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Ein professionelles Digital-Risk-Management-System scannt das Clearnet, Deep Net und Darknet nach auffälligen, potenziell sensiblen Dokumenten und Informationen, um Hinweise für technische oder menschliche Sicherheitsrisiken identifizieren zu können. Die Prävention von Cyberangriffen ist nach wie vor eine entscheidend wichtige Säule, um die Digitalisierung zu meistern, Geschäftswerte langfristig zu schützen und die Anzahl an kritischen Sicherheitslücken im Unternehmen gering zu halten. Im Rahmen eines Master-Projekts hat sich das Institut für Internet-Sicherheit – if(is) mit dem Thema DRM auseinander gesetzt und insbesondere das Tool RISKREX exemplarisch analysiert.
Viele Unternehmen beginnen damit, Standards "wild" umzusetzen oder verschiedene Sicherheitsprodukte zu kaufen. Cybersicherheit muss aber auf einem soliden Fundament stehen. Dazu sollten die Verantwortlichen die eigenen Organisationsstrukturen kennen und die drei Schlüsselfaktoren Menschen, Prozesse und Technologie sorgfältig ausbalancieren.
Measurement studies are essential for research and industry alike to understand the Web’s inner workings better and help quantify specific phenomena. Performing such studies is demanding due to the dynamic nature and size of the Web. An experiment’s careful design and setup are complex, and many factors might affect the results. However, while several works have independently observed differences in
the outcome of an experiment (e.g., the number of observed trackers) based on the measurement setup, it is unclear what causes such deviations. This work investigates the reasons for these differences by visiting 1.7M webpages with five different measurement setups. Based on this, we build ‘dependency trees’ for each page and cross-compare the nodes in the trees. The results show that the measured trees differ considerably, that the cause of differences can be attributed to specific nodes, and that even identical measurement setups can produce different results.
Social Media Scraper im Einsatz : wie Kriminelle hoch personalisierte Phishing-Attacken vorbereiten
(2021)
Social Engineering ist ein zunehmend beliebter Angriffsvektor, der von Kriminellen verwendet wird, um erfolgreich Menschen zu manipulieren. Das Ziel ist es vordergründig Personen anzugreifen und nicht die IT-Systeme, die sie nutzen. Dazu sammeln die Kriminellen so viele Informationen wie möglich über ihre menschlichen Vorlieben und Interessen. Social-Media-Portale sind dazu eine gute Informationsquelle. In diesem Projekt wird die Vorgehensweise einer entwickelten Software beschrieben, die automatisch einen Link einer Person von offiziellen und seriösen LinkedIn-Profilen zu den privaten Accounts auf Instagram findet. Durch diese Automatisierung und die Analyse der veröffentlichten Inhalte kann eine Risikoeinschätzung gegeben werden, wie viele berufliche und persönliche Informationen für einen erfolgreicheren Social-Engineering-Angriff genutzt werden könnten.