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Die im Laufe des Jahres veröffentlichten Passwörter auf der Plattform "Have I been pwnd" zeigen deutlich, dass Nutzer aufgrund von besserer Merkbarkeit schwache Passwörter wählen. Dies hat zur Folge, dass die sensiblen Daten der Nutzer nur unzureichend geschützt sind. Aus diesem Grund gewinnt das Themengebiet der IT-Sicherheit zunehmend an Bedeutung. Passwortmanager stellen für dieses Szenario eine mögliche Lösung dar.
Der im Rahmen dieser Masterthesis entwickelte Passwortmanager "Safeword" ermöglicht, sensitive Daten, die mittels adäquaten kryptografischen Verfahren geschützt werden, zentral an einer Stelle abzulegen und sukzessive unsichere Passwörter durch starke zufällige Passwörter zu ersetzen. Der Nutzer muss sich nur ein starkes Hauptkennwort merken, mit dem er sich bei dem Passwortmanager authentisiert und anschließend die gespeicherten Passwörter abrufen kann. Der Passwortmanager bietet zahlreiche Funktionen, die die Nutzung der Anwendung erleichtern, wie die simple und moderne Oberfläche, einen Passwort-Generator, der kryptografisch sichere Zufallspasswörter erstellt, oder Funktionen zur besseren Handhabung von Passwörtern, beispielsweise Label oder Notizen.
Safeword basiert auf einer modularen und erweiterbaren Architektur, die auf Code-Sharing setzt. Das Code-Sharing vereinfacht die Wartung der Anwendung und ermöglicht bei Schwachstellen eine schnellere Behebung. Die Ergebnisse aus dem Vergleich existierender Passwortmanager flossen direkt in die Entwicklung von Safeword ein, sodass aus Fehlern anderer Mitbewerber gelernt werden konnte. Um den Beitrag zur Open-Source-Welt sicherzustellen, wird Safeword unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt, sodass auch in Zukunft viele Nutzer von dem Passwortmanager profitieren können.
Voraussetzung für den Produktiveinsatz von Safeword ist die Entwicklung noch fehlender Funktionen und die Prüfung des Quelltexts nach aktuellen Standards der IT-Sicherheit.
Marktdaten
(2018)
Die in der Schriftenreihe Trading verwendeten Forschungsdaten beinhalten historische Kursdaten, geliefert von Lenz+Partner AG (Deutschland), für eine Auswahl an Aktien. Die Datei „FEBRDUSA_1“ zeigt diese Auswahl in Form der deutschen Wertpapierkennnummer (Spalte „Titel“), des Handelszeitraums (Spalten „Beginn“ und „Ende“) und des Aktiennamens. Kursdaten sind in dieser Datei nicht enthalten, sondern liegen in einer umfangreichen Datenbank vor.
Die Marktdaten umfassen 867 Aktien und sind das Ergebnis eines im Jahr 2015 durchgeführten Auswahlprozesses mit dem Ziel, Datenqualität und Handelbarkeit der Aktien zu verbessern. Es wurden folgende Bedingungen gefordert:
- Die Aktien werden an der Frankfurter Börse gehandelt.
- Sie sind in einem der deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, TECDAX, SDAX, HDAX, CDAX, Technology All Share, Prime All Share und GEX oder in den amerikanischen Aktienindizes S&P 500 oder Nasdaq 100 gelistet.
- Die Kursdaten der in Frankfurt gehandelten Aktien enden nicht vor dem Jahr 2014.
- Der (unbereinigte) Eröffnungskurs Ende 2013 beträgt mindestens 1 EUR. Diese Bedingung soll dazu beitragen, das Handeln von „penny stocks“ zu verhindern.
Die vorliegende Marktdefinition resultierte in 867 Aktien, die frühestens am 11. Dezember 2014 enden, sodass eine Auswertung der Marktdaten mit vollständigen Kurswerten bis zu diesem Zeitpunkt möglich ist. Der Markt ist groß genug, um interessante Kaufbedingungen mit einer ausreichend großen Anzahl an Kaufkandidaten zu untersuchen.
In der vorliegenden Bachelorarbeit geht es um das menschliche Verhalten bei der Passworterstellung. Hierbei wird die Möglichkeit untersucht dieses menschliche Verhalten über die Software hashcat nachzubilden, um so Passwörter effzienter anzugreifen. Durch die Konzeption und den Test von Passwortangriffsszenarien, deren Fokus auf dem Faktor Mensch liegt, wird versucht aufzuzeigen, dass selbst sichere Passwortverfahren, durch das individuelle Verhalten von Menschen an Sicherheit verlieren können. Zudem werden die Tests der Szenarien Schwächen der Software hashcat aufzeigen, die im späteren Verlauf der Arbeit als Grundlage für die Entwicklung einer selbstprogrammierten Erweiterung von hashcat dienen.
Der Bereich der Informationssicherheit stellt große und insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor erhebliche Herausforderungen. Zunehmende Angriffe auf IT-Systeme und Infrastrukturen haben die Informationssicherheit zum kritischen Erfolgsfaktor gemacht. Neben klassischen Zielen und Bereichen der Informationssicherheit hat vor allem die Security Awareness - das Sicherheitsbewusstsein aller Mitarbeiter eines Unternehmens - an Bedeutung gewonnen. Security Awareness bezieht sich auf jegliches Wissen und Handeln der Mitarbeiter eines Unternehmens und ist daher ein bedeutsamer Baustein zur ganzheitlichen Gewährleistung von Informationssicherheit. Die Motivation zur Entwicklung und Einführung von Informationssicherheit und insbesondere Security Awareness geht in großen Unternehmen vor allem von externen Faktoren, so z. B. der Regulierung von Branchen, aus und ist mittels globaler Standards, Normen und Frameworks implementiert. KMU sind grundsätzlich keinen geringeren Risiken als große Unternehmen ausgesetzt, verfügen jedoch nur selten über vergleichbare Schutzmaßnahmen hinsichtlich Informationssicherheit. Im Rahmen des Projekts wurden externe Anforderungen für große Unternehmen analysiert und hinsichtlich der Eignung als Grundlage für KMU bewertet. Das Projekt thematisiert weiterhin die Messbarkeit von Security Awareness sowie die in großen Unternehmen eingesetzten Maßnahmen zur Gewährleistung von Security Awareness besonders hinsichtlich ihrer Eignung für KMU.
Der zweite Teil der Schriftenreihe entwickelt die in Teil 1 begonnenen Überlegungen über das Investieren in Wertpapiere eines Marktes weiter. Es wendet sich an Fachleute der Finanzmathematik und besitzt Relevanz für Fondsmanager und Privatanleger. Alle Überlegungen basieren auf Nebenbedingungen zur Festlegung des Umfangs an Neuinvestitionen, welche von Investitionsparametern abhängen. Ein weiterer Investitionsparameter ist die Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition "gehalten wird", bevor sie beendet wird. Die im zweiten Teil weiter entwickelte Theorie lässt sich wie folgt kennzeichnen: - Sie ist frei von Annahmen über den Kursverlauf der Wertpapiere. Es wird daher nicht versucht, ein realistisches Modell für Kursbewegungen aufzustellen. - Es wird eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt. - Die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Nach Ablauf der Haltefrist wird die Investition beendet. - Der Handelsverlauf wird durch elementare rekursive Gleichungen beschrieben, welche durch zwei exogene Größen "angeregt" werden: Die Anzahl der Wertpapiere an jedem Handelstag, für die die Kaufbedingung erfüllt ist und der Gewinn, der sich aus dem Verkauf der Wertpapiere nach Ablauf der Haltefrist ergibt. Die Auswertung dieser Gleichungen für den gesamten Handelszeitraum liefert den Handelserfolg am Ende des Handelns. - Das Investieren in Wertpapiere wird idealisiert, um den Handelserfolg in Abhängigkeit von den exogenen Größen und Investitionsparametern darstellen zu können, ohne die rekursiven Gleichungen auswerten zu müssen. Dies erfolgt durch das sogenannte ideale Handelssystem. Der Handelserfolg des idealen Handelssystems erweitert die statistische Beschreibung aus Teil 1 auf Haltefristen größer als ein Tag. Da durch die Idealisierung die Kausalität verletzt wird, kann das ideale Handelssystem für den Wertpapierhandel nicht implementiert werden. Es ist jedoch simulierbar und quantitativ leichter zugänglich. Die Auswirkung der Verletzung der Kausalität auf den Handelsverlauf und den Handelserfolg wird experimentell und theoretisch in Abhängigkeit von Investitionsparametern detailliert untersucht.