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Der Plan ist klar nachvollziehbar und notwendig: Unrechtmäßig genutzte, urheberrechtlich geschützte oder gar illegale Inhalte dürfen im Internet keine Plattform zur Verbreitung finden. Bisher geschieht das durch Analyse bereits hochgeladener Inhalte. Die Europäische Union möchte aber am liebsten verhindern, dass entsprechendes Material überhaupt ins Netz gelangt. Das ruft sogenannte Upload-Filter auf den Plan, die bereits beim Versuch des Hochladens eine Blockade setzen. So weit, so gut, jedoch lassen sich durch solche Filter zu leicht auch „unliebsame“ Inhalte blockieren – Kritikern solcher Pläne scheint ein Machtmissbrauch durch Kontrolle der zur Veröffentlichung freigegebenen Inhalte vorprogrammiert. Vor diesem Hintergrund beleuchtet folgender Beitrag den Sinn, die technische Umsetzung und Machbarkeit sowie die Risiken von Upload-Filtern.
Das Internet als weltweites Netzwerk von Servern dient schon lange nicht mehr rein der Beschaffung von Informationen oder der persönlichen Kommunikation. Es werden vermehrt mediale Inhalte (Bilder, Audio- und Videodateien) in sozialen Netzwerken gepostet. Ein Großteil dieser Inhalte dient der Selbstdarstellung des Nutzers in Chroniken, Timelines, Stories etc. Allein auf Facebook werden pro Tag etwa 350 Millionen Bilder und 100 Millionen Stunden Videomaterial von Nutzern hochgeladen. Bei YouTube sind es sogar 400 Stunden Videomaterial pro Minute.
In dieser Masse von Daten sind auch unrechtmäßig genutzte, urheberrechtlich geschützte oder illegale Inhalte vorhanden. Diese unerwünschten Inhalte können mit voller Absicht oder aus Versehen und ohne kriminellen Hintergedanken hochgeladen werden. Doch egal aus welchem Grund, solche Inhalte müssen so früh wie möglich entdeckt und gelöscht werden oder sollten gar nicht erst hochgeladen werden können. Aktuelle Lösungen basieren auf einer nachträglichen Erkennung bereits hochgeladener Inhalte durch Erkennungswerkzeuge oder den Menschen.
Dieses Vorgehen ist bereits etabliert und allseits anerkannt. Eine Erweiterung durch gesetzliche Vorgaben, die das Melden, Deaktivieren und Prüfen vereinfacht und beschleunigt, wäre hier ein logischer nächster Schritt. Doch eine Prüfung und Bewertung aller Inhalte von Uploads während des Upload-Prozesses in Echtzeit wird zurzeit favorisiert und stellt eine neue, besondere Herausforderung dar.
Daher könnten in Zukunft Upload-Filter weltweit zum Einsatz kommen. Bild 1 zeigt schematisch den Unterschied zwischen einem Upload ohne Upload-Filter – links unten – und einem Upload mit Upload-Filter – links oben. Hierbei ist die Verbindung des Upload-Filters mit dem Internet nicht obligatorisch.
Ein Upload-Filter wird als eigenständige, unumgängliche Instanz in den Upload-Prozesses integriert. Seine Aufgabe besteht in der Klassifizierung der Inhalte von Uploads.
Kriterien hierfür sind vor allem das Bestehen eines Urheberschutzes für den Upload von Musik, Bildern oder Filmen, und ein eventueller Konflikt mit dem Strafrecht – zum Beispiel Kinderpornografie oder Rassismus.
Vorangetrieben wurde das Thema von der EU – genauer durch die Richtlinie (EU) 2019/790. Der hierin enthaltene Artikel 17 sieht vor, die Plattformen zu verpflichten, Lizenzverträge mit den Inhabern von Urheberrechten zu schließen. Kommen diese nicht zustande, muss die Plattform dafür sorgen, dass entsprechende Inhalte nicht hochgeladen und veröffentlicht werden können. Dieser Artikel war und ist immer noch hoch umstritten. Die EU will damit die unerlaubte Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke auf Webseiten verhindern.
Kritiker sehen darin das freie Internet durch eine Zensurmöglichkeit in Gefahr, sollte eine diktatorische Regierung Einfluss aufdie Upload-Filter haben.
Momentan ist der Tenor der meisten Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) relativ konformistisch – unverzüglich wird der Leser dahingehend sensibilisiert, dass sich hierdurch enorme Chancen auftun, die nicht ungenutzt bleiben dürfen, um international nicht abgehängt zu werden. Eher nebenbei erwähnt wird, dass trotz aller Euphorie auch die Risiken in Betracht zu ziehen seien. Da aus diesen jedoch Implikationen für die gesamte Gesellschaft resultieren können, ist es nicht nur ratsam, sondern erforderlich den Einsatz von KI in allen Bereichen – sogar im Kontext der IT-Sicherheit – unter ethischen Aspekten zu bewerten.
Web advertisements are the primary financial source for many online services, but also for cybercriminals. Successful ad campaigns rely on good online profiles of their potential customers. The financial potentials of displaying ads have led to the rise of malware that injects or replaces ads on websites, in particular, so-called adware. This development leads to always further optimized and customized advertising. For these customization's, various tracking methods are used. However, only sparse work has gone into privacy issues emerging from adware. In this paper, we investigate the tracking capabilities and related privacy implications of adware and potentially unwanted programs (PUPs). Therefore, we developed a framework that allows us to analyze any network communication of the Firefox browser on the application level to circumvent encryption like TLS. We use this to dynamically analyze the communication streams of over 16,000 adware or potentially unwanted programs samples that tamper with the users' browser session. Our results indicate that roughly 37% of the requests issued by the analyzed samples contain private information and are accordingly able to track users. Additionally, we analyze which tracking techniques and services are used.
In diesem Artikel wird ein Alert-System für das Online-Banking vorgestellt, welches das Schutzniveau im Kontext von Social-Engineering-Angriffen sowohl clientseitig als auch serverseitig erhöhen soll. Hierfür wird durch das Alert-System ein kontinuierliches Lagebild über die aktuelle Gefahrenlage beim Online-Banking erstellt. Bei konkretem Bedarf wird der Nutzer punktuell vor aktuellen Betrugsmaschen gewarnt und zielgerichtet über Schutzvorkehrungen und Handlungsempfehlungen informiert. Für die Berechnung der aktuellen Gefahrenlage wurden unterschiedliche off-the-shelf-Algorithmen des Maschinellen Lernens verwendet und miteinander verglichen. Die Effektivität des Alert-Systems wurde anhand von echten Betrugsfällen evaluiert, die bei einer Bankengruppe in Deutschland aufgetreten sind. Zusätzlich wurde die Usability des Systems in einer Nutzerstudie mit 50 Teilnehmern untersucht. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass die verwendeten Verfahren dazu geeignet sind, die Gefahrenlage im Online-Banking zu beurteilen und dass ein solches Alert-System auf hohe Akzeptanz bei Nutzern stößt.
In der modernen Informationsgesellschaft nehmen Online-Transaktionen einen wichtigen Teil unseres täglichen Lebens ein. In dieser Arbeit stellen wir ein nutzerzentriertes Protokoll vor, dass es Nutzern erlaubt vertrauenswürdige und sichere Transkationen durchzuführen selbst wenn sie ein nicht vertrau-enswürdiges oder mit Schadsoftware infiziertes Gerät nutzen. Das Protokoll nutzt einen CAPTCHA-artigen Ansatz, der verhindert, dass ein Angreifer eine Transaktion verändert ohne, dass Server oder Client dies bemerken. Dazu stellen wir dem Nutzer eine Aufgabe die kontextsensitive Informationen der Transaktion enthält. Die Aufgabe wird so gestellt, dass sie einfach von Menschen lösbar ist aber nur schwer automatisiert gelöst werden kann. Zur Evaluation des Systems haben wir eine Nutzerstudie (n=30) durchgeführt und berechnet mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Angreifer erfolgreich die richtige Antwort auf die Frage erraten kann. Wir zeigen, dass ein Großteil der Transaktionen (> 94%) geschützt werden kann während das System selbst nutzbar bleibt.
Selfpass: Mit Wearables gegen Depressionen. Sichere und vertrauenswürdige Apps oberstes Gebot
(2018)
Einsatz von Bundestrojanern
(2018)