Penetration Tester | Softwareentwickler

10/2023 – offen

• Entwicklung eines auf genetischen Algorithmen basierten Programms, das automatisch XSS-Sicherheitslücken in Webanwendungen findet und dabei auch fehlerhaft konfigurierte Sicherheitsmaßnamen automatisiert umgeht
• Entwicklung eines Prototypen als Proof of Concept
• Planung und Weiterentwicklung des Prototypen zu einem kommerziellen Produkt
• Erweiterung um neue Features und Verbesserung des Algorithmus
• Vergleich des neu entwickelten Algorithmus mit existierenden Programmen zur Erkennung von XSS-Sicherheitslücken
In diesem Projekt wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, der automatisiert Cross-Site-Scripting Sicherheitslücken in Webanwendungen findet. Der Algorithmus basiert auf genetischen Algorithmen und kann neuartige ungewöhnliche Payloads generieren mit denen auch fehlerhafte und falsch konfigurierte Sicherheitsmaßnahmen umgangen werden können. Zunächst wurde erfolgreich ein Prototyp als Proof of Concept entwickelt. Nun wird der Prototyp zu einem kommerziellen Produkt erweitert.

Cyber Security, Softwareentwickler

3/2022 – offen

• Weiterentwicklung eines Backends auf Basis der Programmiersprache Golang
• Implementierung von REST-APIs, Websockets und Messaging-Systemen (RabbitMQ)
• Design und Implementierung von Prozessabläufen
• Software-Testing
• Requirements Engineering
• Agile Softwareentwicklung
• Programmierung von Schnittstellen zur Datenbank (Postgresql)
• Umstrukturierung des bestehenden Programms von einer Monolithischen Architektur auf eine auf Clean Architektur basierten Microservice Architektur
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines cloudbasierten Teleoperationssystems für ein renommiertes Unternehmen in der Automobilzulieferung und Rüstungsindustrie. Auf Basis der Programmiersprache Golang wird ein System entwickelt, das als Schnittstelle zu allen Teilsystemen und Endkunden dient. Neben der Steuerung der zentralen Prozesse und der Kommunikation mit den Teilsystemen ist die Datenverwaltung eine zentrale Aufgabe des Projekts.
Das Projekt wurde ursprünglich als eine Monolithische Architektur entworfen. Aufgrund von geänderten Anforderungen soll das Projekt nun in eine Microservice Architectur überführt werden. Dies erfordert eine umfangreiche Umstrukturierung des Projekts. Zu den damit verbundenen Herausforderungen gehört, das Projekt in voneinander unabhängige Komponenten zu unterteilen und die Kommunikation zwischen den Komponenten auf Netzwerknachrichten umzustellen.
Die Anforderungen an die Software sind nicht stabil. Aus diesem Grund ist die Erweiterbarkeit der Software ein wichtiges Qualitätsattribut, das bei der Entwicklung der Softwarearchitektur berücksichtigt werden muss. Die Softwarearchitektur muss sicherstellen, dass sich die Anforderungen an die Prozessabläufe und Datenstrukturen mit geringem Aufwand ändern lassen.

Softwareentwickler

3/2020 – 3/2023

• Entwicklung und Implementierung des KI-Systems zur Bilderkennung
• Erstellung von C++/Java-Bibliotheken
• Erstellung geeigneter GUIs zur Analyse der Untersuchungsergebnisse
• Entwicklung und Implementierung innovativer Filter für die Bildvorverarbeitung
• Entwicklung einer Bildklassifikationskaskade
• Datenbankentwicklung und -implementierung
• Auswertung komplexer Datensätze
• Anwenderschulungen und Präsentationen
Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines KI-gestützten Bilderkennungs-systems für Anwendungen im Gesundheitswesen bei einem namhaften Unternehmen im Gesundheitssektor. Hierbei wird ein proprietäres und neuartiges KI-System zur Bilderkennung auf Basis neuronaler Netze von Grund auf erarbeitet und in Java sowie C++ umgesetzt. Neben der Analysepipeline ist auch das persistente Data-Handling sowie die Datenauswertung Teil des Projektes.

Machine Learning, Softwareentwickler