Von Fuzzern zu Agenten: Entwicklung eines Cyber Reasoning Systems für die AIxCC @ Fuse
2025-12-29 23:00 - 2025-12-30 00:00 (Europe/Berlin) | Fuse @ 39C3 (de-en)
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Assignees: Lilotimeline, Beni

Speakers: Mischa Meier (mmisc), Annika Kuntze

Die AI Cyber Challenge (AIxCC) der DARPA hatte zum Ziel, die Grenzen der autonomen Cybersicherheit zu erweitern: Können AI-Systeme Software-Schwachstellen unabhängig, in Echtzeit und ohne menschliche Hilfe identifizieren, verifizieren und beheben?
Im Laufe von zwei Jahren entwickelten Teams aus aller Welt „Cyber Reasoning Systems“ (CRS), die in der Lage sind, komplexe Open-Source-Software zu analysieren, Code zu analysieren, reproducer zu generieren, um zu zeigen, dass ein gemeldeter Fehler kein Fehlalarm ist, und schließlich Patches zu synthetisieren.
Unser Team nahm an dieser Challenge teil und entwickelte von Grund auf ein eigenes CRS. In diesem Vortrag geben wir Einblicke in den Wettbewerb: Wie funktioniert die LLM-gesteuerte Schwachstellenerkennung tatsächlich, welche Designentscheidungen sind wichtig und wie sind die Finalisten-Teams an das Problem herangegangen?
Die AIxCC (DARPA’s AI Cyber Challenge) ist ein zweijähriger Wettbewerb, dessen Ziel es war, die Möglichkeiten der automatisierten Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken zu verbessern.
Dabei sollte ein autonomes, in sich geschlossenes System entwickelt werden, das Software analysiert, Schwachstellen erkennt, diese mithilfe von Reproducern nachweist und anschließend sichere Patches erzeugt.

Unser Team hat sich diesem globalen Experiment angeschlossen und ein eigenes Cyber Reasoning System (CRS) von Grund auf neu entwickelt. Dazu haben wir mehrere Agenten entwickelt. Unser System profitierte von der Kombination klassischer Techniken wie Fuzzing mit modernen Large Language Models (LLMs). Die Synergie zwischen diesen Ansätzen erwies sich als leistungsfähiger als jede der beiden Techniken für sich allein, sodass unser CRS Software auf eine Weise untersuchen und patchen konnte, wie es weder Fuzzing noch LLMs allein leisten konnten.

In diesem Vortrag werden wir:
- das Konzept und die Ziele hinter AIxCC erläutern
- durchgehen, wie ein CRS tatsächlich funktioniert und wie wir unseres entwickelt haben
- zeigen, wie LLMs traditionelle Fuzzing- und Analyse-Techniken unterstützen können
- Beobachtungen zu den Strategien der Finalisten-Teams teilen

CCC&T - Cosmic ray, the Climate Catastrophe and Trains. @ One
2025-12-30 11:55 - 12:35 | One @ 39C3 (de-en)
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Assignees: yote, Lilotimeline

Speakers: FantasticMisterFux, louiT

How can we predict soil moisture by measuring cosmic ray products and what have trains to do with it? Ever wondered how this Dürremonitor works, that you heared about in ther german news? These question and some more I will try to answer while I give an overview of some of the research that is done by the Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ).
The Dürremonitor is a programme that is often mentioned in the German news when some regions experience drought. Alongside the Dürremonitor and the underlying Mesoscale Hydrological Model (MHM), there is ongoing research at the UFZ concerning soil moisture. Some of these studies involve measuring soil moisture using a technique called cosmic ray neutron sensing (CRNS). Rather than taking measurements, the MHM uses a physics-based model incorporating precipitation forecasts to predict drought or flood. These two strategies for quantifying soil moisture are therefore in opposition: the measurement-based approach (CRNS) and the modelling-based approach (MHM/Dürremonitor). CRNS is a relatively new method of measuring soil moisture based on the proportion of neutrons reflected by the soil (the principles were discovered in the 1980s, but it has only recently become commercially applicable). This method has several advantages over previous soil moisture measurement methods: it is non-invasive, easy to set up, portable and can therefore be used on trains.

In the talk I will give an overview of the Dürremonitor and MHM and then focus on CRNS. I will explain the physical principles behind the method, how it is implemented in practice by making serveys using trains.
