Bedrohung durch IdentitätsdatendiebstahlDatenerhebung, Analyse und Mitigation
Bedrohung durch Identitätsdatendiebstahl
Datenerhebung, Analyse und Mitigation

dc.contributor.advisor | Meier, Michael | |
dc.contributor.author | Malderle, Timo | |
dc.date.accessioned | 2021-02-24T13:26:38Z | |
dc.date.available | 2021-02-24T13:26:38Z | |
dc.date.issued | 24.02.2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11811/8937 | |
dc.description.abstract | Immer häufiger werden in großem Stil Identitätsdaten gestohlen, die anschließend für kriminelle Aktivitäten missbraucht werden. Es existiert jedoch kein Ansatz, um eine breite Masse an betroffenen Personen automatisiert zu warnen. In der Literatur sind Konzepte zu finden, die es sicherheitsaffinen Personen ermöglichen, sich über die eigene Betroffenheit von Identitätsdatendiebstahl zu informieren. Jedoch sind weder in der Literatur datenschutzkonforme Verfahren zu finden, die den Ansatz verfolgen, einen Großteil der Benutzer zu schützen, noch sind solche Systeme im Einsatz. In dieser Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, um datenschutzkonform gestohlene Identitätsdaten zu verarbeiten und anschließend möglichst viele betroffene Benutzer zu warnen. Dazu werden gestohlene Identitätsdaten gesammelt und automatisiert ausgewertet, um mit einem neuen technischen Warnkonzept bereits während der Erstellung dieser Arbeit mehr als 1.388.665 Benutzer zu warnen. Es ist zu erwarten, dass mit dem in dieser Arbeit vorgestellten Konzept noch deutlich mehr betroffene Personen gewarnt und auch geschützt werden können. | de |
dc.language.iso | deu | |
dc.rights | In Copyright | |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | |
dc.subject | Identitätsdiebstahl | |
dc.subject | gestohlene Passwörter | |
dc.subject | Warnsystem | |
dc.subject | Cyber Security | |
dc.subject | kompromittierte Zugangsdaten | |
dc.subject.ddc | 004 Informatik | |
dc.title | Bedrohung durch Identitätsdatendiebstahl | |
dc.title.alternative | Datenerhebung, Analyse und Mitigation | |
dc.type | Dissertation oder Habilitation | |
dc.publisher.name | Universitäts- und Landesbibliothek Bonn | |
dc.publisher.location | Bonn | |
dc.rights.accessRights | openAccess | |
dc.identifier.urn | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-61293 | |
ulbbn.pubtype | Erstveröffentlichung | |
ulbbnediss.affiliation.name | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn | |
ulbbnediss.affiliation.location | Bonn | |
ulbbnediss.thesis.level | Dissertation | |
ulbbnediss.dissID | 6129 | |
ulbbnediss.date.accepted | 17.02.2021 | |
ulbbnediss.institute | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät : Fachgruppe Informatik / Institut für Informatik | |
ulbbnediss.fakultaet | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät | |
dc.contributor.coReferee | Smith, Matthew | |
ulbbnediss.contributor.gnd | 1242933069 |
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