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Sicherheitskritische Risiken mit Android App Links
Android App Links ermöglichen die Verknüpfung von Webinhalten mit mobilen Anwendungen. Die bestehenden Systeme weisen jedoch mehrere sicherheitskritische Probleme auf – vor allem drei verschiedene Arten des Link-Hijacking. Bisher gab es kaum Informationen über den Forschungsstand hinsichtlich dieser Sicherheitslücken. Wurden sie bereits behoben und wann? Wie funktionieren unsichere Übertragungswege von Webinhalten zu mobile Anwendungen? Dieser Beitrag informiert über den Stand dieser Probleme und zeigt Wege auf, den Transfer sicherer zu gestalten.
Weitere Artikel
Fraunhofer AISEC im Auftrag des BSI: Neue Studie zu Laser-basiertem Fehlerangriff auf XMSS
Silvan Streit
6. März 2024
Für die Sicherheit von eingebetteten Systemen muss die Integrität und Authentizität der Software geprüft werden – z. B anhand von Signaturen. Gezielte Hardware-Angriffe ermöglichen jedoch die Übernahme des Systems mit Schadsoftware. Welchen Risiken sind moderne kryptografische Implementierungen ausgesetzt? Welche Gegenmaßnahmen sind zu ergreifen?
Zur Beantwortung dieser Fragen führte das Fraunhofer AISEC im Auftrag des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) eine Studie zu Laser-basierten Fehlerangriffen auf XMSS durch. Im Fokus steht ein hash-basiertes, quantensicheres Schema für die Erstellung und Überprüfung von Signaturen, das auf dem Winternitz One-Time-Signature-Verfahren (WOTS) basiert.
Anomalieerkennung mit Quantum Machine Learning zur Identifizierung von Cybersicherheitsproblemen in Datensätzen
Kilian Tscharke
30. Januar 2024
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Popularität des maschinellen Lernens (ML) immens zugenommen. Neben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erkennung von Anomalien ein wichtiger Zweig der Datenanalyse, dessen Ziel es ist, auffällige und vom restlichen Datensatz abweichende Beobachtungen oder Ereignisse zu identifizieren. Am Fraunhofer AISEC forschen Cybersecurity-Experten an Methoden des Quantum Machine Learning (QML) zur Erkennung von Anomalien, um Cybersicherheitsprobleme in Datensätzen zu erkennen. Der Blogbeitrag zeigt zwei Ansätze: Die Klassifizierung von Quantenmaterie und die Berechnung von sicherheitsrelevanten Anomalien mithilfe eines Quantencomputers.
Der Weg zum automatisierten Cloud-Sicherheitsmonitoring
Nico Haas
6. Dezember 2023
Die Überwachung der Sicherheit einer Cloud und eine entsprechende Zertifizierung erfordern erheblichen Aufwand und bestehen aus vielen, hauptsächlich manuellen und somit fehleranfälligen Prozessen. Unser Assurance-Tool »Clouditor« schafft Abhilfe, indem es die Vorbereitung auf ein Zertifizierungsaudit systematisiert und automatisiert. So lassen sich Cloud-Dienste kontinuierlich überwachen und ihre Compliance mit Cloud-Sicherheitskatalogen wie BSI C5[1], EUCS[2] oder CCM [3] überprüfen.