TY - GEN A1 - Klieme, Eric A1 - Tietz, Christian A1 - Meinel, Christoph T1 - Beware of SMOMBIES BT - Verification of Users based on Activities while Walking T2 - The 17th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (IEEE TrustCom 2018)/the 12th IEEE International Conference on Big Data Science and Engineering (IEEE BigDataSE 2018) N2 - Several research evaluated the user's style of walking for the verification of a claimed identity and showed high authentication accuracies in many settings. In this paper we present a system that successfully verifies a user's identity based on many real world smartphone placements and yet not regarded interactions while walking. Our contribution is the distinction of all considered activities into three distinct subsets and a specific one-class Support Vector Machine per subset. Using sensor data of 30 participants collected in a semi-supervised study approach, we prove that unsupervised verification is possible with very low false-acceptance and false-rejection rates. We furthermore show that these subsets can be distinguished with a high accuracy and demonstrate that this system can be deployed on off-the-shelf smartphones. KW - gait KW - authentication KW - smartphone KW - activities KW - verification KW - behavioral KW - continuous Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-4387-7 SN - 978-1-5386-4389-1 U6 - https://doi.org/10.1109/TrustCom/BigDataSE.2018.00096 SN - 2324-9013 SP - 651 EP - 660 PB - IEEE CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Siddiqi, Muhammad Ali A1 - Dörr, Christian A1 - Strydis, Christos T1 - IMDfence BT - architecting a secure protocol for implantable medical devices JF - IEEE access N2 - Over the past decade, focus on the security and privacy aspects of implantable medical devices (IMDs) has intensified, driven by the multitude of cybersecurity vulnerabilities found in various existing devices. However, due to their strict computational, energy and physical constraints, conventional security protocols are not directly applicable to IMDs. Custom-tailored schemes have been proposed instead which, however, fail to cover the full spectrum of security features that modern IMDs and their ecosystems so critically require. In this paper we propose IMDfence, a security protocol for IMD ecosystems that provides a comprehensive yet practical security portfolio, which includes availability, non-repudiation, access control, entity authentication, remote monitoring and system scalability. The protocol also allows emergency access that results in the graceful degradation of offered services without compromising security and patient safety. The performance of the security protocol as well as its feasibility and impact on modern IMDs are extensively analyzed and evaluated. We find that IMDfence achieves the above security requirements at a mere less than 7% increase in total IMD energy consumption, and less than 14 ms and 9 kB increase in system delay and memory footprint, respectively. KW - protocols KW - implants KW - authentication KW - ecosystems KW - remote monitoring KW - scalability KW - authentication protocol KW - battery-depletion attack KW - battery KW - DoS KW - denial-of-service attack KW - IMD KW - implantable medical device KW - non-repudiation KW - smart card KW - zero-power defense Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3015686 SN - 2169-3536 VL - 8 SP - 147948 EP - 147964 PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers CY - Piscataway ER - TY - BOOK A1 - Tietz, Christian A1 - Pelchen, Chris A1 - Meinel, Christoph A1 - Schnjakin, Maxim T1 - Management Digitaler Identitäten BT - aktueller Status und zukünftige Trends N2 - Um den zunehmenden Diebstahl digitaler Identitäten zu bekämpfen, gibt es bereits mehr als ein Dutzend Technologien. Sie sind, vor allem bei der Authentifizierung per Passwort, mit spezifischen Nachteilen behaftet, haben andererseits aber auch jeweils besondere Vorteile. Wie solche Kommunikationsstandards und -Protokolle wirkungsvoll miteinander kombiniert werden können, um dadurch mehr Sicherheit zu erreichen, haben die Autoren dieser Studie analysiert. Sie sprechen sich für neuartige Identitätsmanagement-Systeme aus, die sich flexibel auf verschiedene Rollen eines einzelnen Nutzers einstellen können und bequemer zu nutzen sind als bisherige Verfahren. Als ersten Schritt auf dem Weg hin zu einer solchen Identitätsmanagement-Plattform beschreiben sie die Möglichkeiten einer Analyse, die sich auf das individuelle Verhalten eines Nutzers oder einer Sache stützt. Ausgewertet werden dabei Sensordaten mobiler Geräte, welche die Nutzer häufig bei sich tragen und umfassend einsetzen, also z.B. internetfähige Mobiltelefone, Fitness-Tracker und Smart Watches. Die Wissenschaftler beschreiben, wie solche Kleincomputer allein z.B. anhand der Analyse von Bewegungsmustern, Positionsund Netzverbindungsdaten kontinuierlich ein „Vertrauens-Niveau“ errechnen können. Mit diesem ermittelten „Trust Level“ kann jedes Gerät ständig die Wahrscheinlichkeit angeben, mit der sein aktueller Benutzer auch der tatsächliche Besitzer ist, dessen typische Verhaltensmuster es genauestens „kennt“. Wenn der aktuelle Wert des Vertrauens-Niveaus (nicht aber die biometrischen Einzeldaten) an eine externe Instanz wie einen Identitätsprovider übermittelt wird, kann dieser das Trust Level allen Diensten bereitstellen, welche der Anwender nutzt und darüber informieren will. Jeder Dienst ist in der Lage, selbst festzulegen, von welchem Vertrauens-Niveau an er einen Nutzer als authentifiziert ansieht. Erfährt er von einem unter das Limit gesunkenen Trust Level, kann der Identitätsprovider seine Nutzung und die anderer Services verweigern. Die besonderen Vorteile dieses Identitätsmanagement-Ansatzes liegen darin, dass er keine spezifische und teure Hardware benötigt, um spezifische Daten auszuwerten, sondern lediglich Smartphones und so genannte Wearables. Selbst Dinge wie Maschinen, die Daten über ihr eigenes Verhalten per Sensor-Chip ins Internet funken, können einbezogen werden. Die Daten werden kontinuierlich im Hintergrund erhoben, ohne dass sich jemand darum kümmern muss. Sie sind nur für die Berechnung eines Wahrscheinlichkeits-Messwerts von Belang und verlassen niemals das Gerät. Meldet sich ein Internetnutzer bei einem Dienst an, muss er sich nicht zunächst an ein vorher festgelegtes Geheimnis – z.B. ein Passwort – erinnern, sondern braucht nur die Weitergabe seines aktuellen Vertrauens-Wertes mit einem „OK“ freizugeben. Ändert sich das Nutzungsverhalten – etwa durch andere Bewegungen oder andere Orte des Einloggens ins Internet als die üblichen – wird dies schnell erkannt. Unbefugten kann dann sofort der Zugang zum Smartphone oder zu Internetdiensten gesperrt werden. Künftig kann die Auswertung von Verhaltens-Faktoren noch erweitert werden, indem z.B. Routinen an Werktagen, an Wochenenden oder im Urlaub erfasst werden. Der Vergleich mit den live erhobenen Daten zeigt dann an, ob das Verhalten in das übliche Muster passt, der Benutzer also mit höchster Wahrscheinlichkeit auch der ausgewiesene Besitzer des Geräts ist. Über die Techniken des Managements digitaler Identitäten und die damit verbundenen Herausforderungen gibt diese Studie einen umfassenden Überblick. Sie beschreibt zunächst, welche Arten von Angriffen es gibt, durch die digitale Identitäten gestohlen werden können. Sodann werden die unterschiedlichen Verfahren von Identitätsnachweisen vorgestellt. Schließlich liefert die Studie noch eine zusammenfassende Übersicht über die 15 wichtigsten Protokolle und technischen Standards für die Kommunikation zwischen den drei beteiligten Akteuren: Service Provider/Dienstanbieter, Identitätsprovider und Nutzer. Abschließend wird aktuelle Forschung des Hasso-Plattner-Instituts zum Identitätsmanagement vorgestellt. N2 - To prevent the increasing number of identity thefts, more than a douzend technologies are already existing. They have, especially then authentication with passwords, specific disadvantages or advantages, respectively. The authors of this survey analyzed how to combine these communication standards and protocols to provide more security. They recommend new kinds of identity management systems that are flexible for different user roles and are more convenient to use as the existing systems. As a first step to build such an identity management platform the authors describe how to analyze and use the individual behavior of users or objects. As a result sensor data of mobile devices are analyzed. Such devices are internetready mobiles, fitness tracker and smart watches. Therefore devices that users often carry with them. The researchers describe how these little computers can continously analyze movement patterns, data of location and connected networks and compute a trust level from the data. With this trust level, a device can indicate the probability that the current user is the actual owner, because it knows the behavioral patterns of the owner. If the current trust level value (not single biometric data) is send to an external entity like an identity provider, this provider can provide the trust level to all services used by the user. Each service is able to decide which trust level value is necessary for user authentication. If the trust level drops under a this specific threshold the identity provider can deny the access to itself and all other services. The particular advantages of this identity management approach is that no special and expensive hardware is needed but instead smartphone and wearables to evaluate the specific data. Even objects like machines that send data of their own behavior to the internet can be used. The data is continously collected in the background so users do not need to care about it. The data is only used for computing the trust level and never leaves the device. If a user logs into an internet service he does not need to remember a secret anymore, e.g. a password, instead he just needs to give an OK to pass on the trust level. If the user behavior is changing, for example by different movement patterns or unknown or new locations when trying to log into a web services, it can be immediately detected and the access to the smartphone or internet services an be locked for the unauthorized person. In future the evaluation can be extended for example with detecting routines on working days, on weekands or on vacations. The comparisons of learned routines with live data will show if the behavior fits into the usual patterns. This survey gives a comprehensive overview of techniques in digital identity management and the related challenges. First, it describes different kinds of attack methods which attacker uses to steal digital identities. Then possible authentication methods are presented. Eventually a summary of the 15 most important protocols and technical standards for communication between the three involved players: service provider, identity provider and user. Finally, it introduces the current research of the Hasso-Plattner Institute. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 114 KW - Studie KW - Identitätsmanagement KW - Biometrie KW - Authentifizierung KW - Identität KW - Angriffe KW - Mehr-Faktor-Authentifizierung KW - Single-Sign-On KW - HPI Forschung KW - identity management KW - biometrics KW - authentication KW - identity KW - multi factor authentication KW - HPI research KW - wearables KW - smartphone KW - OpenID Connect KW - OAuth KW - FIDO Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-103164 SN - 978-3-86956-395-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 114 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -