Forschung
Ich arbeite an adaptiven Sicherheitssystemen zur Beobachtung von Angreifern. Die folgende Agenda ordnet laufende Arbeit nach Forschungsfragen -- nicht nach Toolnamen -- damit Absicht neben Artefakten sichtbar bleibt.
Forschungsthemen
Adaptive Täuschungssysteme
- Problem
- Angreifer passen sich schnell an; statische Honeypots liefern abnehmenden Nutzen und schwache experimentelle Kontrolle.
- Warum es zählt
- Wenn sich Täuschungsflächen kontextabhängig ändern, lassen sich Beprobung, Persistenz und Exfiltration unter unterschiedlichen Anreizen studieren.
- Aktuelle Arbeit
- ADLAH: mehrschichtige Architektur, Telemetrie-Schema und Evaluierungs-Hooks im arXiv-Preprint und in der Referenzimplementierung beschrieben.
Verhaltens-Telemetrie zur Angreiferanalyse
- Problem
- Roh-Logs sind verrauscht; ohne Struktur sind zwei Deployments nicht vergleichbar und Erkenntnisse summieren sich nicht.
- Warum es zählt
- Vergleichbare Ereignisströme sind Voraussetzung für Längsschnitte und für ML, das Analysten ergänzt (nicht ersetzt).
- Aktuelle Arbeit
- Was an jeder Honeynet-Schicht erfasst wird und wie Sitzungen für nachgelagerte Analyse segmentiert werden.
Eskalationslogik in Honeynet-Umgebungen
- Problem
- Echte Angreifer verketten kleine Kanten; synthetische Umgebungen brauchen glaubwürdige Eskalationspfade ohne unsicheren Blast-Radius.
- Warum es zählt
- Eskalationsentscheidungen zu verstehen erfordert Umgebungen, die verlockend und zugleich eingrenzend sind.
- Aktuelle Arbeit
- Dokumentation von Eskalations-Templates und sicheren Containment-Grenzen in Lab-Deployments.
Vulnerability Research und Exploit-Verständnis
- Problem
- Verteidigung gewinnt, wenn Root Causes in Parsern, Kerneln und Paket-Ökosystemen mit reproduzierbaren Artefakten erklärt werden.
- Warum es zählt
- Patches brauchen präzise Argumentation; dieselbe Argumentation speist Detektoren, Fuzz-Targets und sicheres Design.
- Aktuelle Arbeit
- Koordinierte Meldungen in pjproject, Linux Bluetooth L2CAP und npm/simple-git; öffentliche Writeups auf dieser Site.
Publikationen
Vollständige Einträge mit Abstracts und Links.
An Adaptive Multi-Layered Honeynet Architecture for Threat Behavior Analysis via Deep Learning
Johannes Moeller · arXiv, 2025 · Preprint
Proposes a layered honeynet architecture instrumented for structured telemetry, with deep learning used to summarize and compare attacker trajectories across deployments. Positions deception not as a static trap but as an adaptive observation surface whose configuration can be informed by measured behavior.
The Megayacht's Digital Achilles' Heel
Johannes Moeller · Zenodo, 2025 · Published
Examines how networked systems on large vessels expand attack surface for yards and operators, and argues for treating maritime cyber risk as a design and procurement constraint rather than an afterthought.