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Institut
Voice over IP aber sicher
(2007)
Aufgrund der zunehmenden IT-Technisierung und damit einhergehend stetigen Veränderung der Lebensbedingungen ist es notwendig, dass Menschen den IT-Lösungen und Unternehmen weiterhin und kontinuierlich vertrauen können. Denn durch den höheren Grad der IT-Technisierung steigt die Komplexität, wodurch es für den Nutzer zunehmend schwieriger wird, einzelne IT-Lösungen und deren Hintergründe zu verstehen sowie zu bewerten. Diese Veränderung hat Auswirkungen: Zum einen macht sie grundsätzlich den Nutzern – den Menschen – Angst, da gewohnte Vorgänge beständig ihre Gültigkeit verlieren. Zum anderen entsteht dadurch sowie durch die Komplexität latent das Gefühl, eine falsche Entscheidung zu treffen, weil nicht alles bedacht werden kann. So fällt dem Aspekt der Interdependenz von Vertrauen und Vertrauenswürdigkeit für deutsche und europäische Unternehmen eine hohe Bedeutung zu, insbesondere auch da sich internationale Tech-Unternehmen zunehmend weniger vertrauenswürdig im komplexen Cyber-Raum verhalten. Dies eröffnet die Möglichkeit, sich über den Aufbau von Vertrauen weltweit gegen internationale Unternehmen nachhaltig zu profilieren und positionieren. Um dieses Ziel zu realisieren, bedarf es einer strategischen Vorgehensweise – zum Beispiel auf Basis des Vertrauenswürdigkeitsmodells.
Vertrauenswürdiges Chatten
(2005)
Die digitale Evolution schreitet unaufhaltsam voran. Das führt auch zu der Konsequenz, dass die innovativen Technologien und somit die gesamte Internet-/IT-Infrastruktur nicht nur zunehmend vielschichtig, sondern auch intransparent wird. Daraus resultiert ein gravierendes Dilemma: gegenläufig zu dem steigenden Einsatz sinkt das Wissen über deren Hintergründe und Zusammenhänge. Dies könnte im Weiteren zu folgender Handlungsalternative führen – entweder unverhältnismäßige Ablehnung der Technologie und entsprechender Dienste oder blindes Vertrauen. Beides verhindert eine sinnvolle Nutzung neuer Anwendungen oder innovativer Dienste – auch wenn Vertrauen, im Sinne des Soziologen Niklas Luhmann, grundsätzlich positiv konnotiert ist. Denn gemäß seiner Definition ist Vertrauen ein Mechanismus der Komplexitätsreduktion – also etwas, wodurch sich das Leben leichter gestalten lässt. Doch sollte hier die Interpretation im Sinne des Philosophen und Soziologen Georg Simmel weiter präzisiert werden. Dieser sieht „Vertrauen als einen Zustand zwischen Wissen und Nicht-Wissen, als eine Hypothese künftigen Verhaltens“, auf die Menschen ihr konkretes Handeln gründen. Das zeigt die Relevanz von Vertrauen beim Einsatz innovativer Technologien und unterstreicht gleichzeitig die Notwendigkeit, dass Unternehmen vertrauenswürdig agieren müssen, damit dieses auch gerechtfertigt ist.
Third-party tracking is a common and broadly used technique on the Web. Different defense mechanisms have emerged to counter these practices (e.g. browser vendors that ban all third-party cookies). However, these countermeasures only target third-party trackers and ignore the first party because the narrative is that such monitoring is mostly used to improve the utilized service (e.g. analytical services). In this paper, we present a large-scale measurement study that analyzes tracking performed by the first party but utilized by a third party to circumvent standard tracking preventing techniques. We visit the top 15,000 websites to analyze first-party cookies used to track users and a technique called “DNS CNAME cloaking”, which can be used by a third party to place first-party cookies. Using this data, we show that 76% of sites effectively utilize such tracking techniques. In a long-running analysis, we show that the usage of such cookies increased by more than 50% over 2021.
Damit die medizinische Versorgung weiterhin flächendeckend gewährleistet werden kann und den explodierenden Kosten Einhalt geboten wird, muss ein Gesundheitswesen der Zukunft auf digitalen Technologien basieren. Die Kritikalität der entsprechenden Health-Services ruft Cyber-Sicherheit auf den Plan – die Sensibilität der im Gesundheitswesen verarbeiteten Daten den Datenschutz. Ein zukunftsfähiges Gesundheitswesen braucht einen stringenten Rechtsrahmen, eine moderne cloudbasierte Telematikinfrastruktur, die je nach Sicherheitsbedarf in verschiedenen Modellen umgesetzt werden kann, einen restriktiven Umgang mit globalen Public-Cloud-Providern, eine besonders gesicherte, leistungsstarke Forschungsdateninfrastruktur – etwa zur Optimierung von KI-Fähigkeiten, sichere Gesundheitsanwendungen und einiges mehr. Hier ein Ausblick.
Supply-Chain-Angriffe sind eine akute Bedrohung für jedes Unternehmen. Einen Softwarelieferanten auszunutzen, um eine große Anzahl seiner Kunden zu erreichen, ist eine ausgeklügelte und erfolgreiche Methode aktueller Hacker. Die Spezialisierung der Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen, die Globalisierung der Lieferketten (im folgendem wird Supply Chain und Lieferkette synonym verwendet), sowie die Digitalisierung entlang der Wertschöpfungskette sind nur einige Beispiele, wieso Angreifer vermehrt die Vertrauensbeziehung zwischen Kunden und Lieferanten verstärkt für Angriffe ausnutzen. Dieser Artikel erläutert Cyber-Angriffe in Bezug auf eine Supply Chain und zeigt Sicherheitsmechanismen für die erfolgreiche Verteidigung.
The set of transactions that occurs on the public ledger of an Ethereum network in a specific time frame can be represented as a directed graph, with vertices representing addresses and an edge indicating the interaction between two addresses.
While there exists preliminary research on analyzing an Ethereum network by the means of graph analysis, most existing work is focused on either the public Ethereum Mainnet or on analyzing the different semantic transaction layers using static graph analysis in order to carve out the different network properties (such as interconnectivity, degrees of centrality, etc.) needed to characterize a blockchain network. By analyzing the consortium-run bloxberg Proof-of-Authority (PoA) Ethereum network, we show that we can identify suspicious and potentially malicious behaviour of network participants by employing statistical graph analysis. We thereby show that it is possible to identify the potentially malicious
exploitation of an unmetered and weakly secured blockchain network resource. In addition, we show that Temporal Network Analysis is a promising technique to identify the occurrence of anomalies in a PoA Ethereum network.