Verteilte Systeme - Exam

Aufgabe 1)

Ein verteiltes System besteht aus mehreren Knoten, die durch ein Netzwerk verbunden sind und den Paxos-Algorithmus verwenden, um Konsens über eine Entscheidung zu erreichen. In diesem System gibt es drei Arten von Teilnehmern: Proposer, Acceptor und Learner. Der Paxos-Algorithmus besteht aus drei Hauptphasen: Vorbereitung, Akzeptanz und Lernen. Um Konflikte zu vermeiden, verwendet der Algorithmus eindeutige Sequenznummern und erfordert eine Mehrheit der Acceptor für jede Entscheidung.

a)

Beschreibe detailliert die Rollen der Proposer, Acceptor und Learner im Paxos-Algorithmus und erkläre, wie diese Rollen zusammenwirken, um Konsens zu erreichen.

Lösung:

Der Paxos-Algorithmus ist ein grundlegender Konsensalgorithmus, der in verteilten Systemen verwendet wird, um eine gemeinsame Entscheidung zu treffen, selbst wenn einige der Knoten ausfallen oder Nachrichten verloren gehen. Es gibt drei Hauptteilnehmer im Paxos-Algorithmus: Proposer, Acceptor und Learner. Jede dieser Rollen hat spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten. Lassen Sie uns diese Rollen im Detail beschreiben und erläutern, wie sie zusammenarbeiten, um Konsens zu erreichen.

• Proposer: Der Proposer ist verantwortlich dafür, Vorschläge für eine bestimmte Entscheidung zu unterbreiten. Er initiiert den Konsensprozess und sendet Anfragen an die Acceptors mit einem Vorschlag und einer eindeutigen Sequenznummer, um sicherzustellen, dass jede Anfrage eindeutig identifizierbar ist. In der Präparationsphase (Phase 1) sendet der Proposer eine prepare request mit einer eindeutigen Sequenznummer an alle Acceptors. Wenn ein Proposer die Zusage von einer Mehrheit der Acceptors erhält, dass sie auf keinen Vorschlag mit einer geringeren Sequenznummer reagieren, geht der Proposer zur Akzeptanzphase (Phase 2) über und sendet eine accept request mit seinem Vorschlag an die Acceptors.
• Acceptor: Die Acceptors spielen eine kritische Rolle im Paxos-Algorithmus. Ein Acceptor empfängt die Anfragen des Proposers und stellt sicher, dass nur ein Vorschlag akzeptiert wird. In der Präparationsphase antworten die Acceptors auf prepare requests mit einer Zusage, wenn die Sequenznummer des Proposers höher ist als die Sequenznummer aller bisherigen Zusagen. In der Akzeptanzphase sendet der Acceptor eine Bestätigung zurück, dass er den Vorschlag akzeptiert hat, falls die Sequenznummer die höchsten bisher empfangenen Zusagen übersteigt. Ein Vorschlag wird akzeptiert, wenn eine Mehrheit der Acceptors diesem Vorschlag zustimmt. Dies verhindert Konflikte, indem sichergestellt wird, dass nur ein Vorschlag mit der höchsten Sequenznummer angenommen wird.
• Learner: Die Rolle des Learners besteht darin, den endgültigen Konsens zu erfahren. Learners warten darauf, von den Acceptors informiert zu werden, wenn ein Vorschlag akzeptiert wurde. Sobald ein Learner erfährt, dass eine Mehrheit der Acceptors einen Vorschlag akzeptiert hat, weiß er, dass dieser Vorschlag konsensfähig ist. Dies ermöglicht es den Learners, die endgültige Entscheidung in dem verteilten System anzuwenden und zu implementieren.

Zusammengefasst funktioniert der Paxos-Algorithmus wie folgt:

1. Ein Proposer sendet eine prepare request mit einer eindeutigen Sequenznummer an alle Acceptors.
2. Die Acceptors antworten auf die prepare request mit Zusagen, wenn die Sequenznummer höher ist als alle bisherigen Zusagen.
3. Nachdem der Proposer genügend Zusagen erhalten hat, sendet er eine accept request mit seinem Vorschlag an die Acceptors.
4. Die Acceptors akzeptieren den Vorschlag, wenn die Sequenznummer höher ist als die höchste bisher empfangene Zusage und senden eine Bestätigung zurück.
5. Wenn eine Mehrheit der Acceptors den Vorschlag akzeptiert hat, wird der Vorschlag als konsensfähig betrachtet und die Learners werden informiert.

Durch diese abgestufte und verteilte Vorgehensweise kann der Paxos-Algorithmus eine robuste Konsensfindung in verteilten Systemen gewährleisten, selbst unter Bedingungen von Ausfällen und Netzwerkstörungen.

b)

Nehmen wir an, es gibt fünf Acceptor und ein Proposer sendet eine Vorschlag mit der Sequenznummer 10. Ein anderer Proposer sendet gleichzeitig einen Vorschlag mit der Sequenznummer 12. Beschreibe den Ablauf der Entscheidung, wenn die Mehrheiten der Acceptor die Sequenznummer 12 akzeptieren. Welche Phasen werden durchlaufen und welche Nachrichten werden gesendet?

Lösung:

Gehen wir die Schritte des Paxos-Algorithmus durch, um zu sehen, wie die Entscheidung bei konkurrierenden Vorschlägen mit den Sequenznummern 10 und 12 getroffen wird. Wir nehmen an, dass die Mehrheit der Acceptors (mindestens drei von fünf) den Vorschlag mit der Sequenznummer 12 akzeptiert. Der Ablauf des Entscheidungsprozesses beinhaltet die folgenden Phasen und Nachrichten:

• 1. Vorbereitungsphase (Prepare Phase): Beide Proposer, einer mit der Sequenznummer 10 und der andere mit der Sequenznummer 12, senden fast gleichzeitig prepare requests an alle fünf Acceptors.

• Proposer mit Sequenznummer 10:
  • Sendet prepare request mit Sequenznummer 10 an alle Acceptors.
• Proposer mit Sequenznummer 12:
  • Sendet prepare request mit Sequenznummer 12 an alle Acceptors.

• 2. Antworten der Acceptors (Prepare Responses): Jeder Acceptor überprüft die empfangenen prepare requests und antwortet auf die Anfragen mit der höchsten Sequenznummer. Da die Sequenznummer 12 höher ist als 10, werden die meisten Acceptors auf den Vorschlag mit Sequenznummer 12 reagieren und nicht auf 10.

• Acceptor 1:Antwortet nur auf prepare request mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 2:Antwortet nur auf prepare request mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 3:Antwortet nur auf prepare request mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 4:Antwortet möglicherweise auf beide Anfragen, priorisiert jedoch Sequenznummer 12.
• Acceptor 5:Antwortet möglicherweise auf beide Anfragen, priorisiert jedoch Sequenznummer 12.

• 3. Akzeptanzphase (Acceptance Phase): Nachdem der Proposer mit Sequenznummer 12 die Zusagen von einer Mehrheit (mindestens drei) der Acceptors erhalten hat, sendet dieser eine accept request mit seinem Vorschlag an die Acceptors. In ähnlicher Weise versucht der Proposer mit Sequenznummer 10 seine accept request zu senden.

• Proposer mit Sequenznummer 12:
  • Sendet accept request mit Sequenznummer 12 und seinem Vorschlag an alle Acceptors.
• Proposer mit Sequenznummer 10:
  • Sendet accept request mit Sequenznummer 10 und seinem Vorschlag an alle Acceptors.

• 4. Antworten der Acceptors (Accept Responses): Acceptors empfangen die accept requests und akzeptieren nur den Vorschlag, der die höchste Sequenznummer hat, die sie bisher gesehen haben. Da die Sequenznummer 12 höher ist als 10, akzeptieren die meisten Acceptors nur den Vorschlag mit Sequenznummer 12.

• Acceptor 1:Akzeptiert nur den Vorschlag mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 2:Akzeptiert nur den Vorschlag mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 3:Akzeptiert nur den Vorschlag mit Sequenznummer 12.
• Acceptor 4:Akzeptiert möglicherweise beide Anfragen, priorisiert jedoch Sequenznummer 12.
• Acceptor 5:Akzeptiert möglicherweise beide Anfragen, priorisiert jedoch Sequenznummer 12.

• 5. Lernphase (Learn Phase): Nachdem eine Mehrheit der Acceptors den Vorschlag mit Sequenznummer 12 akzeptiert hat, senden sie eine Bestätigung an die Learners, dass dieser Vorschlag akzeptiert wurde. Learners erfahren dadurch, dass der Vorschlag mit Sequenznummer 12 die endgültige Entscheidung ist.

• Acceptor 1, 2, 3 und wahrscheinlich auch 4 und 5:Senden Bestätigungen an die Learners, dass der Vorschlag mit Sequenznummer 12 akzeptiert wurde.

Zusammengefasst durchlaufen wir die folgenden Phasen und senden die entsprechenden Nachrichten:

1. Beide Proposer senden prepare requests (Sequenznummern 10 und 12) an alle Acceptors.
2. Acceptors antworten und priorisieren den Vorschlag mit der höheren Sequenznummer 12.
3. Proposer mit Sequenznummer 12 sendet accept request an alle Acceptors, und Proposer mit Sequenznummer 10 versucht es ebenfalls.
4. Acceptors akzeptieren den Vorschlag mit der höchsten Sequenznummer (12) und senden Bestätigungen zurück.
5. Acceptors, die den Vorschlag mit Sequenznummer 12 akzeptiert haben, informieren die Learners.

So wird im Paxos-Algorithmus sichergestellt, dass trotz konkurrierender Vorschläge Konsens erreicht wird, indem die Vorschläge mit der höheren Sequenznummer bevorzugt werden.

Aufgabe 2)

Verteilte Hashtabellen (Distributed Hash Tables, DHTs) sind eine Klasse von verteilten Systemen, die einen dezentralen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten basierend auf Hashing-Algorithmen bieten.

• Schlüssel-Wert-Speicherung verteilt über mehrere Knoten
• Nutzen Hash-Funktionen zur Bestimmung der Datenplatzierung
• Hauptmerkmale: Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Effizienz
• Bekannte Implementierungen: Chord, Kademlia, Pastry, Tapestry
• Anwendungen: Peer-to-Peer Netzwerke, verteilte Dateisysteme, dezentrale soziale Netzwerke
• Suchen eines Schlüssels k in einem Netzwerk aus N Knoten geschieht in O(log N) Schritten
• Konsistenz und Replikation zur Verbesserung der Zuverlässigkeit

a)

a) Erläutere die Funktionsweise von Chord als eine Implementierung einer Distributed Hash Table (DHT). Gehe dabei auf das Konzept der Finger Tables und die Berechnung der Position eines Schlüssels ein.

Lösung:

Chord ist eine der bekanntesten Implementierungen von Distributed Hash Tables (DHTs) und zeichnet sich durch seine einfache und skalierbare Struktur aus. Hier ist eine detaillierte Erklärung zu Chord und seinen zentralen Konzepten:

• Zentrale Konzepte: Chord basiert auf einem Ring-Topologie-Modell, in dem jeder Knoten einen eindeutigen Identifikator (ID) im Bereich von 0 bis 2^m - 1 hat, wobei m die Anzahl der Bits ist, die für die Hash-Werte verwendet werden. Die Knoten und Schlüssel werden im Ring angeordnet, und jeder Schlüssel wird dem Knoten zugewiesen, dessen ID dem Hash-Wert des Schlüssels am nächsten kommt.
• Finger Tables: Um die Effizienz der Suche zu gewährleisten, verwendet jeder Knoten eine Finger Table, die eine Teilmenge von Knoten im Netzwerk kennt. Die Finger Table eines Knotens mit ID n enthält bis zu m Einträge. Jeder Eintrag i in der Finger Table zeigt auf den ersten Knoten, der mindestens n + 2^{i-1} mod 2^m ist. Dies ermöglicht es Chord, ein logarithmisches Suchverhalten zu erreichen.
• Suche nach einem Schlüssel: Um einen Schlüssel k zu finden, beginnt ein Knoten damit, seine eigene Finger Table zu verwenden, um den nächsten Knoten zu finden, der dem gesuchten Schlüssel k am nächsten ist. Dieser Knoten führt die Suche weiter, indem er wiederum seine Finger Table konsultiert, bis der Knoten gefunden ist, dessen ID dem Hash-Wert des Schlüssels am nächsten ist. Dieser Prozess erfordert O(log N) Schritte, wobei N die Anzahl der Knoten im Netzwerk ist.
• Konsistenz und Replikation: Chord implementiert Mechanismen zur Konsistenz und Replikation, um die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz des Systems zu erhöhen. Beispielsweise kann ein Schlüssel auf mehreren benachbarten Knoten repliziert werden, um Datenausfälle zu vermeiden.

b)

b) Angenommen, Du hast ein Netzwerk mit 2¹⁰ Knoten, und du möchtest einen Schlüssel k finden. Berechne die maximale Anzahl an Schritten, die benötigt werden, um den Schlüssel zu finden, und erläutere die Schritte, wie diese Suche durchgeführt wird.

Lösung:

Um die maximale Anzahl an Schritten zu berechnen, die benötigt werden, um einen Schlüssel k in einem Netzwerk mit N Knoten zu finden, können wir die logarithmische Komplexität nutzen. In diesem Fall haben wir ein Netzwerk mit 2^{10} Knoten.

• Berechnung: Die logarithmische Komplexität der Suche nach einem Schlüssel in einem Distributed Hash Table (DHT) beträgt O(log N). Setzen wir N = 2^{10} ein, so ergibt sich:log₂(N) = log₂(2^{10}) = 10Das bedeutet, dass im Worst-Case-Szenario maximal 10 Schritte benötigt werden, um einen Schlüssel in diesem Netzwerk zu finden.
• Suchprozess: Die Schritte, die zur Durchführung der Suche erforderlich sind, können wie folgt beschrieben werden:

1. Startpunkt: Die Suche beginnt bei einem beliebigen Knoten im Netzwerk.
2. Finger Table Konsultation: Der Knoten verwendet seine Finger Table, um den nächsten Knoten zu bestimmen, der dem gesuchten Schlüssel k am nächsten ist. Die Finger Table enthält Verweise auf andere Knoten im Netzwerk, wobei jeder Eintrag eine andere Distanz zum aktuellen Knoten hat.
3. Weiterleitung: Der aktuelle Knoten leitet die Anfrage an den in der Finger Table gefundenen Knoten weiter, der dem gesuchten Schlüssel k näher ist.
4. Wiederholung: Schritte 2 und 3 werden wiederholt, wobei jeder Knoten die Anfrage an einen Knoten weiterleitet, der dem Schlüssel k näher ist, bis der Knoten gefunden wird, dessen ID dem Hash-Wert des Schlüssels am nächsten ist.
5. Schlüssel gefunden: Die Suche endet, sobald der Knoten gefunden ist, der den Schlüssel k speichert oder dafür verantwortlich ist.

Durch diesen Prozess und die logarithmische Komplexität der Suchoperation stellt Chord sicher, dass der Schlüssel schnell und effizient gefunden wird.

c)

c) Diskutiere die Bedeutung von Konsistenz und Replikation in DHTs und beschreibe Strategien, wie diese in einem Chord-Netzwerk implementiert werden können.

Lösung:

Die Konsistenz und Replikation sind wesentliche Merkmale von Distributed Hash Tables (DHTs), um die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der gespeicherten Daten zu gewährleisten. Hier ist eine detaillierte Diskussion zur Bedeutung sowie zu möglichen Implementierungsstrategien in einem Chord-Netzwerk:

• Bedeutung von Konsistenz: Konsistenz bezieht sich auf die Eigenschaft, dass alle Knoten im Netzwerk ein übereinstimmendes Bild der gespeicherten Daten haben. Dies ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind, wenn ein Knoten eine Anfrage stellt oder eine Änderung vornimmt.
• Bedeutung von Replikation: Replikation bedeutet, dass Kopien von Daten auf mehreren Knoten im Netzwerk gespeichert werden. Dies erhöht die Fehlertoleranz und Verfügbarkeit, da der Ausfall eines Knotens nicht zum Verlust der Daten führt.

Strategien zur Implementierung in einem Chord-Netzwerk:

• Konsistenzerhaltung:
  • Quorum-Systeme: Ein Ansatz zur Konsistenz sind Quorum-Systeme, bei denen eine Operation wie Lesen oder Schreiben erst dann als erfolgreich gilt, wenn eine ausreichende Anzahl von Knoten die Operation bestätigt hat.
  • Versionskontrolle: Jeder Schlüsselwert kann eine Version oder einen Zeitstempel haben, um sicherzustellen, dass die Knoten die aktuellste Version der Daten verwenden.
• Replikationsstrategien:
  • Aufeinanderfolgende Replikation: Ein häufig verwendeter Ansatz ist es, den Schlüsselwert nicht nur auf dem verantwortlichen Knoten zu speichern, sondern auch auf einer festgelegten Anzahl benachbarter Knoten im Ring. Dies erhöht die Redundanz und Fehlertoleranz.
  • Geographische Replikation: Replikate können auf Knoten verteilt werden, die geographisch in verschiedenen Bereichen platziert sind, um gegen regionale Ausfälle zu schützen.
  • Dynamische Replikation: In einigen Szenarien kann die Anzahl der Replikate dynamisch an die aktuellen Netzwerkanforderungen und die Last angepasst werden.
• Fehlerbehebung und Datenwiederherstellung:
  • Rejoin-Protokolle: Wenn ein Knoten aus dem Netzwerk entfernt und später wieder beigetreten ist, können Rejoin-Protokolle helfen, fehlende Daten zu identifizieren und wiederherzustellen.
  • Periodische Überprüfungen: Regelmäßige Überprüfungen und Synchronisierungen zwischen den Knoten können dazu beitragen, Inkonsistenzen zu erkennen und zu beheben.

Durch die Implementierung dieser Strategien kann ein Chord-Netzwerk eine hohe Zuverlässigkeit und Datenverfügbarkeit bieten, was für Anwendungen in verteilten Systemen von entscheidender Bedeutung ist.

Aufgabe 3)

Du bist der Administrator eines Unternehmens, das Cloud-Computing-Dienste bereitstellt. Dein Unternehmen setzt verschiedene Virtualisierungstechniken ein, einschließlich Hypervisor-basierter Virtualisierung (Typ-1 und Typ-2) sowie Container-Technologien. Deine Aufgabe ist es, eine strategische Entscheidung über die beste Technik zur Virtualisierung und Ressourcenzuweisung für verschiedene Anwendungsszenarien zu treffen. Berücksichtige dabei die Skalierbarkeit, Flexibilität und Ausfallsicherheit der Dienste.

a)

Erkläre die wesentlichen Unterschiede zwischen Typ-1 und Typ-2 Hypervisoren sowie ihre Anwendungsbereiche. Erläutere, wann es sinnvoll ist, einen Typ-1 Hypervisor gegenüber einem Typ-2 Hypervisor einzusetzen und begründe Deine Wahl anhand von praktischen Beispielen aus der Unternehmenspraxis.

Lösung:

Wesentliche Unterschiede zwischen Typ-1 und Typ-2 Hypervisoren:

• Typ-1 Hypervisor:
  • Direkt auf der Hardware-Schicht installiert und benötigt kein Betriebssystem darunter.
  • Auch als „Bare-Metal-Hypervisor“ bekannt.
  • Bietet eine bessere Performance und geringeren Overhead, da es keine zusätzlichen Betriebssystemschichten gibt.
  • Beispiele: VMware ESXi, Microsoft Hyper-V, Xen.
• Typ-2 Hypervisor:
  • Läuft auf einem bestehenden Betriebssystem als Anwendung.
  • Auch als „Hosted Hypervisor“ bekannt.
  • Einfacher zu installieren und zu verwenden, da sie auf einem vorhandenen Betriebssystem laufen können.
  • Mehr Performance-Overhead aufgrund der zusätzlichen Betriebssystemschicht.
  • Beispiele: VMware Workstation, Oracle VirtualBox, Parallels Desktop.

Praktische Anwendungen und Einsatzgebiete:

• Typ-1 Hypervisor:
  • Eignet sich hervorragend für den Einsatz in Rechenzentren und Produktionsumgebungen, in denen hohe Leistung und Zuverlässigkeit erforderlich sind.
  • Beispiel: Ein großes Unternehmen, das Hunderte von virtuellen Maschinen betreibt, um seine Webdienste, Datenbanken und Anwendungen zu hosten.
  • Kann auch für Private-Cloud-Umgebungen genutzt werden, in denen Unternehmen ihre eigenen Clouds verwalten möchten.
• Typ-2 Hypervisor:
  • Ideale Wahl für Entwicklungs- und Testumgebungen, in denen Flexibilität und einfache Verwaltung wichtiger sind als maximale Leistung.
  • Beispiel: Ein Softwareentwickler, der verschiedene Betriebssysteme auf seinem Laptop testen möchte, um Anwendungsentwicklungen zu testen.
  • Auch nützlich für kleinere Bereitstellungen oder Lab-Umgebungen, in denen der Overhead und die Verwaltungskosten nicht signifikant sind.

Wann sollte man Typ-1 gegenüber Typ-2 einsetzen?

• Typ-1 Hypervisor:

• Wenn eine hohe Performance und minimale Latenzzeit erforderlich sind.
• Für Produktions- und Rechenzentrumsumgebungen, in denen Zuverlässigkeit und Stabilität entscheidend sind.
• Für Skalierbarkeit und Ressourcenzuweisung in großen Umgebungen.

• Typ-2 Hypervisor:

• Wenn eine geringere Leistung akzeptabel ist und die Hardware-Ressourcen nicht so leistungsstark sind.
• Für Entwicklungs-, Test- und Lernumgebungen.
• Für Nutzer, die mehrere Betriebssysteme auf ihrem Desktop-PC ausführen möchten.

Beispiel aus der Unternehmenspraxis:

• Typ-1 Hypervisor: Ein Unternehmen betreibt eine E-Commerce-Plattform, die auf mehreren Servern gehostet wird. Aufgrund der hohen Besuchszahlen und der kritischen Notwendigkeit von 24/7-Verfügbarkeit entscheidet sich das Unternehmen, VMware ESXi als ihre Virtualisierungsplattform zu nutzen. Dies bietet eine hohe Performance und Ausfallsicherheit für ihre geschäftskritischen Anwendungen.
• Typ-2 Hypervisor: Ein Softwareentwicklungsunternehmen benötigt eine flexible Umgebung, um verschiedene Betriebssysteme und Anwendungssoftware zu testen. Die Entwickler nutzen daher VMware Workstation auf ihren Laptops, um virtuelle Maschinen schnell zu erstellen und zu verwalten, ohne die leistungsstarken Ressourcen eines Produktionsservers zu benötigen.

b)

Vergleiche virtuelle Maschinen (VMs) mit Containern in Bezug auf ihre Struktur, Isolationsgrad, und Ressourceneffizienz. Diskutiere die Vor- und Nachteile jeder Technik und gib an, in welchen Szenarien das Unternehmen VMs vorziehen sollte und in welchen Containern die bessere Wahl wären.

Lösung:

Vergleich zwischen virtuellen Maschinen (VMs) und Containern:

• Struktur:
  • Virtuelle Maschinen (VMs): VMs laufen auf einem Hypervisor und enthalten ein vollständiges Betriebssystem (Guest OS) zusätzlich zum Host OS. Jede VM hat ihre eigenen virtuellen Hardwarekomponenten (CPU, Speicher, etc.).
  • Container: Container teilen sich den Host-Kernel und isolieren Anwendungen nur auf der Anwendungsebene. Container enthalten keine vollständigen Betriebssysteme, sondern nur die notwendigen Bibliotheken und Abhängigkeiten.
• Isolationsgrad:
  • Virtuelle Maschinen (VMs): Bieten einen hohen Isolationsgrad, da jede VM ihr eigenes Betriebssystem hat. Störungen oder Sicherheitsprobleme in einer VM betreffen die anderen VMs oder den Host nicht.
  • Container: Bieten einen geringeren Isolationsgrad im Vergleich zu VMs, da sie sich denselben Kernel teilen. Sicherheitsschwachstellen im Kernel können potenziell alle Container beeinflussen.
• Ressourceneffizienz:
  • Virtuelle Maschinen (VMs): Weniger ressourceneffizient aufgrund des zusätzlichen Overheads durch das Betriebssystem und die virtuellen Hardwarekomponenten.
  • Container: Sehr ressourceneffizient, da sie sich den Host-Kernel teilen und keinen Overhead durch ein zusätzliches Betriebssystem haben. Container starten und stoppen schnell.

Vor- und Nachteile:

• Virtuelle Maschinen (VMs):
  • Vorteile:
    • Hoher Isolationsgrad und Sicherheit durch vollständige Trennung der Betriebssysteme.
    • Gut geeignet für den Betrieb unterschiedlicher Betriebssysteme auf demselben Hardware-Host.
    • Ausgereifte Management- und Monitoring-Tools.
  • Nachteile:
    • Weniger ressourceneffizient aufgrund des Overheads durch das zusätzliche Betriebssystem.
    • Längere Bootzeiten im Vergleich zu Containern.
• Container:
  • Vorteile:
    • Hohe Ressourceneffizienz und schnelle Startzeiten.
    • Einfaches Management und Portabilität durch Container-Orchestrierungstools wie Kubernetes.
    • Ideal für microservice-basierte Architekturen und DevOps-Umgebungen.
  • Nachteile:
    • Geringerer Isolationsgrad und potenzielle Sicherheitsrisiken durch den geteilten Kernel.
    • Beschränkte Fähigkeit, unterschiedliche Betriebssysteme auf demselben Host zu betreiben.

Anwendungsszenarien im Unternehmen:

• Virtuelle Maschinen (VMs):
  • Für Anwendungen, die hohe Isolation und Sicherheit erfordern.
  • Wenn verschiedene Betriebssysteme auf demselben Hardware-Host benötigt werden.
  • Für traditionelle monolithische Anwendungen, die eine stabile und isolierte Laufzeitumgebung benötigen.
• Container:
  • Für Microservices-Architekturen und Anwendungen, die schnell skalieren müssen.
  • Für DevOps-Umgebungen, in denen Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) wichtig ist.
  • Wenn hohe Ressourceneffizienz und schnelle Startzeiten erforderlich sind.
  • Für Anwendungen, die hauptsächlich auf einem einzigen Betriebssystem laufen.

c)

Beschreibe detailliert, wie die Ressourcenverwaltung und -zuweisung in einer containerisierten Umgebung (z.B., Docker) im Vergleich zu einer VM-basierten Infrastruktur erfolgt. Diskutiere die Konzepte der Ressourcenbeschränkung und -planung in beiden Kontexten und analysiere deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit der Anwendungen.

Lösung:

Ressourcenverwaltung und -zuweisung in containerisierten Umgebungen vs. VM-basierte Infrastruktur:

• Containerisierte Umgebungen (z.B., Docker):
  • Ressourcenbeschränkung und -planung:
  • cgroups: Container nutzen Control Groups (cgroups) in Linux, um Ressourcen wie CPU, Speicher, Netzwerk und I/O zu limitieren und zuzuweisen.
  • Namespace Isolation: Namespaces sorgen dafür, dass Container eine isolierte Ansicht auf Ressourcen wie Prozess-IDs, Benutzer-IDs, Netzwerkinterfaces und Dateisysteme haben. Dies erhöht die Sicherheit und verhindert Ressourcenkonflikte.
  • Skalierbarkeit:
  • Schnelles Starten und Stoppen: Container können innerhalb von Sekunden gestartet und gestoppt werden, was eine schnelle Skalierung und abwechslungsreiche Reaktion auf Laständerungen ermöglicht.
  • Automatische Skalierung: Tools wie Kubernetes bieten automatische Skalierungsmechanismen (Horizontal Pod Autoscaling) basierend auf der Last und den definierten Ressourcenbeschränkungen.
  • Leistungsfähigkeit:
  • Container haben weniger Overhead als VMs, da sie keinen vollständigen Guest OS benötigen. Dies führt zu einer effizienten Ressourcennutzung und geringerem Overhead.

• VM-basierte Infrastruktur:
  • Ressourcenbeschränkung und -planung:
  • Jede VM läuft auf einem Hypervisor und hat ein vollständiges Betriebssystem. Ressourcen (CPU, Speicher, Netzwerk) werden direkt durch den Hypervisor zugewiesen.
  • VMs können in ihrer Ressourcennutzung beschränkt werden, indem man ihnen eine feste Anzahl von vCPUs und eine feste Menge an RAM zuweist.
  • Einige Hypervisoren bieten erweiterte Planungstools, die sicherstellen, dass Ressourcen effizient und fair zwischen den VMs zugeteilt werden.
  • Skalierbarkeit:
  • VMs haben tendenziell längere Startzeiten aufgrund des kompletten Bootvorgangs des Betriebssystems, was schnellere Skalierung erschwert.
  • Automatische Skalierungsmechanismen existieren, aber sie sind oft komplexer und schwerfälliger im Vergleich zu containerisierten Umgebungen.
  • Leistungsfähigkeit:
  • Der Overhead durch das vollständige Betriebssystem in jeder VM kann die Ressourceneffizienz reduzieren.
  • Trotzdem bieten VMs eine starke Isolation und Stabilität, was für bestimmte Anwendungen entscheidend sein kann.
  • Probleme in einer VM haben in der Regel keinen Einfluss auf andere VMs oder den Host.

Analyse der Auswirkungen auf Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit:

• Container:
  • Hohe Ressourceneffizienz dank geringem Overhead.
  • Schnelle Reaktionszeiten durch schnelles Starten und Stoppen von Containern.
  • Automatisierte Planung und Skalierung ermöglichen es, Ressourcen dynamisch abhängig von der Last zuzuteilen.
  • Potenzielle Sicherheitsbedenken aufgrund der gemeinsamen Nutzung des Host-Kernel.
• Virtuelle Maschinen (VMs):
  • Starke Isolation und Stabilität, ideal für sicherheitskritische Anwendungen oder wenn verschiedene Betriebssysteme benötigt werden.
  • Höhere Ressourcenkosten durch den Overhead des Gastbetriebssystems.
  • Längere Start- und Stoppzeiten können die Skalierbarkeit erschweren.
  • Erweiterte Planungstools können sicherstellen, dass Ressourcen fair und effizient genutzt werden, aber sie sind oft komplexer zu verwalten als bei Containern.

Schlussfolgerung:Die Entscheidung, ob Container oder VMs verwendet werden sollten, hängt stark von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Container sind ideal für Anwendungen, die eine hohe Ressourceneffizienz, schnelle Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern. VMs sind besser geeignet für Umgebungen, in denen die Isolation und Sicherheit entscheidend sind oder wo unterschiedliche Betriebssysteme benötigt werden.

d)

Stelle anhand eines use-cases einen Plan für die automatisierte und orchestrierte Bereitstellung einer komplexen Anwendung (bestehend aus mehreren Microservices) vor. Beschreibe, welche Virtualisierungstechnologie Du verwenden würdest und warum. Erläutere den Prozess der Automatisierung und Orchestrierung der Ressourcen mithilfe geeigneter Technologien und Werkzeuge.

Lösung:

Use-Case: Bereitstellung einer E-Commerce-Plattform

Stelle Dir vor, Du bist verantwortlich für die Bereitstellung und Verwaltung einer E-Commerce-Plattform, die aus mehreren Microservices besteht, darunter:

• Benutzerverwaltung
• Produktkatalog
• Bestellverwaltung
• Zahlungsverarbeitung
• Suchfunktion
• Benachrichtigungssystem

Wahl der Virtualisierungstechnologie:

• Für diesen Use-Case würde ich containerisierte Umgebungen (z.B., Docker) in Kombination mit einem Orchestrierungstool wie Kubernetes verwenden.
• Gründe für die Wahl von Containern und Kubernetes:
• Ressourceneffizienz: Container benötigen weniger Overhead und Ressourcen im Vergleich zu VMs, was sie ideal für Microservices-Architekturen macht.
• Schnelle Skalierbarkeit: Container können schnell gestartet und gestoppt werden, was eine dynamische Reaktion auf Laständerungen ermöglicht.
• Flexibilität: Kubernetes bietet automatische Skalierung, Lastverteilung und Selbstheilungsmechanismen, die eine hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit gewährleisten.
• DevOps-Freundlichkeit: Container und Kubernetes unterstützen Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Prozesse, was eine schnelle Bereitstellung und Aktualisierung von Anwendungen ermöglicht.

Plan für die automatisierte und orchestrierte Bereitstellung:

• 1. Containerisierung der Microservices:
  • Verwende Docker, um jeden Microservice in einen eigenen Container zu verpacken. Dies umfasst das Schreiben von Dockerfiles für jeden Microservice, der die notwendigen Abhängigkeiten und Konfigurationen enthält.
• 2. Einrichtung eines Kubernetes-Clusters:
  • Erstelle einen Kubernetes-Cluster, entweder lokal (Minikube) für Entwicklungs- und Testzwecke oder in der Cloud (Google Kubernetes Engine, AWS EKS, Azure AKS) für die Produktionsumgebung.
• 3. Definition von Kubernetes-Manifests:
  • Schreibe Kubernetes-Manifests (YAML-Dateien) für die Bereitstellung (Deployments) und den Service (Services) jedes Microservices. Diese Manifests definieren, wie viele Replikate jedes Microservice haben soll und wie die Services untereinander kommunizieren sollen.
• 4. Konfiguration des Netzwerk- und Storage-Managements:
  • Nutze Kubernetes Ingress Controller, um den externen Zugriff auf die Anwendung zu verwalten und Lastverteilung bereitzustellen.
  • Konfiguriere Kubernetes Persistent Volumes (PVs) und Persistent Volume Claims (PVCs) für die Speicherung von Daten, die von den Microservices benötigt werden.
• 5. Implementierung von CI/CD-Pipelines:
  • Verwende Tools wie Jenkins, GitLab CI, oder GitHub Actions, um CI/CD-Pipelines zu erstellen, die den gesamten Prozess von Code-Commit über Testing bis zur Bereitstellung in Kubernetes automatisieren.
  • Die Pipeline sollte Docker-Images für jede neue Version der Microservices bauen und in ein Container-Registry (z.B., Docker Hub, Google Container Registry) pushen.
  • Anschließend sollten die neuen Images automatisch im Kubernetes-Cluster aktualisiert werden.
• 6. Monitoring und Logging:
  • Integriere Monitoring- und Logging-Tools wie Prometheus und Grafana für die Überwachung der Ressourcen und Leistungskennzahlen der Anwendung.
  • Nutzungen von Elasticsearch, Fluentd und Kibana (EFK) Stack, um Logs der Microservices zentral zu erfassen und zu analysieren.

Prozess der Automatisierung und Orchestrierung der Ressourcen:

• 1. Bereitstellung der Infrastruktur:
  • Setze die Infrastruktur als Code (IaC) mithilfe von Terraform oder Ansible ein, um die Kubernetes-Cluster und zugehörige Ressourcen in der Cloud zu erstellen und zu verwalten.
• 2. Bereitstellung der Microservices:
  • Nutze Helm Charts, um die Kubernetes-Deployments und Services zu paketieren und zu verwalten. Helm ermöglicht es, Kubernetes-Ressourcen als einheitliches Paket zu definieren und einfach Bereitstellungen und Upgrades durchzuführen.
• 3. Skalierung und Verwaltung:
  • Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) wird verwendet, um die Anzahl der Pods automatisch basierend auf der CPU-/Speicher-Auslastung zu skalieren.
  • Verwende Kubernetes Node Autoscaler, um automatisch die Anzahl der Knoten im Cluster zu erhöhen oder zu verringern, basierend auf der Gesamtlast.
• 4. Fehlerbehebung und Selbstheilung:
  • Kubernetes bietet automatisch Neustarts von Pods bei Ausfällen, ebenso wie Replikationscontroller, um sicherzustellen, dass die gewünschte Anzahl von Pods immer läuft.

Aufgabe 4)

Sichere Netzwerkprotokolle: Du arbeitest als IT-Sicherheitsberater und hast die Aufgabe, ein Netzwerk vor potenziellen Angriffen zu schützen. Dabei sollen entsprechende Mechanismen eingesetzt werden, um die Sicherheit der Datenübertragung zu gewährleisten. Verwendet werden Technologien wie Verschlüsselung und Authentifizierung, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugang zu den Daten haben und dass diese Daten vor Manipulation gesichert sind. Beispiele für solche Protokolle sind TLS/SSL, IPsec, SSH und HTTPS. Die zugrunde liegenden Algorithmen umfassen RSA, AES, ECC und Diffie-Hellman.

a)

Erkläre den Unterschied zwischen symmetrischer und asymmetrischer Verschlüsselung und beschreibe jeweils ein Szenario, in dem eine der beiden Methoden besonders vorteilhaft ist.

Lösung:

Unterschied zwischen symmetrischer und asymmetrischer Verschlüsselung

• Symmetrische Verschlüsselung: Bei der symmetrischen Verschlüsselung wird derselbe Schlüssel sowohl für die Verschlüsselung als auch für die Entschlüsselung der Daten verwendet. Ein gut bekanntes Beispiel für einen symmetrischen Algorithmus ist AES (Advanced Encryption Standard). Da der gleiche Schlüssel verwendet wird, muss er sicher zwischen den Kommunikationspartnern ausgetauscht werden, was eine zentrale Herausforderung darstellt.
• Vorteile:
  • Schnellere Ver- und Entschlüsselung im Vergleich zur asymmetrischen Verschlüsselung
  • Weniger Rechenleistung erforderlich
• Nachteile:
  • Schlüsselaustauschproblem: Der geheime Schlüssel muss sicher übermittelt werden
  • Skalierungsproblem: Für jede Paarung von Kommunikationspartnern ist ein eigener Schlüssel erforderlich
• Szenario:
  • VPN (Virtual Private Network): Da hohe Geschwindigkeit und Effizienz wichtig sind, wird oft eine symmetrische Verschlüsselung wie AES genutzt, um den Datenverkehr zu sichern.
• Asymmetrische Verschlüsselung: Bei der asymmetrischen Verschlüsselung werden zwei verschiedene Schlüssel verwendet: ein öffentlicher Schlüssel, der für die Verschlüsselung genutzt wird, und ein privater Schlüssel, der für die Entschlüsselung nötig ist. Dieser Ansatz wird auch als Public-Key-Kryptographie bezeichnet. RSA (Rivest-Shamir-Adleman) ist ein bekanntes Beispiel für einen asymmetrischen Algorithmus.
• Vorteile:
  • Schlüsselaustauschproblem wird gelöst: Der öffentliche Schlüssel kann offen verteilt werden
  • Ermöglicht digitale Signaturen zur Authentifizierung und Integritätssicherung
• Nachteile:
  • Langsamer als symmetrische Verschlüsselung
  • Hoher Rechenaufwand
• Szenario:
  • HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure): Beim Aufbau einer verschlüsselten Verbindung im Web werden asymmetrische Methoden wie RSA verwendet, um einen symmetrischen Sitzungsschlüssel sicher auszutauschen.

b)

Du sollst ein Netzwerkdesign entwerfen, das sicherstellt, dass die Integrität der übertragenen Daten gewährleistet ist. Beschreibe die Schritte, die Du ergreifen wirst, und welche Protokolle oder Algorithmen Du verwenden würdest.

Lösung:

Netzwerkdesign zur Sicherstellung der Datenintegrität

Um die Integrität der übertragenen Daten in einem Netzwerk zu gewährleisten, werde ich mehrere Schritte unternehmen und spezifische Protokolle und Algorithmen einsetzen. Diese Maßnahmen sollen sicherstellen, dass die Daten während der Übertragung nicht manipuliert werden können.

Schritte zur Sicherstellung der Datenintegrität

1. Authentifizierung der Benutzer: Um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf das Netzwerk haben, werde ich Authentifizierungsmechanismen wie Benutzername/Passwort-Kombinationen und Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) einführen. Protokolle wie RADIUS oder LDAP können zur Authentifizierung genutzt werden.
2. Verwendung sicherer Netzwerkprotokolle: Protokolle wie HTTPS, TLS/SSL und IPsec können verwendet werden, um die Daten während der Übertragung zu schützen. Diese Protokolle bieten nicht nur Verschlüsselung, sondern auch Integritätsschutz durch Hashing-Algorithmen.
3. Digitale Signaturen: Digitale Signaturen stellen sicher, dass die Daten nicht manipuliert wurden und dass sie tatsächlich vom angegebenen Absender stammen. Algorithmen wie RSA und ECC können verwendet werden, um digitale Signaturen zu erstellen und zu überprüfen.
4. Verwendung von Hashing-Algorithmen: Hashing-Algorithmen wie SHA-256 erzeugen eindeutige Prüfsummen für Daten. Diese Prüfsummen können verwendet werden, um die Integrität der Daten zu überprüfen. Wenn die Prüfsumme vor und nach der Übertragung identisch ist, wurde die Integrität der Daten gewahrt.
5. Implementierung von HMAC (Hash-based Message Authentication Code): HMAC kombiniert einen geheimen Schlüssel mit einer Hash-Funktion, um die Integrität und Authentizität der Daten zu gewährleisten. Dies kann in Protokollen wie HTTPS und TLS/SSL integriert werden.

Verwendete Protokolle und Algorithmen

• TLS/SSL: Dieses Protokoll bietet Verschlüsselung und Integritätsschutz für Daten, die über das Internet übertragen werden. Es verwendet Algorithmen wie RSA oder ECC zur Schlüsselaushandlung und AES für symmetrische Verschlüsselung. Zusätzlich nutzt es Hashing-Algorithmen wie SHA zur Sicherstellung der Datenintegrität.
• IPsec: IPsec wird oft zur Sicherung von VPNs verwendet und bietet Verschlüsselung sowie Integritätsschutz. Es verwendet Algorithmen wie AES zur Verschlüsselung und HMAC in Kombination mit Hashing-Algorithmen wie SHA-256 zur Sicherstellung der Datenintegrität.
• HTTPS: HTTPS ist eine Erweiterung von HTTP, die TLS/SSL verwendet, um die Daten während der Übertragung zu verschlüsseln und die Integrität zu schützen.
• Diffie-Hellman: Dieser Algorithmus hilft bei der sicheren Schlüsselaushandlung und wird oft in Kombination mit anderen Protokollen eingesetzt, um eine sichere Verbindung herzustellen.

Zusammenfassung

Durch den Einsatz dieser Schritte und Protokolle in Kombination kann ein sicheres Netzwerkdesign erreicht werden, das die Integrität der übertragenen Daten gewährleistet. Insbesondere die Kombination von Verschlüsselung, digitale Signaturen, und Hashing-Algorithmen stellt sicher, dass Daten während der Übertragung weder abgefangen noch manipuliert werden können.

c)

Berechne die Zeitkomplexität der RSA-Verschlüsselung für eine gegebene Schlüsselgröße und diskutieren deren Auswirkungen auf die Performance des Systems im Vergleich zu AES. Verwende die folgenden Parameter: Primzahlen von 1024 Bit und ein Modul von 2048 Bit für RSA sowie eine 256-Bit-Schlüsselgröße bei AES.

Lösung:

Zeitkomplexität der RSA-Verschlüsselung und deren Auswirkungen

Um die Zeitkomplexität der RSA-Verschlüsselung zu berechnen, müssen wir die verschiedenen Schritte des Algorithmus berücksichtigen: die Schlüsselerzeugung, die Ver- und Entschlüsselung.

RSA-Verschlüsselung

• Schlüsselerzeugung: Die Zeitkomplexität der Schlüsselerzeugung für RSA hängt von der Größe der Primzahlen ab. Bei 1024-Bit-Primzahlen und einem 2048-Bit-Modul wird das Finden der Primzahlen durch probabilistische Tests wie den Miller-Rabin-Test bestimmt. Die Zeitkomplexität beträgt etwa \(\text{O}(n^4)\), wobei \(\text{n}\) die Bitlänge der Primzahlen ist. In diesem Fall für 1024 Bit ist es also \(\text{O}(1024^4)\).
• Verschlüsselung: Die Zeitkomplexität für die Verschlüsselung mit RSA beträgt \(\text{O}(e \times \text{log}^3(N))\), wobei \(\text{e}\) der öffentliche Exponent (typischerweise eine kleine Zahl wie 65537) und \(\text{N}\) die Länge des Moduls in Bits ist. Für ein 2048-Bit-Modul beträgt die Komplexität etwa \(\text{O}(e \times 2048^3)\).
• Entschlüsselung: Die Entschlüsselung hat eine Zeitkomplexität von \(\text{O}(d \times \text{log}^3(N))\), wobei \(\text{d}\) der private Schlüssel ist. Da \(\text{d}\) oft ähnlich groß wie \(\text{N}\) ist, beträgt die Komplexität etwa \(\text{O}(2048^4)\).

AES-Verschlüsselung

Für AES mit einer 256-Bit-Schlüsselgröße sind die Zeitkomplexitäten der Verschlüsselung und Entschlüsselung wie folgt:

• Verschlüsselung: Die Zeitkomplexität für die AES-Verschlüsselung beträgt \(\text{O}(N \times Nr)\), wobei \(\text{N}\) die Bitlänge der Daten und \(\text{Nr}\) die Anzahl der Runden (für AES-256 sind dies 14 Runden) ist.
• Entschlüsselung: Die Zeitkomplexität ist ähnlich wie bei der Verschlüsselung, also \(\text{O}(N \times Nr)\).

Vergleich der Performance

• RSA (2048 Bit): - Verschlüsselung: etwa \(\text{O}(e \times 2048^3)\) - Entschlüsselung: etwa \(\text{O}(2048^4)\) - Schlüsselerzeugung: \(\text{O}(1024^4)\)
• AES (256 Bit): - Verschlüsselung: \(\text{O}(N \times 14)\) - Entschlüsselung: \(\text{O}(N \times 14)\)

RSA ist deutlich rechenintensiver als AES, insbesondere bei der Schlüsselerzeugung und der Entschlüsselung. AES ist im Vergleich viel schneller, was es für den Einsatz in Szenarien bevorzugt, in denen eine hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz erforderlich sind, wie z.B. bei der Echtzeitdatenverschlüsselung in VPNs und anderen Netzwerkanwendungen.

Zusammenfassung:

• Die hohe Zeitkomplexität von RSA erfordert deutlich mehr Rechenleistung, insbesondere beim Dekodieren großer Datenmengen, was zu Leistungseinbußen führen kann.
• AES bietet eine viel effizientere Lösung für die Verschlüsselung und Entschlüsselung großer Datenmengen, wodurch es für den regelmäßigen Datentransfer besser geeignet ist.
• RSA wird jedoch häufig für den sicheren Schlüsselaustausch genutzt, während die eigentliche Datenverschlüsselung dann mit einem symmetrischen Algorithmus wie AES erfolgt.

d)

Ein Unternehmen plant die Einführung von HTTPS für ihre Website. Erkläre den Ablauf einer HTTPS-Verbindungserstellung und wie Authentifizierung und Verschlüsselung während dieses Prozesses gewährleistet werden.

Lösung:

Ablauf einer HTTPS-Verbindungserstellung

Bei der Einführung von HTTPS für eine Website ist es wichtig, den Ablauf einer HTTPS-Verbindung vollständig zu verstehen. HTTPS verwendet das TLS/SSL-Protokoll, um eine sichere Verbindung zwischen dem Webbrowser des Benutzers und dem Webserver des Unternehmens zu gewährleisten. Der Ablauf einer HTTPS-Verbindung kann in mehrere Schritte unterteilt werden:

1. Verbindungsaufbau

• Client Hello: Der Webbrowser (Client) schickt eine Nachricht an den Webserver. Diese Nachricht enthält Informationen über die vom Client unterstützten Verschlüsselungsmethoden (Cipher Suites), die TLS/SSL-Version, sowie andere Sicherheitsparameter.
• Server Hello: Der Webserver antwortet mit einer Nachricht, die den ausgewählten Verschlüsselungsalgorithmus und die TLS/SSL-Version enthält. Weiterhin sendet der Server sein digitales Zertifikat, das von einer vertrauenswürdigen Zertifizierungsstelle (CA) ausgestellt wurde.

2. Server-Authentifizierung und Zertifikatvalidierung

• Zertifikatsüberprüfung: Der Webbrowser überprüft das digitale Zertifikat des Servers durch den Vergleich mit den in seinem Zertifikatsspeicher gespeicherten Zertifikaten. Diese Überprüfung stellt sicher, dass das Zertifikat von einer vertrauenswürdigen CA stammt und noch gültig ist.

3. Schlüsselaustausch

• Schlüsselaushandlung: Das Zertifikat des Servers enthält den öffentlichen Schlüssel des Servers. Der Webbrowser generiert einen zufälligen symmetrischen Sitzungsschlüssel, verschlüsselt diesen mit dem öffentlichen Schlüssel des Servers und sendet ihn an den Server.
• Schlüsselableitung: Der Server verwendet seinen privaten Schlüssel, um den Sitzungsschlüssel zu entschlüsseln. Jetzt besitzen sowohl der Client als auch der Server den gleichen symmetrischen Schlüssel, mit dem die weitere Kommunikation verschlüsselt wird.

4. Verschlüsselte Kommunikation

• Sicherer Datenkanal: Mit dem symmetrischen Sitzungsschlüssel verschlüsseln der Client und der Server ihre Nachrichten gegenseitig. Dadurch wird die Integrität und Vertraulichkeit der übertragenen Daten gewährleistet.

5. Abschluss

• Handshakes abschließen: Nach dem erfolgreichen Aufbau der sicheren Verbindung erfolgt ein finaler Austausch von Nachrichten, um den Verbindungsaufbau zu bestätigen und sicherzustellen, dass keine Kommunikation kompromittiert wurde.

Sicherheitsmechanismen bei HTTPS

• Authentifizierung: Durch die Überprüfung des digitalen Zertifikats wird gewährleistet, dass der Server wirklich derjenige ist, für den er sich ausgibt.
• Verschlüsselung: Die gesamte Kommunikation nach dem Schlüsselaustausch wird mit einem symmetrischen Schlüssel verschlüsselt. Dies schützt die Daten vor Abhören und Manipulation.
• Datenintegrität: Durch die Verwendung von Hashing-Algorithmen und MACs (Message Authentication Codes) wird sichergestellt, dass die Daten während der Übertragung nicht verändert wurden.

Zusammenfassung

Die Einführung von HTTPS gewährleistet eine sichere, verschlüsselte Verbindung zwischen dem Webbrowser des Benutzers und dem Webserver. Der Ablauf einer HTTPS-Verbindung umfasst die Authentifizierung des Servers durch ein digitales Zertifikat, den sicheren Austausch von Schlüsseln und die anschließende verschlüsselte Kommunikation. Diese Mechanismen stellen sicher, dass die übertragenen Daten vertraulich und unverändert sind und nur autorisierte Benutzer Zugriff haben.