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Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist eine adaptive Sicherheitsmaßnahme zur Stärkung passwortbasierter Authentifizierung. Sie zeichnet Merkmale während des Logins auf und fordert zusätzliche Authentifizierung an, wenn sich Ausprägungen dieser Merkmale signifikant von den bisher bekannten unterscheiden. RBA bietet das Potenzial für gebrauchstauglichere Sicherheit. Bisher jedoch wurde RBA noch nicht ausreichend im Bezug auf Usability, Sicherheit und Privatsphäre untersucht. Dieser Extended Abstract legt das geplante Dissertationsvorhaben zur Erforschung von RBA dar. Innerhalb des Vorhabens konnte bereits eine Grundlagenstudie und eine darauf aufbauende Laborstudie durchgeführt werden. Wir präsentieren erste Ergebnisse dieser Studien und geben einen Ausblick auf weitere Schritte.
Is It Really You Who Forgot the Password? When Account Recovery Meets Risk-Based Authentication
(2024)
Risikobasierte Authentifizierung (RBA) ist ein adaptiver Ansatz zur Stärkung der Passwortauthentifizierung. Er überwacht eine Reihe von Merkmalen, die sich auf das Loginverhalten während der Passworteingabe beziehen. Wenn sich die beobachteten Merkmalswerte signifikant von denen früherer Logins unterscheiden, fordert RBA zusätzliche Identitätsnachweise an. Regierungsbehörden und ein Erlass des US-Präsidenten empfehlen RBA, um Onlineaccounts vor Angriffen mit gestohlenen Passwörtern zu schützen. Trotz dieser Tatsachen litt RBA unter einem Mangel an offenem Wissen. Es gab nur wenige bis keine Untersuchungen über die Usability, Sicherheit und Privatsphäre von RBA. Das Verständnis dieser Aspekte ist jedoch wichtig für eine breite Akzeptanz.
Diese Arbeit soll ein umfassendes Verständnis von RBA mit einer Reihe von Studien vermitteln. Die Ergebnisse ermöglichen es, datenschutzfreundliche RBA-Lösungen zu schaffen, die die Authentifizierung stärken bei gleichzeitig hoher Menschenakzeptanz.
Der Programmier-Trainingsplan für alle, die weiter kommen wollen.
In diesem Übungsbuch trainierst du anhand von kurzweiligen und praxisnahen Aufgaben deine Programmierfähigkeiten. Jedes Kapitel beginnt mit einem kurzen Warmup zum behandelten Programmierkonzept; die Umsetzung übst du dann anhand von zahlreichen Workout-Aufgaben. Du startest mit einfachen Aufgaben und steigerst dich hin zu komplexeren Fragestellungen. Damit dir nicht langweilig wird, gibt es über 150 praxisnahe Übungen. So lernst du z. B. einen BMI-Rechner oder einen PIN-Generator zu programmieren oder wie du eine Zeitangabe mit einer analogen Uhr anzeigen kannst. (Verlagsangaben)
Login Data Set for Risk-Based Authentication
Synthesized login feature data of >33M login attempts and >3.3M users on a large-scale online service in Norway. Original data collected between February 2020 and February 2021.
This data sets aims to foster research and development for <a href="https://riskbasedauthentication.org">Risk-Based Authentication (RBA) systems. The data was synthesized from the real-world login behavior of more than 3.3M users at a large-scale single sign-on (SSO) online service in Norway.
Risk-based authentication (RBA) is an adaptive security measure to strengthen password-based authentication. RBA monitors additional implicit features during password entry such as device or geolocation information, and requests additional authentication factors if a certain risk level is detected. RBA is recommended by the NIST digital identity guidelines, is used by several large online services, and offers protection against security risks such as password database leaks, credential stuffing, insecure passwords and large-scale guessing attacks. Despite its relevance, the procedures used by RBA-instrumented online services are currently not disclosed. Consequently, there is little scientific research about RBA, slowing down progress and deeper understanding, making it harder for end users to understand the security provided by the services they use and trust, and hindering the widespread adoption of RBA.
In this paper, with a series of studies on eight popular online services, we (i) analyze which features and combinations/classifiers are used and are useful in practical instances, (ii) develop a framework and a methodology to measure RBA in the wild, and (iii) survey and discuss the differences in the user interface for RBA. Following this, our work provides a first deeper understanding of practical RBA deployments and helps fostering further research in this direction.
Software development is a complex task. Merely focussing on functional requirements is not sufficient any more. Developers are responsible to take many non-functional requirements carefully into account. Security is amongst the most challenging, as getting it wrong will result in a large user-base being potentially at risk. A similar situation exists for administrators. Security defaults have been put into place here to encounter lacking security controls. As first attempts to establish security by default in software development are flourishing, the question on their usability for developers arises.
In this paper we study the effectiveness and efficiency of Content Security Policy (CSP) enforced as security default in a web framework. When deployed correctly, CSP is a valid protection mean in a defence-in-depth strategy against code injection attacks. In this paper we present a first qualitative laboratory study with 30 participants to discover how developers deal with CSP when deployed as security default. Our results emphasize that the deployment as security default has its benefits but requires careful consideration of a comprehensive information flow in order to improve and not weaken security. We provide first insights to inform research about aiding developers in the creation of secure web applications with usable security by default.