Konferenzbeitrag
Ein Werkzeug zur automatisierten Analyse von Identitätsdaten-Leaks
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Dokumententyp
Text/Conference Paper
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Datum
2018
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Schon vor den Leaks von Dienstleistern wie last.fm, Playstation-Network oder Ashley Madison war Identitätsdiebstahl ein relevantes Thema im Bereich IT-Sicherheit. Die deutsche Gesetzgebung fordert zumeist eine Veröffentlichung der Umstände in relevanten Medien. Trotz öffentlicher Bekanntgabe und Präsenz in einschlägigen Medien erreichen relevante Informationen oft nur wenige Betroffene. Durch solche Veröffentlichungen lässt sich der Missbrauch von personenbezogenen und persönlichen Daten durch Kriminelle weder verhindern noch kontrollieren. Individuelle Benachrichtigungen von Betroffenen können die Folgen von Identitätsdiebstahl abschwächen. Dabei sollten die Benachrichtigungen weiterführende Informationen über den Umfang des Leaks beinhalten, welche die Kritikalität der betroffenen Merkmale darstellen und auch über mögliche Maßnahmen informieren. Um eine individuelle Information auf Basis verfügbarer Identitätsdaten-Leaks zu gewährleisten, müssen diese normalisiert und analysiert werden. Aufgrund der großen Menge kursierender Identitätsdatensammlungen ist eine Automatisierung notwendig. Diese Arbeit dokumentiert eine Implementierung zur automatisierten syntaktisch-, semantischen Analyse und Normalisierung relevanter Merkmale öffentlich verfügbarer Identitätsdaten als Vorbereitung zur individuellen Benachrichtigung von Betroffenen.