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Risiken für Cyberressourcen können durch unbeabsichtigte oder absichtliche Bedrohungen entstehen. Dazu gehören Insider-Bedrohungen von unzufriedenen oder nachlässigen Mitarbeitern und Partnern, eskalierende und aufkommende Bedrohungen aus aller Welt, die stetige Weiterentwicklung der Angriffstechnologien und die Entstehung neuer und zerstörerischer Angriffe. Informationstechnik spielt mittlerweile in allen Bereichen des Lebens eine entscheidende Rolle, u. a. auch im Bereich des Militärs. Ein ineffektiver Schutz von Cyberressourcen kann hier Sicherheitsvorfälle und Cyberattacken erleichtern, welche die kritischen Vorgänge stören, zu unangemessenem Zugriff, Offenlegung, Änderung oder Zerstörung sensibler Informationen führen und somit die nationale Sicherheit, das wirtschaftliche Wohlergehen sowie die öffentliche Gesundheit und Sicherheit gefährden. Oftmals ist allerdings nicht klar, welche Bedrohungen konkret vorhanden sind und welche der kritischen Systemressourcen besonders gefährdet ist.
In dieser Dissertation werden verschiedene Analyseverfahren für Bedrohungen in militärischer Informationstechnik vorgeschlagen und in realen Umgebungen getestet. Dies bezieht sich auf Infrastrukturen, IT-Systeme, Netze und Anwendungen, welche Verschlusssachen (VS)/Staatsgeheimnisse verarbeiten, wie zum Beispiel bei militärischen oder Regierungsorganisationen. Die Besonderheit an diesen Organisationen ist das Konzept der Informationsräume, in denen verschiedene Datenelemente, wie z. B. Papierdokumente und Computerdateien, entsprechend ihrer Sicherheitsempfindlichkeit eingestuft werden, z. B. „STRENG GEHEIM“, „GEHEIM“, „VS-VERTRAULICH“, „VS-NUR-FÜR-DEN-DIENSTGEBRAUCH“ oder „OFFEN“.
Die Besonderheit dieser Arbeit ist der Zugang zu eingestuften Informationen aus verschiedenen Informationsräumen und der Prozess der Freigabe dieser. Jede in der Arbeit entstandene Veröffentlichung wurde mit Angehörigen in der Organisation besprochen, gegengelesen und freigegeben, so dass keine eingestuften Informationen an die Öffentlichkeit gelangen.
Die Dissertation beschreibt zunächst Bedrohungsklassifikationsschemen und Angreiferstrategien, um daraus ein ganzheitliches, strategiebasiertes Bedrohungsmodell für Organisationen abzuleiten. Im weiteren Verlauf wird die Erstellung und Analyse eines Sicherheitsdatenflussdiagramms definiert, welches genutzt wird, um in eingestuften Informationsräumen operationelle Netzknoten zu identifizieren, die aufgrund der Bedrohungen besonders gefährdet sind. Die spezielle, neuartige Darstellung ermöglicht es, erlaubte und verbotene Informationsflüsse innerhalb und zwischen diesen Informationsräumen zu verstehen.
Aufbauend auf der Bedrohungsanalyse werden im weiteren Verlauf die Nachrichtenflüsse der operationellen Netzknoten auf Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien analysiert und die Ergebnisse mit Hilfe des Sicherheitsdatenflussdiagramms anonymisiert dargestellt. Durch Anonymisierung der Sicherheitsdatenflussdiagramme ist ein Austausch mit externen Experten zur Diskussion von Sicherheitsproblematiken möglich.
Der dritte Teil der Arbeit zeigt, wie umfangreiche Protokolldaten der Nachrichtenflüsse dahingehend untersucht werden können, ob eine Reduzierung der Menge an Daten möglich ist. Dazu wird die Theorie der groben Mengen aus der Unsicherheitstheorie genutzt. Dieser Ansatz wird in einer Fallstudie, auch unter Berücksichtigung von möglichen auftretenden Anomalien getestet und ermittelt, welche Attribute in Protokolldaten am ehesten redundant sind.
Cloud storage brokerage is an abstraction aimed at providing value-added services. However, Cloud Service Brokers are challenged by several security issues including enlarged attack surfaces due to integration of disparate components and API interoperability issues. Therefore, appropriate security risk assessment methods are required to identify and evaluate these security issues, and examine the efficiency of countermeasures. A possible approach for satisfying these requirements is employment of threat modeling concepts, which have been successfully applied in traditional paradigms. In this work, we employ threat models including attack trees, attack graphs and Data Flow Diagrams against a Cloud Service Broker (CloudRAID) and analyze these security threats and risks. Furthermore, we propose an innovative technique for combining Common Vulnerability Scoring System (CVSS) and Common Configuration Scoring System (CCSS) base scores in probabilistic attack graphs to cater for configuration-based vulnerabilities which are typically leveraged for attacking cloud storage systems. This approach is necessary since existing schemes do not provide sufficient security metrics, which are imperatives for comprehensive risk assessments. We demonstrate the efficiency of our proposal by devising CCSS base scores for two common attacks against cloud storage: Cloud Storage Enumeration Attack and Cloud Storage Exploitation Attack. These metrics are then used in Attack Graph Metric-based risk assessment. Our experimental evaluation shows that our approach caters for the aforementioned gaps and provides efficient security hardening options. Therefore, our proposals can be employed to improve cloud security.