Johannes Moeller
Forschung zur Systemsicherheit.
Ich arbeite an adaptiven Honeynets, Threat-Telemetrie, Vulnerability Research und ML für sicherheitsrelevante Beobachtung.
Ausgewählte Writeups
Alle Beiträge →CVE-2026-49950: Pre-Auth RCE in the Xinference/Xoscar Actor Transport
Unauthenticated Xoscar actor ports deserialize Python objects before dispatch, giving network peers code execution inside Xinference clusters.
CriticalCVE-2026-45631: Dokploy Pre-Auth Admin Takeover via Hardcoded Auth Secret
A hardcoded authentication secret enables unauthenticated administrator access in Dokploy.
CriticalCVE-2026-44849: Portainer Swarm Endpoint Security Bypass
Swarm service requests bypass Portainer’s endpoint security restrictions.
Critical
Forschungsschwerpunkte
Adaptive Honeynets
Mehrschichtige Täuschungsumgebungen, die exponierte Oberflächen und Dienste an beobachtete Interaktionsmuster anpassen können. Ziel: Angreifer lange genug binden, um strukturierte, vergleichbare Spuren zu sammeln.
Threat-Telemetrie & Angreiferbeobachtung
Instrumentation und Logging, die Roh-Sitzungen in analysierbare Ereignisse übersetzen: Befehlsfolgen, Hinweise auf laterale Bewegung, Tool-Fingerabdrücke und Timing. Fokus auf reproduzierbare Pipelines statt Einzel-Screenshots.
Vulnerability Research
Root-Cause-Analyse in netzwerk- und systemnahem Code: Speichersicherheit, Protokoll-Parsing und unsichere Kombination privilegierter Komponenten. Ergebnis: koordinierte Meldung, Patches und öffentliche Writeups.
ML für Security-Analyse
Maschinelles Lernen als Summarization- und Triage-Schicht über hohem Honeypot-/Sensorvolumen -- Clustering von Verhalten, Hervorheben von Ausreißern und Unterstützung menschlicher Analysten statt deren Ersatz.
Kurzprofil & Kontakt
Ich forsche an adaptiven Sicherheitssystemen zur Beobachtung von Angreifern: glaubwürdige Täuschungsschichten, vergleichbare Telemetrie und Analysemethoden, die mit verrauschten Sitzungsdaten skalieren.
Über mich →