TY - THES A1 - Pister, Patrick T1 - Smart Contracts im Finanzsektor N2 - Die vorliegende Bachelorarbeit gibt Aufschluss über das Potenzial von Smart Contracts für den Finanzsektor. Dabei richtet sich die Arbeit vornehmlich an Finanzfachkräfte mit Hintergrund in der Informationstechnik. Im Rahmen der qualitativen Forschung wurden verschiedene Experten zu ihrer Einschätzung der aktuellen Lage des Finanzsektors sowie dem Potenzial der Smart Contracts befragt und themenbezogene Literaturquellen herangezogen. Anschließend wurden die Ergebnisse mittels einer SWOT-Analyse zusammengefasst und kritisch bewertet. Dabei wurde festgestellt, dass Smart Contracts eine vielversprechende Technologie für den Finanzsektor sein können, da sie sich für die Digitalisierung und Automatisierung vieler standardisierbarer Prozesse eignen und Eigenschaften besitzen, die für den Finanzsektor äußerst vorteilhaft sein können. T3 - Abschlussarbeiten 2022 - 51 KW - Blockchain KW - Finanzsektor KW - Smart Contracts Y1 - ER - TY - THES A1 - Wemmer, Dorian T1 - Erkennen von Ransomware durch Machine Learning N2 - Seit der Vernetzung der Computer nimmt die Zahl der entwickelten Malware rasant zu. Bereits Milliarden Endpunkte befinden sich im größten Netzwerk der Welt, dem Internet. Täglich verbinden sich neue Geräte mit dem Internet und sind somit potenziellen Gefahren ausgesetzt. Die Angriffsfläche erweitert sich proportional zur Anzahl der mit dem Internet verbundenen Systeme. Geräte sind mit schlechten oder keinen Sicherheitsmechanismen ausgestattet und der Endnutzer vergisst wichtige Sicherheitsupdates zu laden. Eine Familie von Schadsoftware taucht dabei auffällig oft auf Ransomware. Privatpersonen und Unternehmen unterschiedlichster Größe und Branchen werden immer öfter Opfer von Erpressungen. Die Zunahme von Malware hat auch dazu geführt, dass viele Schutzmaßnahmen zur Bekämpfung entwickelt wurden. Da auch Malware-Ersteller ihre Programme ständig weiterentwickeln, können klassische Antiviren-Systeme immer öfter umgangen werden. Maschinelles Lernen bietet im Rahmen der IT-Sicherheit vielversprechende Möglichkeiten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob Machine Learning dabei unterstützen kann, Ransomware frühzeitig zu erkennen und so praktische Unterstützung für klassische Verteidigung bieten kann. Dafür werden maschinelle Lernmethoden untersucht, die auf der Verhaltensanalyse des Maschinellen Lernens basieren und sich auf das Klassifizieren von Ransomware konzentrieren. T3 - Abschlussarbeiten 2022 - 30 KW - Machine Learning KW - Ransomware KW - Künstliche Intelligenz KW - WannaCry KW - Neuronale Netze Y1 - ER - TY - THES A1 - Mitchell, David Ortiz T1 - Cloud Computing Compliance Controls Catalogue am Beispiel von Amazon Web Services analysieren und bewerten N2 - Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist, die Sicherheitsanforderungen von Amazon Web Services (AWS) und dem Lernlabor für Cybersicherheit anhand des vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) entwickelte Cloud Computing Compliance Criteria Catalogue (C5) zu analysieren und zu bewerten. Dabei ermittelt die Analyse 23 Mitwirkungspflichten aus dem BSI C5-Kriterienkatalog und dem AWS C5-Prüfbericht für das Lernlabor und beschreibt diese. Aufgrund von fehlenden Angaben, ist das Durchführen einer Beurteilung der Informationssicherheit für die in Nutzung befindlichen AWS-Dienste beim Lernlabor nicht Teil dieser Arbeit. Die Arbeit listet detaillierte Sicherheitsempfehlungen für die AWS-Dienste auf. Die Bachelorarbeit richtet sich an alle Personengruppen, welche anhand des BSI C5 die Mindestanforderungen der Cloud-Produkte hinsichtlich deren Sicherheitsanforderungen analysieren und bewerten. T3 - Abschlussarbeiten 2022 - 6 KW - Cloud Computing KW - Cybersicherheit KW - Informationssicherheit KW - Amazon Web Services KW - BSI C5 Y1 - ER - TY - THES A1 - Sliwinski, Alexander T1 - Konzeptionierung einer Lernumgebung für Schüler zur Sensibilisierung für IT-Sicherheits- und Datenschutzaspekte N2 - Das Ziel der vorliegenden Arbeit bestand in einer projektbegleitenden Darstellung des Konzeptes einer Lernumgebung für Bildungsinstitutionen zu den Themen IT-Sicherheit und Datenschutz. Im Fokus des Projektes stand die Erstellung eines Prototyps, der erfolgreich im Nutzerumfeld positioniert werden kann. Für das Kernziel der Arbeit, der projektbegleitenden Darstellung des Konzeptes, wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche grundlegenden Anforderungen müssen an die Entwicklung einer derartigen Lernumgebung gestellt werden? Für die Beantwortung der Forschungsfrage wurden ausgewählte Analysen durchgeführt und deren Ergebnisse dargestellt. Die Analyseergebnisse machen ein komplexes Gefüge an Voraussetzungen, Anforderungen und Vorgaben sichtbar, die es zu berücksichtigen gilt. Allgemein werden Bildungsinstitutionen in der Gegenwart im Technologiebereich gefördert, es mangelt allerdings an einer übergreifenden Strategie. Erschwerend kommen die sehr divergierende digitale Ausstattung an Schulen sowie die Bildungshoheit der Länder hinzu. Dies führt zu sehr unterschiedlichen Voraussetzungen, die in Betracht gezogen werden müssen. Für die Umsetzung der Lernumgebung müssen ferner Arbeitsschutz– und Sicherheitsstandards berücksichtigt und bei der Verarbeitung von Daten die Bestimmungen der DSGVO eingehalten werden. Die Zielgruppe der Nutzer (Lehrkräfte, SchülerInnen und Eltern) ist vielfältig und reicht von technikaffinen Erwachsenen und Jugendlichen bis zu Individuen mit technikablehnender Grundhaltung bzw. Zurückhaltung bei der Nutzung digitaler Medien. Diese Vielfalt erfordert einen niedrigschwelligen und motivationalen Einstieg in die Thematik wie ihn Gamification-Ansätze bieten. T3 - Abschlussarbeiten 2023 - 42 KW - IT-Sicherheit KW - Datenschutz KW - Gamification KW - Lernumgebung KW - Schüler Y1 - ER -