@misc{Jungclaus2023, type = {Master Thesis}, author = {Jungclaus, Bjarne}, title = {Detektion von Ransomware in der IT-Systemlandschaft bei Betreibern Kritischer Infrastruktur}, doi = {10.25933/opus4-2903}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-29033}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {140}, year = {2023}, abstract = {Ransomware-Angriffe auf Kritische Infrastrukturen, wie Energie- oder Wasserversorgung, treten immer h{\"a}ufiger auf und stellen eine große Bedrohung f{\"u}r die Betreiber und die Bev{\"o}lkerung dar. Eine verl{\"a}ssliche und fr{\"u}hzeitige Erkennung dieser Angriffe ist somit ein wichtiger Bestandteil von IT-Sicherheitskonzepten. Ziel dieser Arbeit ist die Kl{\"a}rung der Fragen, welche Methoden zur Erkennung von Ransomware eingesetzt werden und welche Indikatoren f{\"u}r Ransomware-Angriffe mithilfe eines Angriffserkennungssystems in einer nachgebildeten IT-KRITIS-Infrastruktur erkannt werden k{\"o}nnen. Es wurden Methoden zur Detektion von Malware und Ransomware genauer betrachtet. In einem Experiment wurde die Erkennung von Ransomware mithilfe eines Angriffserkennungssystems (Elastic Stack) untersucht. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, dass die Erkennung sowohl mit allgemeinen Detektionsans{\"a}tzen als auch mit auf Ransomware spezialisierten Methoden erfolgen kann. Aus dem Experiment geht hervor, dass die Detektion von Ransomware-Angriffen mithilfe eines Angriffserkennungssystems in der Praxis erfolgreich ist. Indikatoren f{\"u}r RansomwareAngriffe werden sowohl auf Systemebene (Prozesse, Dateioperationen, Registry-{\"A}nderungen etc.) als auch auf Netzwerkebene (C2-Kommunikation, auff{\"a}llige DNS-Anfragen, IPAdressen etc.) erkannt.}, subject = {Informationssicherheit}, language = {de} }