a}ufig k{\"o}nnen Netzwerkdaten aufgrund datenschutzrechtlicher Bedenken nicht ver{\"o}ffentlicht werden, was f{\"u}r die Erzeugung synthetischer, aber realistischer Netzwerkdaten spricht. Des Weiteren f{\"u}hrt die Beschaffenheit der Netzwerkdaten dazu, dass eine Kombination von kontinuierlichen und kategorischen Attributen analysiert werden muss, was vor allem das Vergleichen der Daten bez{\"u}glich ihrer {\"A}hnlichkeit erschwert. Diese Arbeit liefert methodische Beitr{\"a}ge zu jeder der drei genannten Herausforderungen. Im Bereich der Abstandsberechnung kategorischer Werte werden mit ConDist und IP2Vec zwei unterschiedliche Ans{\"a}tze entwickelt. ConDist ist ein universell einsetzbares Abstandsmaß zur Berechnung von Abst{\"a}nden zwischen Datenpunkten, die aus kontinuierlichen und kategorischen Attributen bestehen. IP2Vec ist auf Netzwerkdaten spezialisiert und transformiert kategorische Werte in kontinuierliche Vektoren. Im Bereich der Generierung realistischer Netzwerkdaten werden neben einer ausf{\"u}hrlichen Literaturrecherche zwei unterschiedliche Ans{\"a}tze vorgestellt. Zun{\"a}chst wird ein auf Simulation basierter Ansatz zur Generierung flowbasierter Datens{\"a}tze entwickelt. Dieser Ansatz basiert auf einer Testumgebung und simuliert typische Benutzeraktivit{\"a}ten durch automatisierte Python Skripte. Parallel hierzu wird ein zweiter Ansatz zur synthetischen Generierung flowbasierter Netzwerkdaten durch Modellierung mithilfe von Generative Adversarial Networks entwickelt. Dieser Ansatz erlernt die zugrundeliegenden Eigenschaften der Netzwerkdaten und ist anschließend in der Lage, neue Netzwerkdaten mit gleichen Eigenschaften zu generieren.W{\"a}hrend sich der erste Ansatz zur Erstellung neuer Datens{\"a}tze eignet, kann der zweite Ansatz zur Anreicherung existierender Datens{\"a}tze genutzt werden. Schließlich liefert diese Arbeit noch zwei Beitr{\"a}ge zur Detektion von Angriffsszenarien. Im ersten Beitrag wird ein Konzept zur Detektion von Angriffsszenarien entwickelt, welches sich an die typischen Phasen eines Angriffsszenarios orientiert. Im zweiten Beitrag werden eine {\"u}berwachte und eine un{\"u}berwachte Methode zur Detektion von langsamen Port Scans vorgestellt.},
  subject      = {Data Mining},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Brzoska2020,
  author    = {Brzoska, Jan},
  title     = {Market forecasting in China: An Artificial Neural Network approach to optimize the accuracy of sales forecasts in the Chinese automotive market},
  doi       = {10.25972/OPUS-20315},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-203155},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Sales forecasts are an essential determinant of operational planning in entrepreneurial organizations. However, in China, as in other emerging markets, monthly sales forecasts are particularly challenging for multinational automotive enterprises and suppliers. A chief reason for this is that conventional approaches to sales forecasting often fail to capture the underlying market dynamics. To that end, this dissertation investigates the application of Artificial Neural Networks with an implemented backpropagation algorithm as a more "unconventional" sales forecasting method. A key element of statistical modelling is the selection of superior leading indicators. These indicators were collected as part of the researcher's expert interviews with multinational enterprises and state associations in China. The economic plausibility of all specified indicators is critically explored in qualitative-quantitative pre-selection procedures. The overall objective of the present study was to improve the accuracy of monthly sales forecasts in the Chinese automotive market. This objective was achieved by showing that the forecasting error could be lowered to a new benchmark of less than 10\% in an out-of-sample forecasting application.},
  subject      = {China},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Ruttor2006,
  author    = {Ruttor, Andreas},
  title     = {Neural Synchronization and Cryptography},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-23618},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {Neural networks can synchronize by learning from each other. For that purpose they receive common inputs and exchange their outputs. Adjusting discrete weights according to a suitable learning rule then leads to full synchronization in a finite number of steps. It is also possible to train additional neural networks by using the inputs and outputs generated during this process as examples. Several algorithms for both tasks are presented and analyzed. In the case of Tree Parity Machines the dynamics of both processes is driven by attractive and repulsive stochastic forces. Thus it can be described well by models based on random walks, which represent either the weights themselves or order parameters of their distribution. However, synchronization is much faster than learning. This effect is caused by different frequencies of attractive and repulsive steps, as only neural networks interacting with each other are able to skip unsuitable inputs. Scaling laws for the number of steps needed for full synchronization and successful learning are derived using analytical models. They indicate that the difference between both processes can be controlled by changing the synaptic depth. In the case of bidirectional interaction the synchronization time increases proportional to the square of this parameter, but it grows exponentially, if information is transmitted in one direction only. Because of this effect neural synchronization can be used to construct a cryptographic key-exchange protocol. Here the partners benefit from mutual interaction, so that a passive attacker is usually unable to learn the generated key in time. The success probabilities of different attack methods are determined by numerical simulations and scaling laws are derived from the data. If the synaptic depth is increased, the complexity of a successful attack grows exponentially, but there is only a polynomial increase of the effort needed to generate a key. Therefore the partners can reach any desired level of security by choosing suitable parameters. In addition, the entropy of the weight distribution is used to determine the effective number of keys, which are generated in different runs of the key-exchange protocol using the same sequence of input vectors. If the common random inputs are replaced with queries, synchronization is possible, too. However, the partners have more control over the difficulty of the key exchange and the attacks. Therefore they can improve the security without increasing the average synchronization time.},
  language  = {en}
}