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KI-gestützte Cyberangriffe
(2023)
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Insbesondere Technologien wie Large Language Models (LLMs) machen KI-Technologie innerhalb kurzer Zeit zugänglich für die Allgemeinheit. Die Generierung von Text, Bild und Sprache durch künstliche Intelligenz erzielt innerhalb kurzer Zeit gute Ergebnisse. Parallel zu dieser Entwicklung hat die Cyberkriminalität in den vergangenen Jahren im Bereich der KI zugenommen. Cyberangriffe verursachen im Zuge der Digitalisierung größeren Schaden und Angriffe entwickeln sich kontinuierlich weiter, um bestehende Schutzmaßnahmen zu umgehen.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet KI-gestützte Cyberangriffe. Sie präsentiert aktuelle KI-gestützte Cyberangriffsmodelle und analysiert, inwiefern diese für Anfänger*innen in der Cyberkriminalität zugänglich sind.
Die Bachelorarbeit „Forensic Chain – Verwaltung digitaler Spuren in Deutschland“ untersucht die Anwendung eines Blockchain-basierten Chain of Custody Systems im deutschen rechtlichen und regulatorischen Kontext. Die digitale Forensik, die sich mit der Sicherung und Analyse digitaler Spuren befasst, gewinnt an Bedeutung, da kriminelle Aktivitäten vermehrt im digitalen Raum stattfinden. Die Blockchain-Technologie bietet transparente und unveränderliche Aufzeichnungen, die sich für die Speicherung von Informationen im Zusammenhang mit digitalen Beweismitteln eignen. Das Hautpziel der Arbeit besteht darin, die Umsetzung eines Chain of Custody Prozesses im Forensic Chain System zu untersuchen und die Eignung dieses Systems im deutschen Raum zu bewerten. Hierfür wird ein Prototyp des Forensic Chain Systems entwickelt, um das erstellte Konzept zu testen. Die Ergebnisse tragen zum Verständnis der Wichtigkeit der digitalen Forensik in Deutschland bei und bieten Einblicke in die Einführung von Blockchain-basierten Chain of Custody-Systemen in diesem Bereich. Sie leisten einen Beitrag zur Weiterentwicklung der digitalen Forensik.
Das automatisierte Erkennen von Schwachstellen wird immer wichtiger. Gerade bei der Softwareentwicklung werden immer häufiger Schwachstellenscanner eingesetzt. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es einen Überblick zu erhalten, welche Schwachstellenscanner für Webanwendungen existieren und wie sinnvoll deren Einsatz ist. Um diese Frage zu beantworten, werden vier auf dem Markt verfügbare Schwachstellenscanner getestet. Aus der bisherigen Infrastruktur von M und M Software werden Anforderungen und Selektionskriterien abgeleitet. In zwei Testphasen werden verschiedene Schwachstellenscanner analysiert und bewertet wie gut sie die Kriterien erfüllen. Am Ende wird bewertet, ob der Einsatz eines Schwachstellenscanners in der Infrastruktur sinnvoll ist. Neben dieser Analyse wird außerdem untersucht welche Chancen die AI-Technologie für Schwachstellenscanner bietet.
Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung eines Prototyps zur Identifizierung und Verhinderung von Angriffen mithilfe von KI- und ML-Modellen. Untersucht werden die Leistungsfähigkeit verschiedener theoretischer Modelle im Kontext der Intrusion Detection, wobei Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Naive Bayes analysiert werden. Die Arbeit betont die Relevanz der Datensatzauswahl, die Vorbereitung der Daten und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Angriffserkennung.
Die folgende Arbeit thematisiert ein Konzept zur Automatisierung von Firewall-Audits und die Implementierung eines Tools zur Durchführung. Für das Audit relevante Aspekte von NGFWs werden ausgewählt und näher erläutert. Diese bestehen aus der Objektdatenbank, Firewall-Regelwerken und VPN-Konfigurationen. Die Analyse der Daten basiert auf einerseits eigens erstellten Kriterien, andererseits auf Empfehlungen des BSI und des NIST. Zusätzlich wird auf Basis von NIST Recommended Practices und dem CVSS der „Awareness Score“ eingeführt, der auf Fehlkonfigurationen innerhalb des Firewall-Regelwerks aufmerksam machen soll. Das Konzept für das Tool sieht vor, Firewalls mehrerer Hersteller, darunter Cisco, Checkpoint und Sophos, auditieren zu können. Die Implementierung wurde aus zeitlichen Gründen nur für Firewalls des Herstellers Cisco durchgeführt. Für die Analyse wird ein einheitliches Firewall-Modell erzeugt. So sollen auch Firewalls anderer Hersteller zu dem Tool hinzugefügt werden können. Die Ergebnisse des Audits werden in einem Bericht dargestellt.
Künstliche Intelligenzen, Deep Learning und Machine-Learning-Algorithmen sind im digitalen Zeitalter zu einem Punkt gekommen, in dem es schwer ist zu unterscheiden, welche Informationen und Quellen echt sind und welche nicht. Der Begriff „Deepfakes“ wurde erstmals 2017 genutzt und hat bereits 2018 mit einer App bewiesen, wie einfach es ist, diese Technologie zu verwenden um mit Videos, Bildern oder Ton Desinformationen zu verbreiten, politische Staatsoberhäupter nachzuahmen oder unschuldige Personen zu deformieren. In der Zwischenzeit haben sich Deepfakes bedeutend weiterentwickelt und stellen somit eine große Gefahr dar.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet Deepfakes. Zudem behandelt sie die Erstellung, Verwendung und Erkennung von Deepfakes, sowie mögliche Abwehrmaßnahmen und Auswirkungen, welche Deepfakes mit sich bringen.
In dieser Forschungsarbeit wird die Datensicherheit von Microsoft Azure analysiert und bewertet. Die Bewertung findet dabei aus der Sicht von Unternehmen statt. Im ersten Abschnitt wird zunächst der grundlegende Aufbau und die unterschiedlichen Formen des Cloud Computing beschrieben. Im zweiten Teil wird ein Vergleich der drei größten Cloud Anbieter vollzogen. Der letzte Teil besteht aus der Evaluation der Datensicherheit von Azure, wobei auf Aspekte wie Datenschutz, Bedrohungen und Schutzmaßnahmen eingegangen wird. Abschließend wird eine Empfehlung für das Unternehmen Bechtle GmbH Offenburg IT-Systemhaus abgegeben.
Im Verlauf der Arbeit stellt sich heraus, dass Azure eine ausreichende Datensicherheit bieten kann. Allerdings wird deutlich, dass durch die Kombination von mehreren Nebenfaktoren wie das Patch-Verhalten oder die Antwortzeit auf Sicherheitsschwachstellen seitens Microsofts, eine große Gefahr für die Daten von Unternehmen entstehen kann. Demnach ist Microsoft als Anbieter ein größeres Problem für die Sicherheit von Daten in Azure als der Cloud-Dienst selbst.
Diese Thesis beschäftigt sich mit den Techniken von Code Injection und API Hooking, die von Malware verwendet werden, um sich in laufende Prozesse einzuschleusen und deren Verhalten zu manipulieren. Darüber hinaus erklärt sie die Grundlagen der Betriebssystemarchitektur, der DLLs, der Win32 API und der PE-Dateien, die für das Verständnis dieser Techniken notwendig sind. Die Thesis stellt verschiedene Methoden von Code Injection und API Hooking vor, wie z.B. DLL Injection, PE Injection, Process Hollowing, Inline Hooking und IAT Hooking, und zeigt anhand von Codebeispielen, wie sie funktionieren. Des Weiteren wird auch beschrieben, wie man Code Injection und API Hooking mithilfe verschiedene Tools und Techniken wie VADs, Speicherforensik und maschinelles Lernen erkennen und verhindern kann. Die Thesis diskutiert außerdem mögliche Gegenmaßnahmen, die das Betriebssystem oder die Anwendungen anwenden können, um sich vor Code Injection und API Hooking zu schützen, wie z.B. ASLR, DEP, ACG, IAF und andere. Zuletzt wird mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick auf die zukünftigen Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem Bereich abgeschlossen.
Software-defined Access (SD-Access, SDA) hat aufgrund der flexiblen, automatisierten und schnelleren Verwaltung von Unternehmensnetzwerken erhebliche Aufmerksamkeit erlangt. Im Gegensatz zu traditionellen Netzwerken mit manuellen Prozessen, bietet SD-Access Zugriffsrichtlinien, Netzwerksegmentierung und Endpunktüberwachung in einer Lösung und trägt damit zur Netzwerksicherheit in Unternehmen bei.
Zunächst wird die SD-Access-Lösung von Cisco vorgestellt und herausgearbeitet, welche Komponenten dafür benötigt werden. Auf dieser Grundlage wird überprüft, welche Voraussetzungen zur Einführung von SD-Access im konkreten Anwendungsfall, dem SWR, geschaffen werden müssen.
Anschließend wird in einer experimentellen Phase im SWR-eigenen Netzwerklabor eine beispielhafte Architektur mit allen benötigten Komponenten zu Testzwecken konzeptioniert und implementiert. Dabei ist das Design und die Konfiguration möglichst nahe an der realen Umgebung des SWRs orientiert. Mit dem vorliegenden Testsetup werden dann bestimmte Funktionen und Anwendungsszenarien genauer aufgezeigt und die Relevanz für den Sicherheitsgewinn im SWR-LAN untersucht.
Darauf folgt eine abschließende Beurteilung des Sicherheits- und Effizienzgewinns durch die Einführung von SD-Access im SWR-Netzwerk.
Smart Home Security
(2022)
Interoperabilität zwischen Kommunikationsstandards im Smart Home Umfeld wird durch die steigende Anzahl an Geräten und Herstellern zu einer immer größeren Herausforderung. Nutzer müssen genau darauf achten, dass keine Probleme durch die Nutzung mehrerer Kommunikationsstandards entstehen. Oft sind nur Geräte desselben Herstellers oder einer Gruppe von Herstellern vollständig kompatibel, sodass zwangsweise eine Bindung zu den Herstellern aufgebaut wird. Zusätzlich haben die bereits etablierten Standards zahlreiche bekannte Sicherheitslücken, die bei einer unsauberen Implementierung von Angreifern ausgenutzt werden können.
Der neue Kommunikationsstandard Matter der Connectivity Standards Alliance (CSA) verspricht, diese Probleme zu lösen. Matter basiert auf den bereits existierenden Protokollen WiFi, Bluetooth und Thread und zählt bereits viele der großen Smart Home Hersteller, wie Google, Amazon, Apple, Philips und Signify, zu seinen Partnern. Außerdem soll die Sicherheit Matters für den Endnutzer ein fundamentaler Grundsatz in der Entwicklung sein. Die finale Veröffentlichung des Matter-Standards wird laut der CSA im Herbst 2022 erwartet.
Diese Bachelorthesis hat zum Ziel, Matter anhand des Entwurfs und der bereits öffentlichen Referenzimplementierung auf Schwachstellen im Bereich der Informationssicherheit zu untersuchen. Zur Bewertung der konzeptionellen Sicherheitsmaßnahmen werden unter anderem die Funktionsweise, die Einschätzung der Bedrohungslage, die gewählten Sicherheitsprinzipien für die Entwicklung und die Rolle des Datenschutzes betrachtet.
Im Anschluss werden einerseits bestehende Sicherheitslücken und Schwachstellen in den genutzten Kommunikationsprotokollen betrachtet, aber auch praktische Angriffe gegen Matter werden auf Basis der Betrachtung durchgeführt. Dazu werden sowohl ein Replay Attack als auch ein Deauthentication Attack gegen die Referenzimplementierung
durchgeführt.
Abschließend soll die Frage geklärt werden, ob Matter ein ausreichendes Maß an Sicherheit bieten und für Nutzer einen Vorteil schaffen kann.
Das tiefe Lernen und die daraus entstehenden Technologien bieten eine neue Herausforderung für Unternehmen und privat Personen beiderlei. Deepfakes sind schon seit über vier Jahren im Internet verbreitet und in dieser Zeit wurden hauptsächlich politische Figuren Opfer der Technologie. Diese Arbeit nimmt sich das Ziel, die möglichen Attacken zu beschreiben und Gegenmaßnahmen dafür vorzustellen. Es wird zunächst Social Engineering erläutert und die technischen Grundlagen von Deepfakes gelegt. Daraufhin folgt ein Fallbeispiel, welches genauer aufzeigt, wie auch Unternehmen Opfer von Deepfake Attacken werden können. Diese Attacken fügen einen erheblichen finanziellen sowie Reputationsschaden an. Daher müssen verschiedene technische und organisatorische Maßnahmen gegenüber Deepfakes im Social Engineering Umfeld eingeführt werden. Durch die ständige Entwicklung der Technik werden diese Attacken in der Zukunft an Komplexität und Häufigkeit zunehmen. Unternehmen, Forscher und IT-Sicherheitsspezialisten müssen daher die Entwicklung dieser Attacken beobachten.
Vor allem in der heutigen Zeit ist die Privacy ein wichtiges Gut, das gewahrt werden muss. Bei der Verarbeitung von Daten muss deren Schutz entsprechend rechtsgültiger Vorschriften eingehalten werden. Damit der Datenschutz bei der Analyse von Listen und Mengen gewährleistet werden kann, muss sichergestellt werden, dass nur dann Einsicht in diese Listen und Mengen gewährt wird, wenn dies rechtlich begründet ist.
In dieser Arbeit wird auf Grundlage der Dissertation von Louis Tajan mit dem Titel „Privacy-Preserving Data Processing for Real Use Cases“ [21] überprüft, ob sich Bloom-Filter als Datenstruktur eignen, um eine rechtliche Erlaubnis zu begründen. Hierfür wird zunächst ein Blick auf die relevanten Artikel der in Deutschland geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geworfen und anschließend der Aufbau und die Funktionsweise der Bloom-Filter beschrieben.
Nach dieser Einführung in das Thema wird eine Implementierung der Bloom-Filter in Java vorgestellt, im Anschluss daran werden Tests zur Korrektheit der Bloom-Filter Ergebnisse durchgeführt und zuletzt wird die Sicherheit der Bloom-Filter wird aus datenschutzrechtlichem Blickpunkt betrachtet.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, Covert Channels zu identifizieren und zu analysieren. Dazu zählen unter anderem die Robustheit der Kanäle und inwieweit Informationen bei der Kommunikation verloren gehen können. Durch die Ergebnisse kann aufgezeigt werden, ob sich Videospiele als Plattform für verdeckte Kommunikation eignen.
Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen es uns komplexe Aufgaben mit weniger Aufwand und in kürzerer Zeit zu lösen. Daraus ergibt sich auch die Möglichkeit komplexe Daten effizienter zu verarbeiten.
Smarte Technologien, insbesondere Smartphones und Wearables, sind in den letzten Jahren immer mehr zu alltäglichen Massenmedien geworden und sind aus dem Alltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Dadurch ergeben sich für Angreifer neue Angriffsvektoren, die die Privatsphäre und Sicherheit der Daten der Nutzer gefährden.
Zielaspekt dieser Arbeit ist es zu zeigen, dass eingebaute Sensoren in smarten Technologien ein Sicherheitsrisiko mit sich bringen, welches mithilfe von Deep-Learning ausgenutzt werden kann.
Hierfür wurden zwei LSTM-Netze implementiert, welche in der Lage sind Rückschlüsse auf eingetippte Ziffern und Buchstaben zu ziehen. Damit wird demonstriert, dass Machine-learning-basiertes Keylogging mittels externen Sensordaten möglich ist und der Angriff durch das Machine-learning vereinfacht wird.
In dem letzten Jahr, welches von der Corona Pandemie geprägt war, wurde das Arbeiten von zu Hause aus durch die Unternehmen stark vorangetrieben. Auch wenn dies zuerst nur als Übergangslösung gesehen wurde, scheint dieser Trend sich auch nach der Pandemie fortzusetzen. In den meisten Heimnetzwerken ist die IT-Sicherheit allerdings deutlich schwächer ausgebaut, als dies in Unternehmen ist.
Da die Umstellung in das Home-Office sehr schnell durchgeführt wurde, sehen sich viele Arbeitnehmer und Arbeitgeber mit dieser Situation überfordert, auch im Heimnetzwerk des Anwenders für eine geeignete Sicherheit zu sorgen. In dieser Ausarbeitung werden daher einzelne Angriffe auf IT-Systeme im Heimnetzwerk aufgegriffen sowie Lösungsansätze, um eine sichere Heimnetzwerkumgebung zu schaffen.
Im Zusammenhang mit dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) wird die Kommunikationstechnologie, die ursprünglich in Heim- und Büroumgebung eingesetzt wurde, in industrielle Anwendungen eingeführt. Kommerzielle Standardprodukte sowie einheitliche und gut etablierte Kommunikationsprotokolle machen diese Technologie leicht zu integrieren und zu Nutzen. Sowohl die Automatisierungs- als auch die Steuerungstechnik verwenden zunehmend Protokolle, die auf TCP/IP aufsetzen. Diese Protokolle werden nicht nur von intelligenten Steuergeräten genutzt, auch Sensoren oder Aktoren kommunizieren zunehmend darüber. Doch die Steigerung der Protokolle und die Verbindung untereinander bewirkt eine enorme Komplexität solche Netze. Ein gestiegener Informationsaustausch über das Netzwerk verbirgt sicherlich auch Nachteile. Die Problematiken mit den Angriffsszenarien, die wir aus der Informationstechnik kennen, sind nun auch in Produktionsnetzwerken allgegenwärtig. Dies führt zu einer erhöhten Nachfrage nach industriellen Intrusion Detection-Lösungen. Es gibt jedoch Herausforderungen bei der Umsetzung der industriellen Intrusion Detection. Die größte Bedrohung für industrielle Anwendungen geht von staatlich geförderten und kriminellen Gruppen aus. Häufig werden von diesen Angreifern bisher unbekannte Exploits eingesetzt, so genannte 0-Days-Exploits. Sie können mit der signaturbasierten Intrusion Detection nicht entdeckt werden. Daher bietet sich eine statistische oder auf maschinelles Lernen basierende Anomalie-Erkennung an.
Im Rahmen der Arbeit wurde nach der Vorgehensweise des BSI-Standard 200-3 eine Risikoidentifikation und -bewertung des KRITIS-Sektors Transport und Verkehr durchgeführt. Darüber hinaus wurden die Bedeutung dieses Sektors für die deutsche Wirtschaft, die Digitalisierung in diesem Sektor sowie die Funktionsweise, Anwendung und Schwachstellen cyber-physischer Systeme aufgezeigt. Als Anwendungsfall diente dabei der Ausschnitt eines operativen Prozesses eines fiktiven Unternehmens des Sektors Transport und Verkehr.
Das Ziel dieser Thesis ist es, die Gefahren die von Makros in Microsoft Office Dokumenten ausgehen, zu beschreiben und geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu finden. Dazu ist eine Literaturrecherche, sowie eine eigenständige Malware-Analyse durchgeführt worden. Das Ergebnis dieser Arbeit ist, dass von Makros eine große Sicherheitsgefahr ausgeht und, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen existieren, um die Gefahren von Makros deutlich einzuschränken. Jedoch werden diese Sicherheitsmaßnahmen oft nicht umgesetzt, da entweder kein Bewusstsein für diese Art von Gefahr herrscht oder die Implementierung zu teuer beziehungsweise zu aufwändig ist.
Durch die wachsende Digitalisierung verändert sich die Art der Wirtschaft. Daher müssen Betriebe immer mehr auf ein Geschäftsmodell 4.0 setzen. Aufgrund des technologischen Wandels der Produktion ändern sich die Anforderungen an die Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer. Künftig müssen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen regelmäßig für die neuen Anwendungen geschult werden und die Ausbildungskonzepte für den Nachwuchs angepasst werden. Obwohl ausgefeilte technische Methoden zur Erkennung von Schwachstellen in vielen Unternehmen bereits genutzt werden, spielt die Schulung der eigenen Mitarbeiter zum Thema ITSicherheit häufig noch eine untergeordnete Rolle. Dabei gehört „Social Engineering“ längst zum Standardrepertoire von Cyberkriminellen. Aufgrund dieser Tatsachen, soll diese Arbeit die Schwachstellen des menschlichen Faktors im Rahmen von digitalen Geschäftsmodellen aufdecken und Lösungen finden.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, den Einfluss des Menschlichen Faktors im Rahmen digitale Geschäftsmodelle genauer zu erforschen und die Frage zu Beantworten, welche Angriffspunkte sowie Lösungen es für diesen Faktor gibt. Im ersten Kapitel geht es um die digitalen Geschäftsmodelle, was sie sind, was sie ausmacht und warum sie in der Digitalisierung für Unternehmen wichtig sind. Darauf folgt die Industrie 4.0. In Kapitel 3 wird der menschliche Faktor in der Arbeitswelt aufgezeigt. Es wird darauf eingegangen, dass der Mensch in Einklang mit der Organisation und der Technik stehen muss, da sonst keine Gewinne generiert werden können. Social Engineering, das vierte Kapitel dieser Arbeit, soll aufzeigen, was Social Engineering ist, wie es funktioniert, welche zwei Hauptarten es von Social Engineering gibt. Das darauffolgende Kapitel wird sich mit den Tools des Social Engineers beschäftigen. Es wird näher beschrieben, welche Werkzeuge, Kameras sowie Online-Tools zur Informationsbeschaffung benutzt werden. Kapitel 6 zeigt die Fähigkeit eines Social Engineers, die bei Angriffen verwendet werden. Kapitel 7 veranschaulicht die Angriffsmöglichkeiten auf digitale Geschäftsmodelle. Im Anschluss werden mit Kapitel 8 und 9 Präventionsmaßnahmen aufgeführt. Einmal Prävention generell und einmal in Anlehnung an die Social Engineering Kill Chain. Zum Schluss der Arbeit wird ein aktueller Fall von Barbara Corcoran näher beschrieben, was der Angreifer gemacht hat und wie sich das Unternehmen hätte schützen können. Abgerundet wird die Arbeit durch ein Fazit des Verfassers dieser Arbeit.
Aufgrund der rasant fortschreitenden technischen Entwicklung und der damit einhergehenden Digitalisierung, werden immer mehr Daten, durch Geräte aller Art, aus den verschiedensten Quellen, zur Verarbeitung und Speicherung erhoben. Sei es durch die Vielzahl an verfügbaren Smart-Devices, Onlinediensten usw., der Fantasie sind hierbei keine Grenzen gesetzt. Um bei dieser Menge an Daten das Recht auf informationelle Selbstbestimmung des Verbrauchers innerhalb der EU, zu schützen sowie den Datenschutz in allen EU-Mitgliedsstaaten zu harmonisieren und zudem eine Anpassung des Datenschutzes an die technische Weiterentwicklungen des Internets sowie die fortschreitende wirtschaftliche Globalisierung vorzunehmen, wurde von der Europäischen Union der Datenschutz reformiert.
Mit dem Inkrafttreten der Datenschutz-Grundverordnung, wurden Unternehmen in die Pflichtgenommen ihre Datenerhebungen und Datenflüsse, generell die Prozesse welche im Unternehmen implementiert sind, auf personenbezogene Daten zu analysieren. Denn neue Betroffenenerechte sowie Informations-, Rechenschafts- und Meldepflichten müssen gewährleistet werden, andernfalls können Verstößen gegen die Verordnung zu massiven Bußgeldern führen.1 Diese risikobasierte Betrachtung wird von der DSGVO gefordert. Ziel des in dieser Arbeit durchgeführten Privacy Risk Assessment ist es, die Risiken von Datenverarbeitungspraktiken für die Rechte und Freiheiten der Betroffenen, möglichst umfassend zu erfassen und diese objektiv und nachvollziehbar zu bewerten, sodass typischen Angriffen durch Organisationen und Externe mit entsprechenden Gegenmaßnahmen begegnet werden kann.
Im Laufe dieser Arbeit wird ein Privacy Risk Assessment für die zwei Bereiche, Vertrieb und Personalwesen, durchgeführt. Die drei Prozesse werden in Bezug auf personenbezogene Datenanalysiert, mögliche Datenschutzrisiken herausgestellt und der Umgang mit den Risiken, mittels Maßnahmen und Kontrollen beschrieben. Notwendige Schritte werden vorgestellt und erläutert.
In dieser Arbeit wird die Funktionsweise, Standardisierung und Verwundbarkeit der Technologien RFID und NFC behandelt. Es wird gezeigt welche Angriffe existieren und wie man sich dagegen schützen kann. Es wird ein Überblick über einige in der Praxis verwendete Protokolle sowie deren Sicherheit gegeben. Außerdem werden grundlegende Fragen beantwortet, die man sich bei Auseinandersetzung mit dieser Technologie stellt (z.B. Reichweiten).
Intels Software Guard Extension (SGX) ist eine Technologie, die einen umfassenden Datenschutz verspricht. SGX wurde 2013 als Softwaremodell für die isolierte Ausführung von Anwendungen veröffentlicht.
Mit Intel SGX können Container in einem geschützten Speicherbereich erstellt werden. Diese Container werden Enclave genannt. Es ist nicht möglich den Speicher-
bereich der Enclave auszulesen oder in ihn zu schreiben. Die Enclave soll Integrität und Verfügbarkeit der Daten sicherstellen, auch wenn diese auf einem nicht vertrauenswürdigen Host ausgeführt werden.
In dieser Arbeit soll zunächst ein Überblick über die Funktionsweise und das Potenzial von Intel Software Guard Extension gegeben werden. Vor allem soll analysiert werden
wie Datenbanken mit Hilfe von SGX gesichert werden können und wie groß die Performance einbüßen mit SGX sind.
Aufbauend auf den Grundlagen von Intel SGX und EnclaveDB soll anschließend eine sichere Datenbank erstellt werden. Hierzu wird EnclaveDB von Microsoft analysiert und auf Basis dieser Datenbank eine neue Datenbank erschaffen, die Daten verschlüsselt in der Datenbank speichert ohne, dass diese in Klartext vom Host ausgelesen werden können. Zum Schluss wird die Performance von EnclaveDB und der erstellten Datenbank so gut es geht verglichen.
Die Bachelorarbeit soll sich im Kern mit Möglichkeiten beschäftigen, wie der Faktor Mensch für die Bedrohung durch Social Engineering reduziert werden kann. Um diese Thematik aufzugreifen und zielführend zu bearbeiten, müssen zunächst einige Grundlagen geklärt werden. Deshalb wird im ersten Teil der Arbeit der Begriff Social Engineering definiert und es werden Unterschiede und Abstufungen erklärt. Weiterführend wird das Vorgehen bei Social Engineering Angriffen bzw. Penetrantionstests und Red Teaming Aufträgen in diesem Bereich erläutert. Dies findet in Zusammenarbeit mit der Firma cirosec statt. Hier findet auch direkt ein Vergleich mit dem Vorgehen „nach Lehrbuch“ vom wohl bekanntesten Social Engineer Kevin Mitnick statt und die bekanntesten Angriffs-Möglichkeiten werden genannt und beschrieben. Abschließend soll eine Abgrenzung zwischen gezielten und gestreuten Angriffen getroffen werden, da diese beiden Szenarien essenzielle Unterschiede in der Effektivität von Gegenmaßnahmen aufweisen.
Im folgenden Teil werden ehemalige Projekte der Firma cirosec GmbH nach einer Anonymisierung, mit dem Ziel analysiert, neben dem Vorgehen auch die Angriffsvektoren, das menschliche Fehlverhalten und, vor allem, die technischen Probleme in den vorliegenden Beispielen zu finden. Anschließend wird aufgezeigt, warum groß angelegte Awareness-Kampagnen eventuell auch zu Problemen für ein Unternehmen führen können.
Ein großer Teil der Arbeiten über das Thema Social Engineering stellen den Menschen als Risikofaktor in das Zentrum der Aufmerksamkeit. In dieser Thesis soll aber genau das nicht passieren. Betrüger gibt es seit es Menschen gibt, denn die Naivität und Gutgläubigkeit von
selbigen wurde schon immer ausgenutzt.
Doch anstatt diese Charaktereigenschaften, die sich über Jahrhunderte im Zusammenleben etabliert haben und auch dafür notwendig sind, mit Awareness Kampagnen oder Schulungen zu unterbinden, soll hier ein anderer Ansatz verfolgt werden. Das Augenmerk soll mehr auf technische Probleme gelegt werden. Eine IT Landschaft muss in der Zukunft nicht so gebaut sein, dass Menschen Schulungen brauchen, um sicher damit umzugehen.
Stattdessen soll eine Optimierung dahingehend passieren, dass der Mensch überhaupt keine schwerwiegenden und sicherheitskritischen Fehler begehen kann.
Es wird sich die Frage gestellt, wo man als Gegenmaßnahme ansetzen muss und dazu werden die vorher analysierten Projektbeispiele erneut aufgegriffen.
Auf Basis dieser Informationen, und den genannten Social Engineering Angriffsarten, werden Maßnahmen, die größtenteils technischer Natur sind, vorgestellt, erklärt und es wird beschrieben, gegen welche Arten von Angriffen sie effektiv helfen könnten. Dies soll im Idealfall, in einer sinnvollen Kombination, eine vernünftige Verteidigung gegen Social Engineering-Angriffe bieten.
Schlussendlich soll sich in einer perfekten IT-Landschaft jeder Mitarbeiter, ob mit fundiertem oder verschwindend geringem Sicherheitsverständnis, problemlos bewegen können und nicht vor jedem Klick oder dem offen halten einer Tür hinterfragen müssen, ob er damit das gesamte Unternehmen gefährden könnte.
In dieser Ausarbeitung befasst sich der Autor mit der Methodik staatlicher Hackgrup-pierungen. Weil besonders Russland und China öfter in den Fokus der medialen Öffent-lichkeit, sowie dem Inlandsgeheimdienst rücken, waren diese beiden Länder Untersuchungsgegenstand. Die Zielsetzung war es, deren Vorgehensweise sowie Charakteristiken aus deren Schadsoftwarearsenal zu analysieren um dem Leser einen Überblick über die eingesetzten Techniken zu geben. Diese unterscheidet sich von herkömmlichen An-griffen, weil staatliche Akteure in der Regel über weitaus mehr Ressourcen und Know-How verfügen. Anti-Virus Forscher beschäftigen sich mit Hackergruppierungen mit vermeintlich staatlichen Hintergrund. Deshalb existieren rundum die Gruppierungen und deren Schadsoftware Fallstudien, welche diese untersuchen. Aus diesem Grund wurde die empirische Forschungsmethode anhand eines Advanced Persistent Threat-Modell angewandt um diese auszuwerten. Die Charakteristiken dieser konnten dadurch in verschiedene Phasen eingeteilt und deren technischen Auffälligkeiten analysiert werden. Schließlich wurde ein Schutzkonzept erarbeitet, dass die ermittelten Ergebnisse berücksichtigt. Dieses basiert zwar größtenteils aus technischen Lösungen, berücksichtigt aber auch den Faktor Mensch, speziell in Bezug auf APTs. Im Endergebnis gibt diese Ausarbeitung dadurch einen Einblick auf verschiedene Techniken von Schadsoft-ware, als auch Lösungsvorschläge um deren Gefahren einzudämmen.
Der Bankensektor vollzieht eine digitale Transformation. Welche exakten Auswir-kungen diese Transformation auf den Bankensektor und die einzelnen Banken haben wird ist noch nicht abzusehen. Doch schon jetzt zeichnet sich ab, dass Banken sich von ihren starren Öffnungszeiten lösen und flexibler auf die Kunden zugehen müssen. Servicequalität durch maßgeschneiderte Angebote und permanente Verfügbarkeit sind zu kritischen Erfolgsfaktoren im Rennen um die Gunst des Kunden geworden.
Um in diesem Wettstreit einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten muss die Verfügbarkeit kritischer Geschäftsprozesse und Ressourcen stets gewährleistet sein. An dieser Stelle setzt Business Continuity Management (BCM) an. In der vorliegen-den Arbeit wird anhand eines Modells einer bereits vollständig digitalisierten Bank, ein Geschäftsprozess ausgewählt um anhand dessen die Auswirkungen des Ausfalls von digitalen Vertriebswegen und Abhängigkeit von IT-Ressourcen aufzuzeigen.
In der Bachelorarbeit geht es um die Firmwareanalyse von Internet of Things-Geräten. Die Erstellung eines Programms, um solche Firmwares zu analysieren, ist erfolgt. Eine Auswertung der Ergebnisse schließt das Thema ab. Außerdem werden Memory Corruption Protections für ein breiteres Verständnis erläutert.
Der Mangel an Unterstützung für TUN/TAP-Geräte unter Windows von strongSwan, sowie Fehler und fehlende Unterstützung für Mehrfaktorauthentifizierung im nativen IPsec-Stack von modernen Windows-Versionen zusammen mit dem Mangel an frei verfügbaren Alternativen zu den mangelhaften existierenden Lösungen lässt den Bedarf an einem Client für IPsec-Roadwarrior-VPNs ungedeckt.
Diese Arbeit zielt darauf ab, Unterstützung für den OpenVPN TAP-Treiber für Windows in strongSwan zu implementieren, sodass die Grundlage für die Implementierung eines offenen
Clients auf Basis von strongSwan gelegt ist.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer nativen Anwendung bzw. Applikation für Mobilgeräte, wie Smartphones oder Tablets, die auf einem Android Betriebssystem basieren. Dabei liegt die Idee einer intuitiv anwendbaren Benutzeranwendung zugrunde, welche Auskünfte über bestimmte Lokale bereitstellt, die zu einer gewissen Zeit ein spezielles Produkt zu einem besonderen Preis offerieren. Dazu wählt ein Anwendungsnutzer ein oder mehrere Produkt-/e aus und legt eine Postleitzahl oder Stadt fest.
Wie in allen Management-Prozessen braucht man auch bei der Umsetzung von Maßnahmen in Verbindung mit der IT-Sicherheit die Möglichkeit, Entscheidungen möglichst gut fundiert treffen und im Nachgang auch hinsichtlich der Wirksamkeit bewerten zu können.
IT-Sicherheit ist mit - zum Teil sehr hohen - Kosten verbunden. Diese Kosten müssen zum einen wirtschaftlich unter Kosten/Nutzen-Gesichtspunkten zu rechtfertigen sein, zum anderen ist sicherzustellen, dass die Investitionen, die zur IT-Sicherheit getätigt werden, eine möglichst große Wirkung zeigen.
In fast allen Management-Bereichen werden heute Kennzahlen erhoben, die in komprimierter Form Sachverhalte widerspiegeln, die die Entscheidungsträger schnell und objektiv wahrnehmen müssen, um zu richtigen und langfristig wirtschaftlich richtigen Entscheidungen zu kommen. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen sind heute fester Bestandteil in allen Management-Ebenen.
Diese Arbeit soll zeigen, auf welche Normen und Standards ein Informationssicherheits-Verantwortlicher, der die umgesetzten Maßnahmen bewerten und das Ergebnis dem Management berichten können möchte, zurückgreifen kann. Darauf aufbauend werden exemplarisch einige Kennzahlen gebildet. Der Schwerpunkt liegt hierbei eher auf technischen als organisatorischen Merkmalen, da die Bildung von organisatorischen Kennzahlen in der Literatur bereits recht gut beschrieben ist.
Die Normen und Standards folgen alle einem ähnlichen Vorgehen bei der Planung und Implementierung eines Kennzahlensystems zur IT-Sicherheit. Gerade technische Kennzahlen haben einen sehr engen Zusammenhang mit klassischen Systementwicklungen. Daher wird erläutert, wie zielgerichtet im Sinne eines Leitfadens vorgegangen werden kann, um ein Kennzahlensystem zu entwickeln, das eine Bewertung der Wirksamkeit von Maßnahmen auch wirklich zulässt.
Diese Thesis befasst sich mit einer Erweiterung für die bestehende SoftwareSIDEXIS 4 der Firma Sirona GmbH. Die Funktion der Erweiterung besteht darin, Röntgenbilder eines Patienten zum Herunterladen bereit zu stellen. Dabeiwerden die Bilddateien verschlüsselt auf eine Online-Plattform hochgeladen undein Quick-Response-Code (QR-Code) zu der Internet-Adresse der Ressource generiert. Der Patient hat die Möglichkeit, durch Abfotografieren des QR-Codes,seine Röntgenbilder einzusehen und diese zu speichern. Fragen in Bezug auf dieDatensicherheit im Bereich von Patientendaten, werden ebenfalls ausführlich beschrieben und behandelt.
Die Motivation zur Entwicklung dieser Erweiterung ist eine flexible, modernePatientenkommunikation. Dadurch kann der Patient seine Bilder digital mit sichführen und gegebenenfalls weiter verwalten.
In dieser Arbeit werden die Bedrohungen für ein lokales IPv6 Netzwerk, mit besonderem Hinblick auf das neu eingeführte Neighbor Discovery Protocol (NDP), analysiert. Dabei wird der Frage nachgegangen, wie ein IPv6 Netz gegen lokale Angriffe geschützt werden kann. Zunächst werden mögliche Angriffe auf das Netzwerk beschrieben. Gegen die dann jeweils Maßnahmen vorgestellt werden. Die Funktionsweise der Maßnahmen wird erläutert und die mit Einführung sowie Betrieb verbundenen Kosten und Nutzen eingeordnet. Darauf basierend wird eine Bewertung der Maßnahmen durchgeführt, um konkrete Handlungsempfehlungen zum sicheren Betrieb von IPv6 Netzen in der Praxis zu geben. In der Bewertung wird deutlich, dass ein Großteil der Maßnahmen noch nicht ausgereift oder nur bedingt praktisch anwendbar erscheint. Reaktive Maßnahmen wie NDPMon eignen sich dabei nach Ergebnissen der Analyse am besten zur Absicherung von NDP Verkehr. Um die Integration von NDPMon durch eine einheitliche Plattform zu erleichern, wird ein Einsatzbeispiel auf Basis des ARM-Einplatinencomputer Raspberry Pi beschrieben. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einem Fazit zur lokalen Absicherung von IPv6 Netzwerken und den damit verbundenen Herausforderungen, sowie einem kurzen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bezug auf Schutzmaßnahmen.