005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
Refine
Departments, institutes and facilities
Document Type
- Conference Object (22) (remove)
Has Fulltext
- yes (22) (remove)
Keywords
- Risk-based Authentication (3)
- Big Data Analysis (2)
- Password (2)
- Usable Security (2)
- Advances in Design Science Research (1)
- Appropriation (1)
- Authentication (1)
- Authentication features (1)
- Consumer Informatics (1)
- Data Protection Officer (1)
Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant sind aus dem Alltag vieler VerbraucherInnen nicht mehr wegzudenken. Sie überzeugen insbesondere durch die sprachbasierte und somit freihändige Steuerung und mitunter auch den unterhaltsamen Charakter. Als häuslicher Lebensmittelpunkt sind die häufigsten Aufstellungsorte das Wohnzimmer und die Küche, da sich Haushaltsmitglieder dort die meiste Zeit aufhalten und das alltägliche Leben abspielt. Dies bedeutet allerdings ebenso, dass an diesen Orten potenziell viele Daten erfasst und gesammelt werden können, die nicht für den Sprachassistenten bestimmt sind. Demzufolge ist nicht auszuschließen, dass der Sprachassistent – wenn auch versehentlich – durch Gespräche oder Geräusche aktiviert wird und Aufnahmen speichert, selbst wenn eine Aktivierung unbewusst von Anwesenden bzw. von anderen Geräten (z. B. Fernseher) erfolgt oder aus anderen Räumen kommt. Im Rahmen eines Forschungsprojekts haben wir dazu NutzerInnen über Ihre Nutzungs- und Aufstellungspraktiken der Sprachassistenten befragt und zudem einen Prototyp getestet, der die gespeicherten Interaktionen mit dem Sprachassistenten sichtbar macht. Dieser Beitrag präsentiert basierend auf den Erkenntnissen aus den Interviews und abgeleiteten Leitfäden aus den darauffolgenden Nutzungstests des Prototyps eine Anwendung zur Beantragung und Visualisierung der Interaktionsdaten mit dem Sprachassistenten. Diese ermöglicht es, Interaktionen und die damit zusammenhängende Situation darzustellen, indem sie zu jeder Interaktion die Zeit, das verwendete Gerät sowie den Befehl wiedergibt und unerwartete Verhaltensweisen wie die versehentliche oder falsche Aktivierung sichtbar macht. Dadurch möchten wir VerbraucherInnen für die Fehleranfälligkeit dieser Geräte sensibilisieren und einen selbstbestimmteren und sichereren Umgang ermöglichen.
XML Signature Wrapping (XSW) has been a relevant threat to web services for 15 years until today. Using the Personal Health Record (PHR), which is currently under development in Germany, we investigate a current SOAP-based web services system as a case study. In doing so, we highlight several deficiencies in defending against XSW. Using this real-world contemporary example as motivation, we introduce a guideline for more secure XML signature processing that provides practitioners with easier access to the effective countermeasures identified in the current state of research.
Risk-based authentication (RBA) aims to strengthen password-based authentication rather than replacing it. RBA does this by monitoring and recording additional features during the login process. If feature values at login time differ significantly from those observed before, RBA requests an additional proof of identification. Although RBA is recommended in the NIST digital identity guidelines, it has so far been used almost exclusively by major online services. This is partly due to a lack of open knowledge and implementations that would allow any service provider to roll out RBA protection to its users. To close this gap, we provide a first in-depth analysis of RBA characteristics in a practical deployment. We observed N=780 users with 247 unique features on a real-world online service for over 1.8 years. Based on our collected data set, we provide (i) a behavior analysis of two RBA implementations that were apparently used by major online services in the wild, (ii) a benchmark of the features to extract a subset that is most suitable for RBA use, (iii) a new feature that has not been used in RBA before, and (iv) factors which have a significant effect on RBA performance. Our results show that RBA needs to be carefully tailored to each online service, as even small configuration adjustments can greatly impact RBA's security and usability properties. We provide insights on the selection of features, their weightings, and the risk classification in order to benefit from RBA after a minimum number of login attempts.
An der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg fand am Donnerstag, den 23.9.21 das erste Verbraucherforum für Verbraucherinformatik statt. Im Rahmen der Online-Tagesveranstaltung diskutierten mehr als 30 Teilnehmer:innen über Themen und Ideen rund um den Bereich Verbraucherdatenschutz. Dabei kamen sowohl Beiträge aus der Informatik, den Verbraucher- und Sozialwissenschaften sowie auch der regulatorischen Perspektive zur Sprache. Der folgende Beitrag stellt den Hintergrund der Veranstaltung dar und berichtet über Inhalte der Vorträge sowie Anknüpfungspunkte für die weitere Konstituierung der Verbraucherinformatik. Veranstalter waren das Institut für Verbraucherinformatik an der H-BRS in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl IT-Sicherheit der Universität Siegen sowie dem Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW der Verbraucherzentrale NRW e. V. mit Förderung des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz.
Risk-Based Authentication for OpenStack: A Fully Functional Implementation and Guiding Example
(2023)
Online services have difficulties to replace passwords with more secure user authentication mechanisms, such as Two-Factor Authentication (2FA). This is partly due to the fact that users tend to reject such mechanisms in use cases outside of online banking. Relying on password authentication alone, however, is not an option in light of recent attack patterns such as credential stuffing.
Risk-Based Authentication (RBA) can serve as an interim solution to increase password-based account security until better methods are in place. Unfortunately, RBA is currently used by only a few major online services, even though it is recommended by various standards and has been shown to be effective in scientific studies. This paper contributes to the hypothesis that the low adoption of RBA in practice can be due to the complexity of implementing it. We provide an RBA implementation for the open source cloud management software OpenStack, which is the first fully functional open source RBA implementation based on the Freeman et al. algorithm, along with initial reference tests that can serve as a guiding example and blueprint for developers.
Recent publications propose concepts of systems that integrate the various services and data sources of everyday food practices. However, this research does not go beyond the conceptualization of such systems. Therefore, there is a deficit in understanding how to combine different services and data sources and which design challenges arise from building integrated Household Information Systems. In this paper, we probed the design of an Integrated Household Information System with 13 participants. The results point towards more personalization, automatization of storage administration and enabling flexible artifact ecologies. Our paper contributes to understanding the design and usage of Integrated Household Information Systems, as a new class of information systems for HCI research.
Risk-based authentication (RBA) extends authentication mechanisms to make them more robust against account takeover attacks, such as those using stolen passwords. RBA is recommended by NIST and NCSC to strengthen password-based authentication, and is already used by major online services. Also, users consider RBA to be more usable than two-factor authentication and just as secure. However, users currently obtain RBA's high security and usability benefits at the cost of exposing potentially sensitive personal data (e.g., IP address or browser information). This conflicts with user privacy and requires to consider user rights regarding the processing of personal data. We outline potential privacy challenges regarding different attacker models and propose improvements to balance privacy in RBA systems. To estimate the properties of the privacy-preserving RBA enhancements in practical environments, we evaluated a subset of them with long-term data from 780 users of a real-world online service. Our results show the potential to increase privacy in RBA solutions. However, it is limited to certain parameters that should guide RBA design to protect privacy. We outline research directions that need to be considered to achieve a widespread adoption of privacy preserving RBA with high user acceptance.
Frequently the main purpose of domestic artifacts equipped with smart sensors is to hide technology, like previous examples of a Smart Mirror show. However, current Smart Homes often fail to provide meaningful IoT applications for all residents’ needs. To design beyond efficiency and productivity, we propose to realize the potential of the traditional artifact for calm and engaging experiences. Therefore, we followed a design case study approach with 22 participants in total. After an initial focus group, we conducted a diary study to examine home routines and developed a conceptual design. The evaluation of our mid-fidelity prototype shows, that we need to study carefully the practices of the residents to leverage the physical material of the artifact to fit the routines. Our Smart Mirror, enhanced by digital qualities, supports meaningful activities and makes the bathroom more appealing. Thereby, we discuss domestic technology design beyond automation.
Risk-based Authentication (RBA) is an adaptive security measure to strengthen password-based authentication. RBA monitors additional features during login, and when observed feature values differ significantly from previously seen ones, users have to provide additional authentication factors such as a verification code. RBA has the potential to offer more usable authentication, but the usability and the security perceptions of RBA are not studied well.
We present the results of a between-group lab study (n=65) to evaluate usability and security perceptions of two RBA variants, one 2FA variant, and password-only authentication. Our study shows with significant results that RBA is considered to be more usable than the studied 2FA variants, while it is perceived as more secure than password-only authentication in general and comparably secure to 2FA in a variety of application types. We also observed RBA usability problems and provide recommendations for mitigation. Our contribution provides a first deeper understanding of the users' perception of RBA and helps to improve RBA implementations for a broader user acceptance.
Less is Often More: Header Whitelisting as Semantic Gap Mitigation in HTTP-Based Software Systems
(2021)
The web is the most wide-spread digital system in the world and is used for many crucial applications. This makes web application security extremely important and, although there are already many security measures, new vulnerabilities are constantly being discovered. One reason for some of the recent discoveries lies in the presence of intermediate systems—e.g. caches, message routers, and load balancers—on the way between a client and a web application server. The implementations of such intermediaries may interpret HTTP messages differently, which leads to a semantically different understanding of the same message. This so-called semantic gap can cause weaknesses in the entire HTTP message processing chain.
In this paper we introduce the header whitelisting (HWL) approach to address the semantic gap in HTTP message processing pipelines. The basic idea is to normalize and reduce an HTTP request header to the minimum required fields using a whitelist before processing it in an intermediary or on the server, and then restore the original request for the next hop. Our results show that HWL can avoid misinterpretations of HTTP messages in the different components and thus prevent many attacks rooted in a semantic gap including request smuggling, cache poisoning, and authentication bypass.
Question Answering (QA) has gained significant attention in recent years, with transformer-based models improving natural language processing. However, issues of explainability remain, as it is difficult to determine whether an answer is based on a true fact or a hallucination. Knowledge-based question answering (KBQA) methods can address this problem by retrieving answers from a knowledge graph. This paper proposes a hybrid approach to KBQA called FRED, which combines pattern-based entity retrieval with a transformer-based question encoder. The method uses an evolutionary approach to learn SPARQL patterns, which retrieve candidate entities from a knowledge base. The transformer-based regressor is then trained to estimate each pattern’s expected F1 score for answering the question, resulting in a ranking ofcandidate entities. Unlike other approaches, FRED can attribute results to learned SPARQL patterns, making them more interpretable. The method is evaluated on two datasets and yields MAP scores of up to 73 percent, with the transformer-based interpretation falling only 4 pp short of an oracle run. Additionally, the learned patterns successfully complement manually generated ones and generalize well to novel questions.
With the debates on climate change and sustainability, a reduction of the share of cars in the modal split has become increasingly prevalent in both public and academic discourse. Besides some motivational approaches, there is a lack of ICT artifacts that successfully raise the ability of consumers to adopt sustainable mobility patterns. To further understand the requirements and the design of these artifacts within everyday mobility adopted a practice-lens. This lens is helpful to get a broader perspective on the use of ICT artifacts along consumers’ transformational journey towards sustainable mobility practices. Based on 12 retrospective interviews with car-free mobility consumers, we argue that artifacts should not be viewed as ’magic-bullet’ solutions but should accompany the complex transformation of practices in multifaceted ways. Moreover, we highlight in particular the difficulties of appropriating shared infrastructures and aligning own practices with them. This opens up a design space to provide more support for these kinds of material-interactions, to provide access to consumption infrastructures and make them usable, rather than leaving consumers alone with increased motivation.
Threats to passwords are still very relevant due to attacks like phishing or credential stuffing. One way to solve this problem is to remove passwords completely. User studies on passwordless FIDO2 authentication using security tokens demonstrated the potential to replace passwords. However, widespread acceptance of FIDO2 depends, among other things, on how user accounts can be recovered when the security token becomes permanently unavailable. For this reason, we provide a heuristic evaluation of 12 account recovery mechanisms regarding their properties for FIDO2 passwordless authentication. Our results show that the currently used methods have many drawbacks. Some even rely on passwords, taking passwordless authentication ad absurdum. Still, our evaluation identifies promising account recovery solutions and provides recommendations for further studies.
Die Blockchain-Technologie ist einer der großen Innovationstreiber der letzten Jahre. Mit einer zugrundeliegenden Blockchain-Technologie ist auch der Betrieb von verteilten Anwendungen, sogenannter Decentralized Applications (DApps), bereits technisch umsetzbar. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel, Gestaltungsmöglichkeiten der digitalen Verbraucherteilhabe an Blockchain-Anwendungen zu untersuchen. Hierzu enthält der Beitrag eine Einführung in die digitale Verbraucherteilhabe und die technischen Grundlagen und Eigenschaften der Blockchain-Technologie, einschließlich darauf basierender DApps. Abschließend werden technische, ethisch-organisatorische, rechtliche und sonstige Anforderungsbereiche für die Umsetzung von digitaler Verbraucherteilhabe in Blockchain-Anwendungen adressiert.
Unsere interdisziplinäre Forschungsarbeit „Die Gestaltung wirksamer Bildsymbole für Verarbeitungszwecke und ihre Folgen für Betroffene“ („Designing Effective Privacy Icons through an Interdisciplinary Research Methodology“) baut auf dem „Data Protection by Design“-Ansatz (Art. 25(1) DSGVO) auf und zielt auf folgende Forschungsfragen ab: Wie müssen das Transparenzprinzip (Art. 5(1)(a) DSGVO) und die Informationspflichten (Art. 12-14 DSGVO) insbesondere im Hinblick auf die Festlegung der Verarbeitungszwecke (Art. 5(1)(b) DSGVO) umgesetzt werden, damit sie die Nutzer:innen effektiv vor Risiken der Datenverarbeitung schützen? Mit welchen Methoden lässt sich die Wirksamkeit der Umsetzung ermitteln und diese auch durchsetzen?1 Im vorliegenden Projekt erweitern wir juristische Methoden um solche aus der HCI-Forschung (Human Computer Interaction) und der Visuellen Gestaltung. In einer ersten Phase haben wir mit empirischen Methoden der HCI-Forschung untersucht, welche Datennutzungstypen Nutzer:innen technologieübergreifend als relevant empfinden. Diese Erkenntnisse können als Ausgangspunkt für eine neue Zweckbestimmung dienen, die bestimmte Datennutzungstypen deutlicher ein- oder ausschließt. Erste Umformulierungen von Zweckbestimmungen haben wir in zwei Praxisworkshops mit Verantwortlichen der Datenverarbeitung getestet. In einer darauffolgenden qualitativen Studie untersuchten wir dann die Einstellungen und Erwartungen von Internetnutzerinnen und -nutzern am Beispiel der Personalisierung von Internetinhalten, um die entsprechenden Zwecke anhand eines konkreten Beispiels, in unserem Fall der personalisierten Werbung, neu zu formulieren. Auf dieser Basis haben wir nun die zweite Forschungsphase begonnen, in der wir Designs für Datenschutzhinweise und Kontrollmöglichkeiten unter besonderer Berücksichtigung des Verarbeitungszwecks entwickeln. Da der Einsatz von Cookies eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Werbung spielt, ist eine zentrale Aufgaben die Neugestaltung des sogenannten „Cookie-Banners“.
In the project EILD.nrw, Open Educational Resources (OER) have been developed for teaching databases. Lecturers can use the tools and courses in a variety of learning scenarios. Students of computer science and application subjects can learn the complete life cycle of databases. For this purpose, quizzes, interactive tools, instructional videos, and courses for learning management systems are developed and published under a Creative Commons license. We give an overview of the developed OERs according to subject, description, teaching form, and format. Following, we describe how licencing, sustainability, accessibility, contextualization, content description, and technical adaptability are implemented. The feedback of students in ongoing classes are evaluated.
Hinreichende Datensouveränität gestaltet sich für Verbraucher:innen in der Praxis als äußerst schwierig. Die Europäische Datenschutzgrundverordnung garantiert umfassende Betroffenenrechte, die von verwantwortlichen Stellen durch technisch-organisatorische Maßnahmen umzusetzen sind. Traditionelle Vorgehensweisen wie die Bereitstellung länglicher Datenschutzerklärungen oder der ohne weitere Hilfestellungen angebotene Download von personenbezogenen Rohdaten werden dem Anspruch der informationellen Selbstbestimmung nicht gerecht. Die im Folgenden aufgezeigten neuen technischen Ansätze insbesondere KI-basierter Transparenz- und Auskunftsmodalitäten zeigen die Praktikabilität wirksamer und vielseitiger Mechanismen. Hierzu werden die relevanten Transparenzangaben teilautomatisiert extrahiert, maschinenlesbar repräsentiert und anschließend über diverse Kanäle wie virtuelle Assistenten oder die Anreicherung von Suchergebnissen ausgespielt. Ergänzt werden außerdem automatisierte und leicht zugängliche Methoden für Auskunftsersuchen und deren Aufbereitung nach Art. 15 DSGVO. Abschließend werden konkrete Regulierungsimplikationen diskutiert.
Datenschutz und informationelle Selbstbestimmung sind Bestandteile aktueller Leitbilder einer Digitalen Bildung in der Schule. Im Kontext der Schulschließungen und der vorrangigen Nutzung digitaler Medien zeigte sich jedoch, dass Datenschutz weder als Thema noch als Gestaltungsprinzip digitaler Lernumgebungen in der bildungsadministrativen und pädagogisch-praktischen Schulwirklichkeit systematisch verankert ist. Die Diskrepanz zwischen aktuellen Leitbildern einer digitalen Bildung und der sichtbar problematischen Praxis des digitalen Notfalldistanzunterrichts markiert den Ausgangspunkt des Beitrages, der sich der übergeordneten Frage widmet, welche Herausforderungen sich bei der Realisierung von Datenschutz in der Schul- und Unterrichtswirklichkeit in einer digital geprägten Welt stellen. Im Sinne einer Problemfeldanalyse werden prototypische Handlungsprobleme der Schule herausgearbeitet. Fokussiert betrachtet werden exemplarische Herausforderungen und Anforderungen an Technologien und Akteur:innen der inneren und äußeren Schulentwicklung auf den Ebenen der Unterrichtsentwicklung, der Personalentwicklung, der Technologieentwicklung und der Organisationsentwicklung.
Künstliche Intelligenz im autonomen Fahrzeug verarbeitet enorme Mengen an Daten. Beim Betrieb eines solchen Fahrzeugs basiert jede Bewegung auf einer datenbasierten, automatisierten und adaptiven Entscheidungsfindung. Aber auch, um Regeln zur Erkennung und Entscheidung in komplexen Situationen wie den hochindividuellen Verkehrsszenarien entwickeln zu können (KI-Training), sind bereits beachtliche Datenmengen von Fahrzeugen im Realverkehr erforderlich – zum Beispiel Videosequenzen aus Kamerafahrten. Für das Training Künstlicher Intelligenz ist es aus Sicht der Fahrzeugentwicklung attraktiv, auf den Datenschatz zuzugreifen, den die Gesamtheit der Fahrzeuge im realen Anwendungskontext erzeugen kann. Als Nutzer:innen und Insassen sind Verbraucher:innen so Teil einer groß angelegten Testdatenerhebung durch Fahrzeughersteller und Anbieter. Das wirft Datenschutzfragen auf. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es herauszuarbeiten, inwiefern sich hierdurch Implikationen für die Rechte und Freiheiten von Verbraucher:innen ergeben und welche Mechanismen das geltende Recht sowie aktuelle legislative Entwicklungen bereithalten, den „Datenhunger“ der KI mit den Interessen an Datensouveränität und informationeller Selbstbestimmung in Einklang und Ausgleich zu bringen. Im Fokus steht dabei insbesondere, wie Anforderungen schon im Produktdesign „mitgedacht“ werden und damit für Verbraucher:innen rechts- und vertrauensfördernd wirken können.
Data emerged as a central success factor for companies to benefit from digitization. However, the skills in successfully creating value from data – especially at the management level – are not always profound. To address this problem, several canvas models have already been designed. Canvas models are usually created to write down an idea in a structured way to promote transparency and traceability. However, some existing data science canvas models mainly address developers and are thus unsuitable for decision-makers and communication within interdisciplinary teams. Based on a literature review, we identified influencing factors that are essential for the success of data science projects. With the information gained, the Data Science Canvas was developed in an expert workshop and finally evaluated by practitioners to find out whether such an instrument could support data-driven value creation.
Digital ecosystems are driving the digital transformation of business models. Meanwhile, the associated processing of personal data within these complex systems poses challenges to the protection of individual privacy. In this paper, we explore these challenges from the perspective of digital ecosystems' platform providers. To this end, we present the results of an interview study with seven data protection officers representing a total of 12 digital ecosystems in Germany. We identified current and future challenges for the implementation of data protection requirements, covering issues on legal obligations and data subject rights. Our results support stakeholders involved in the implementation of privacy protection measures in digital ecosystems, and form the foundation for future privacy-related studies tailored to the specifics of digital ecosystems.
Most people use disaster apps infrequently, primarily only in situations of turmoil, when they are physically or emotionally vulnerable. Personal data may be necessary to help them, data protections may be waived. In some circumstances, free movement and liberties may be curtailed for public protection, as was seen in the current COVID pandemic. Consuming and producing disaster data can deepen problems arising at the confluence of surveillance and disaster capitalism, where data has become a tool for solutionist instrumentarian power (Zuboff 2019, Klein 2008) and part of a destructive mode of one world worlding (Law 2015, Escobar 2020). The special use of disaster apps prompts us to ask what role consumer protection could play in safeguarding democratic liberties. Within this work, a set of current approaches are briefly reviewed and two case studies are presented of what we call appropriation or design against datafication. These combine document analysis and literature research with several months of online and field ethnographic observation. The first case study examines disaster app use in response to the 2010 Haiti earthquake, the second explores COVID Contact Tracing in Taiwan in 2020/21. Against this backdrop we ask, ‘how could and how should consumer protection respond to problems of surveillance disaster capitalism?’ Drawing on our work with the is IT ethical? Exchange, a co-designed community platform and knowledge exchange for disaster information sharing, and a Societal Readiness Assessment Framework that we are developing alongside it, we explore how co-design methodologies could help define answers.