@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} } @misc{Monz2023, type = {Master Thesis}, author = {Monz, Johannes Stefan}, title = {Datenmodellinterne Revisionshistorie f{\"u}r nebenl{\"a}ufige Gesch{\"a}ftsprozesse am Fallbeispiel der Verwaltung von Studiengangscurricula}, doi = {10.25933/opus4-2938}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-29380}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {77}, year = {2023}, abstract = {Die Versionierung von Daten ist ein hochkomplexes Problem, das viele verschiedene Aspekte ber{\"u}cksichtigen muss. Daher ist in diesem Bereich bisher noch kein univer- sell anwendbarer Ansatz beschrieben worden. Verschiedene Autoren haben sich an einer L{\"o}sung versucht und Herangehensweisen f{\"u}r ihre eigenen Anwendungsf{\"a}lle entwickelt. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz anhand eines Fallbeispiels vorgestellt. Der An- satz zielt darauf ab, Daten- und Versionierungsstrukturen in einem relationalen Da- tenmodell zu vereinigen und dabei eine einfache Integration von Gesch{\"a}ftsprozessen zu erm{\"o}glichen. Insbesondere wird darauf geachtet, dass die Erzwingung des korrekten Ablaufs von Gesch{\"a}ftsprozessen durch eine maschinelle Umsetzung derselben m{\"o}glich ist. Das Datenmodell beinhaltet eine vollst{\"a}ndige Versionierungshistorie in Form eines gerichteten zyklenlosen Graphen. Hiermit bietet es eine breit anwendbare L{\"o}sung zur Datenversionierung, die zudem gut in bestehende Abl{\"a}ufe und Datens{\"a}tze integrierbar ist. In dieser Arbeit wird das kombinierte Datenmodell vorgestellt und anhand von ge- nerischen Beispielen erl{\"a}utert. Zudem wird die Funktionalit{\"a}t des Ansatzes anhand des Fallbeispiels der Verwaltung der Studiengangscurricula des Fachbereichs Informatik und Medien der Technischen Hochschule Brandenburg belegt. Hierbei wird auch die Integra- tion von Gesch{\"a}ftsprozessen und die Nutzbarkeit in der tats{\"a}chlichen Datenverwaltung dargestellt.}, subject = {Datenverarbeitungssystem}, language = {de} }