Usability, Sicherheit und Privatsphäre von risikobasierter Authentifizierung

Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist eine adaptive Sicherheitsmaßnahme zur Stärkung passwortbasierter Authentifizierung. Sie zeichnet Merkmale während des Logins auf und fordert zusätzliche Authentifizierung an, wenn sich Ausprägungen dieser Merkmale signifikant von den bisher bekannten unterscheiden. RBA bietet das Potenzial für gebrauchstauglichere Sicherheit. Bisher jedoch wurde RBA noch nicht ausreichend im Bezug auf Usability, Sicherheit und Privatsphäre untersucht. Dieser Extended Abstract legt das geplante Dissertationsvorhaben zur Erforschung von RBA dar. Innerhalb des Vorhabens konnte bereits eine Grundlagenstudie und eine darauf aufbauende Laborstudie durchgeführt werden. Wir präsentieren erste Ergebnisse dieser Studien und geben einen Ausblick auf weitere Schritte

Risk-Based Authentication for OpenStack: A Fully Functional Implementation and Guiding Example

Online services have difficulties to replace passwords with more secure user authentication mechanisms, such as Two-Factor Authentication (2FA). This is partly due to the fact that users tend to reject such mechanisms in use cases outside of online banking. Relying on password authentication alone, however, is not an option in light of recent attack patterns such as credential stuffing. Risk-Based Authentication (RBA) can serve as an interim solution to increase password-based account security until better methods are in place. Unfortunately, RBA is currently used by only a few major online services, even though it is recommended by various standards and has been shown to be effective in scientific studies. This paper contributes to the hypothesis that the low adoption of RBA in practice can be due to the complexity of implementing it. We provide an RBA implementation for the open source cloud management software OpenStack, which is the first fully functional open source RBA implementation based on the Freeman et al. algorithm, along with initial reference tests that can serve as a guiding example and blueprint for developers

Pump Up Password Security! Evaluating and Enhancing Risk-Based Authentication on a Real-World Large-Scale Online Service

Risk-based authentication (RBA) aims to protect users against attacks involving stolen passwords. RBA monitors features during login, and requests re-authentication when feature values widely differ from previously observed ones. It is recommended by various national security organizations, and users perceive it more usable and equally secure than equivalent two-factor authentication. Despite that, RBA is still only used by very few online services. Reasons for this include a lack of validated open resources on RBA properties, implementation, and configuration. This effectively hinders the RBA research, development, and adoption progress. To close this gap, we provide the first long-term RBA analysis on a real-world large-scale online service. We collected feature data of 3.3 million users and 31.3 million login attempts over more than one year. Based on the data, we provide (i) studies on RBA’s real-world characteristics, and its configurations and enhancements to balance usability, security, and privacy, (ii) a machine learning based RBA parameter optimization method to support administrators finding an optimal configuration for their own use case scenario, (iii) an evaluation of the round-trip time feature’s potential to replace the IP address for enhanced user privacy, and (iv) a synthesized RBA data set to reproduce this research and to foster future RBA research. Our results provide insights on selecting an optimized RBA configuration so that users profit from RBA after just a few logins. The open data set enables researchers to study, test, and improve RBA for widespread deployment in the wild

Anwendung der Blockchain außerhalb von Geldwährungen

Die Blockchain ist nicht nur im Bereich der Finanzwelt angekommen, auch andere Branchen versuchen sich an ihrer Anwendung. In diesem Artikel werden Konzepte und Modelle von Blockchain-Anwendungen außerhalb des Finanzbereichs vorgestellt, indem die zugehörigen Veröffentlichungen referiert und diskutiert werden. Die Anwendungsbereiche variieren aktuell über den Schutz persönlicher Daten bis zur Sicherung und Überwachung von Nahrungsmittelproduktionsketten

Usability, Sicherheit und Privatsphäre von risikobasierter Authentifizierung

Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist eine adaptive Sicherheitsmaßnahme zur Stärkung passwortbasierter Authentifizierung. Sie zeichnet Merkmale während des Logins auf und fordert zusätzliche Authentifizierung an, wenn sich Ausprägungen dieser Merkmale signifikant von den bisher bekannten unterscheiden. RBA bietet das Potenzial für gebrauchstauglichere Sicherheit. Bisher jedoch wurde RBA noch nicht ausreichend im Bezug auf Usability, Sicherheit und Privatsphäre untersucht. Dieser Extended Abstract legt das geplante Dissertationsvorhaben zur Erforschung von RBA dar. Innerhalb des Vorhabens konnte bereits eine Grundlagenstudie und eine darauf aufbauende Laborstudie durchgeführt werden. Wir präsentieren erste Ergebnisse dieser Studien und geben einen Ausblick auf weitere Schritte

Usability, security, and privacy of risk-based authentication

Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist ein adaptiver Ansatz zur Stärkung der Passwortauthentifizierung. Er überwacht eine Reihe von Merkmalen, die sich auf das Loginverhalten während der Passworteingabe beziehen. Wenn sich die beobachteten Merkmalswerte signifikant von denen früherer Logins unterscheiden, fordert RBA zusätzliche Identitätsnachweise an. Regierungsbehörden und ein Erlass des US-Präsidenten empfehlen RBA, um Onlineaccounts vor Angriffen mit gestohlenen Passwörtern zu schützen. Trotz dieser Tatsachen litt RBA unter einem Mangel an offenem Wissen. Es gab nur wenige bis keine Untersuchungen über die Usability, Sicherheit und Privatsphäre von RBA. Das Verständnis dieser Aspekte ist jedoch wichtig für eine breite Akzeptanz. Diese Arbeit soll ein umfassendes Verständnis von RBA mit einer Reihe von Studien vermitteln. Die Ergebnisse ermöglichen es, datenschutzfreundliche RBA-Lösungen zu schaffen, die die Authentifizierung stärken bei gleichzeitig hoher Menschenakzeptanz

Usability, security, and privacy of risk-based authentication

Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist ein adaptiver Ansatz zur Stärkung der Passwortauthentifizierung. Er überwacht eine Reihe von Merkmalen, die sich auf das Loginverhalten während der Passworteingabe beziehen. Wenn sich die beobachteten Merkmalswerte signifikant von denen früherer Logins unterscheiden, fordert RBA zusätzliche Identitätsnachweise an. Regierungsbehörden und ein Erlass des US-Präsidenten empfehlen RBA, um Onlineaccounts vor Angriffen mit gestohlenen Passwörtern zu schützen. Trotz dieser Tatsachen litt RBA unter einem Mangel an offenem Wissen. Es gab nur wenige bis keine Untersuchungen über die Usability, Sicherheit und Privatsphäre von RBA. Das Verständnis dieser Aspekte ist jedoch wichtig für eine breite Akzeptanz. Diese Arbeit soll ein umfassendes Verständnis von RBA mit einer Reihe von Studien vermitteln. Die Ergebnisse ermöglichen es, datenschutzfreundliche RBA-Lösungen zu schaffen, die die Authentifizierung stärken bei gleichzeitig hoher Menschenakzeptanz

Data Protection Officers' Perspectives on Privacy Challenges in Digital Ecosystems

Digital ecosystems are driving the digital transformation of business models. Meanwhile, the associated processing of personal data within these complex systems poses challenges to the protection of individual privacy. In this paper, we explore these challenges from the perspective of digital ecosystems' platform providers. To this end, we present the results of an interview study with seven data protection officers representing a total of 12 digital ecosystems in Germany. We identified current and future challenges for the implementation of data protection requirements, covering issues on legal obligations and data subject rights. Our results support stakeholders involved in the implementation of privacy protection measures in digital ecosystems, and form the foundation for future privacy-related studies tailored to the specifics of digital ecosystems