Unsichere Standardwerte in Softwareeinstellungen können von Angreifern ausgenutzt werden, um das System, auf dem die Software läuft, zu kompromittieren. Als Gegenmaßnahme gibt es Richtlinien für die Sicherheitskonfiguration, die detailliert angeben, welche Werte für welche Einstellung sicher sind. Die meisten Administratoren sehen jedoch immer noch davon ab, bestehende Systeme zu härten, weil sie befürchten, dass sich die Systemfunktionalität verschlechtert, wenn sichere Einstellungen verwendet werden. Um die Anwendung von Sicherheitskonfigurationsrichtlinien zu fördern, müssen diejenigen Regeln identifiziert werden, die die Funktionalität einschränken würden. In diesem Artikel wird unser Ansatz vorgestellt, mithilfe von Combinatorial Testing problematische Regelkombinationen zu finden und mit Techniken des maschinellen Lernens die problematischen Regeln innerhalb dieser Kombinationen zu identifizieren. Die Administratoren können dann nur die unproblematischen Regeln anwenden und so die Sicherheit des Systems erhöhen, ohne dessen Funktionalität zu beeinträchtigen. Um die Nützlichkeit unseres Ansatzes zu demonstrieren, haben wir ihn auf reale Probleme aus Gesprächen mit Administratoren bei Siemens angewandt und die problematischen Regeln in diesen Fällen gefunden. Wir hoffen, dass dieser Ansatz mehr Administratoren dazu motiviert, ihre Systeme zu härten und damit die allgemeine Sicherheit ihrer Systeme zu erhöhen.     «

Unsichere Standardwerte in Softwareeinstellungen können von Angreifern ausgenutzt werden, um das System, auf dem die Software läuft, zu kompromittieren. Als Gegenmaßnahme gibt es Richtlinien für die Sicherheitskonfiguration, die detailliert angeben, welche Werte für welche Einstellung sicher sind. Die meisten Administratoren sehen jedoch immer noch davon ab, bestehende Systeme zu härten, weil sie befürchten, dass sich die Systemfunktionalität verschlechtert, wenn sichere Einstellungen verwendet...     »