Eine steigende Anzahl kleiner und mittlerer Unternehmen (KMUs)ist von Cyberangriffen bedroht. Die Erkennung solcher Angriffe im Netzwerkverkehr bleibt eine Herausforderung, insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen. In dieser Masterarbeit wird ein KI-basiertes System zur Erkennung von Cyberangriffen, insbesondere von DoS-Angriffen, vorgeschlagen. Dazu wird ein neuronales Netz mit Open-Source-Daten wie CICIDS2017 sowie selbst erzeugten Daten trainiert und angewendet, um Anomalien im Netzwerkverkehr zu identifizieren, die auf potenzielle Cyberangriffe hindeuten könnten. Das KI-Modell wird mittels der Reinforcement-Learning-Methode trainiert. Das experimentelle Design priorisiert die Umsetzbarkeit mit begrenzten technischen Ressourcen, sodass die Setups ohne industrielle Infrastruktur implementiert werden können. Es werden drei experimentelle Setups implementiert, um die Effektivität des KI-Modells zu testen. Das erste Experiment verwendet eine softwarebasierte Simulation, die synthetischen Netzwerkverkehr erzeugt. Ein proxybasiertes Setup erstellt einen virtuellen Server, Client, Analysator und Requester. Hieraus resultiert eine Simulationsumgebung, welche auf Standard-Consumer-Hardware replizierbar ist und sich zum Testen der Anomalie-Erkennungs-fähigkeiten des neuronalen Netzes eignet. Im zweiten Experiment wird ein hardwarebasierter Ansatz mit drei Laptops durchgeführt: Einer fungiert als Server, der ein herunterladbares PDF hostet, ein anderer simuliert Client-Verkehr einschließlich DoS-Verhalten durch Generierung hochfrequenter Anfragen und der dritte erfasst und analysiert den Verkehr mithilfe des KI-Modells.Im dritten Experiment wird dieses Setup durch Variation der angefragten Webseiten erweitert, wodurch vielfältigere Verkehrsmuster und komplexere Szenarien für das neuronale Netz entstehen. Die Ergebnisse zeigen, dass sich ein KI-gestütztes Anomalie-Erkennungssystem mit Standard-Consumer-Hardware entwickeln lässt. Die vorliegende Arbeit untersucht die Limitationen und das Potenzial dieser Methode und bietet KMUs, die die Implementierung unabhängiger, KI-gestützter Angriffserkennungssysteme anstreben, eine fundierte Grundlage.

Die rasanten technologischen Entwicklungen und die zunehmende Digitalisierung haben die Abhängigkeit von digitaler Infrastruktur drastisch intensiviert. Zusätzlich steigen die Anforderungen und gesetzlichen Verpflichtungen der Unternehmerinnen und Unternehmer, wie beispielsweise mit der Einführung der Richtlinie über Maßnahmen für ein hohes gemeinsames Cybersicherheitsniveau in der gesamten Union (NIS2) im Jahr 2024 in der Europäischen Union. Infolgedessen wird es für Unternehmen umso entscheidender, eine Möglichkeit zur Bewertung ihrer Informationssicherheit zur Verfügung zu haben, sei es zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen oder zur Vorbereitung auf Zertifizierungen. Die Internationale Organisation für Normung (ISO) reagierte auf die sich verändernden Anforderungen der IT-Strategie, indem sie die Norm ISO/IEC 27017 geschaffen hat, die speziell auf die Implementierung von sicherheitsrelevanten Maßnahmen im Zusammenhang mit Cloud-Computing ausgerichtet ist. Das Magellan Maturity-Model, welches bereits auf der ISO/IEC-Norm 27001 basiert, wird in dieser Masterarbeit adaptiert. Damit soll ein spezielles Modell für Cloud und Managed Services geschaffen werden. Auf Grundlage dieses Modells wird ein neues Bewertungskonzept sowohl für Managed Services als auch für Cloud-Services entwickelt, das sich anhand von ISO/IEC-Normen, Gesetzen und Richtlinien orientiert. Das Hauptziel besteht darin, den Reifegrad der genannten Services im Bereich der Informationssicherheit zu beurteilen. Die Evaluierung des Bewertungskonzepts erfolgt einerseits mittels einer Fallstudie, in der das erstellte Sicherheitskonzept anhand von Vertragsvereinbarungen geprüft wird und andererseits in der Praxis. In dieser Phase wird die Meinung von Experten eingeholt und die Ergebnisse der Fallstudie sowie das Bewertungskonzept validiert. Die Forschungsfrage kann erfolgreich mit einem Sicherheitskonzept beantwortet werden, was eine solide Grundlage für weitere Untersuchungen darstellt. Die Berücksichtigung der vier Dimensionen (Integrität, Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Compliance) in der Reifegradbewertung kann in zukünftigen Untersuchungen eine Verbesserung darstellen.

Diese Masterarbeit behandelt die Informationssicherheit im Kontext des Social Engineerings von Unternehmen. Das Ziel ist es, Initiativen zu definieren, die Unternehmen kritischer Infrastruktur einsetzen müssen, um die Informationssicherheit in diesem Kontext zu gewährleisten. Im Bereich der Theorie wurde eine Literaturrecherche über das Thema ‚Social Engineering‘ durchgeführt. Es ließ sich herausfinden, welche Möglichkeiten es gibt, Unternehmen zu attackieren. Des Weiteren bedeutet Social Engineering nicht, dass immer eine illegale Aktivität dahinter steckt, sondern dass hier lediglich mithilfe von Psychologie ein Mehrwert für die Angreiferin oder den Angreifer generiert wird. Für den empirischen Teil der Arbeit wurde eine Umfrage an Personen gesendet, die in ihrer Arbeit mit Informationssystemen zu tun haben. Diese Befragung hat ergeben, dass Personen wissen, wie bedeutsam Informationssicherheit ist, und es wurde kein signifikanter Unterschied zwischen IT-affinen und nicht IT-affinen Personen festgestellt. IT-affine Personen wissen lediglich besser über die Auswirkungen Bescheid. Des Weiteren wurden Interviews mit Expertinnen und Experten aus dem Bereich der Informationssicherheit durchgeführt. Deren Zweck war es, herauszufinden, welche Maßnahmen es gibt, die Informationssicherheit im Kontext von Social Engineering zu gewährleisten bzw. zu erhöhen. Es hat sich herausgestellt, dass Security-Awareness-Schulungen sehr sinnvoll sind. Unternehmen kritischer Infrastruktur sollten sich auf Vor-Ort-Schulungen fokussieren, da diese ein höheres Informationssicherheitsempfinden beim Personal auslösen. In Relation zu den Kosten, die ein Social-Engineering-Angriff verursachen kann, zahlt sich für ein Unternehmen kritischer Infrastruktur eine Security-Awareness-Schulung mit großer Wahrscheinlichkeit aus. Es wird auch empfohlen, technische und physische Maßnahmen einzusetzen, um einen Social-Engineering-Angriff zu erschweren. Jedoch ist zu erwähnen, dass technische Maßnahmen nicht ausschließlich darauf ausgelegt sind, Social-Engineering-Angriffe zu verhindern. Das ist lediglich ein Teil davon. technische Maßnahmen schützen die Allgemeinheit vor Social-Engineering-Angriffen, jedoch nicht einzelne Personen. Für Unternehmen kritischer Infrastruktur sollten wiederkehrende Security-Awareness-Schulungen und technische Maßnahmen eingesetzt werden, um die Informationssicherheit im Kontext des Social Engineerings zu gewährleisten. Diese Vorkehrungen haben nämlich keinen erheblich negativen Einfluss auf die Arbeitstätigkeiten der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Allgemeinen. Auf der anderen Seite stellen sie jedoch sicher, dass die Angestellten ein entsprechendes Bewusstsein für diese Gefahr entwickeln und es stetig erweitern.

Das Smart Home hat sich als Anwendungsgebiet innerhalb des IoT große Beliebtheit verschafft. Mithilfe von verschiedenartigen, miteinander vernetzten Geräten werden Komfort und Sicherheit im Wohnbereich gesteigert. Aufgrund der einfachen Bedienung und der Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Plattformen ist diese Art von Geräten besonders in Privathaushalten verbreitet. Durch ständige Konnektivität zum Internet bestehen jedoch Risiken hinsichtlich der Informationssicherheit sowie des Schutzes von Daten der BenutzerInnen. Die untersuchte Architektur im Rahmen dieser Arbeit behandelt ein generisches, Cloud-basiertes System. Dieses wird mithilfe des Risikoanalysemodells OCTAVE Allegro und dem Fokus auf kritische Informationsassets systematisch auf Sicherheitsrisiken überprüft. Für eine bessere Übersicht wird das Gesamtsystem in drei Subsysteme aufgeteilt. Ziel der Risikoanalyse ist es, die unterschiedlichen Sicherheitsrisiken, welche mit der Nutzung von Cloud-basierten Smart Home Systemen verbunden sind, aufzuzeigen. Für die Reduzierung von Risiken werden Gegenmaßnahmen sowie ein Katalog über Handlungsempfehlungen für NutzerInnen erarbeitet. Die Ergebnisse zeigen, dass NutzerInnen innerhalb ihres Einflussbereiches gezielt Maßnahmen zur Reduzierung der Risiken setzen können. Besonders beim Betrieb von kritischen Geräten sind eine stabile Energieversorgung und Internetverbindung essenziell. Der restliche Anteil der Sicherheitsrisiken geht bei einem Cloud-basierten System auf die Systemanbieter sowie Service Provider über. Durch die Entwicklung von Systemen innerhalb aktueller Security-Frameworks können Systemanbieter bereits in der Konzeptphase spätere Risiken vermeiden und Security und Privacy by Design Prinzipien einhalten. Für eine nachhaltige Durchsetzung von Smart Home Systemen ist dies ein essenzieller Faktor. Mithilfe neuer Technologien wie Blockchain könnten traditionelle Sicherheitsprobleme im IoT obsolet werden, konkrete Anwendungsfälle dafür befinden sich noch im Forschungsstadium.

Industrielle Steuerungssysteme und somit die Operational Technology (OT) werden immer verletzlichere Angriffsziele. Da Industrieanlagen, ebenso Tunnelanlagen, größtenteils mit der Office-IT vernetzt sind und häufig auch eine Verbindung zum Internet aufweisen, besteht ein Fernzugriff, der ausgenutzt werden kann. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, dass ein Eindringen über die physischen Schnittstellen stattfindet. Daher müssen für einen gesamtheitlichen Schutz entsprechende OT-Security-Prozesse angewendet werden. Das Ziel dieser Arbeit ist die Verbesserung der zurzeit von der Dürr Austria GmbH verwendeten OT-Security-Prozesse in Tunnelsteuerungssystemen. Dazu werden die Informationssicherheit, mögliche Attacken und Angreifer*innen, sowie anwendbare Normen und Standards evaluiert. Der Fokus liegt dabei auf der IEC 62443, der Norm für die IT-Sicherheit für Netze und Systeme. Die zurzeit angewendeten OT-Security-Prozesse werden definiert und darauf aufbauend Optimierungen aus den anwendbaren Teilen der IEC 62443 analysiert. Weitere Security-Maßnahmen werden mithilfe von ergänzenden Standards erforscht. Als Resultat werden die gefundenen Verbesserungsmaßnahmen zusammengeführt, um eine Integration in die Prozesse zu ermöglichen. Auf dieser gesamtheitlichen Basis wird das Defense-in-Depth-Modell definiert. Die Ergebnisse dieser Arbeit werden in den bestehenden Informationssicherheitsprozess des Unternehmens betreffend der Tunnelsteuerungssysteme integriert.