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Titel: |
Referenzmodell: Erkennung und Abwehr von Ransomware-Attacken |
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AutorIn: |
Miriam Gutschik |
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Typ: |
Masterarbeit
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ÖFOS 2012 Code: |
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Institution: |
Ferdinand Porsche FernFH, Wiener Neustadt, WIMA |
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Betreuung: |
Thomas Krabina |
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Datum: |
2020 |
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Abstract (de): |
Das destruktive Wesen sowie einfache Verbreitungsmöglichkeiten von Ransomware
Schadsoftware macht diese Form von Cyberangriffen zu einer großen, wenn nicht zu der
größten, Cyberbedrohung der heutigen Zeit. Der finanzielle Profit für AngreiferInnen ist sehr
groß, genauso wie der damit einhergehende wirtschaftliche Schaden. Daraus resultierend
gewinnt die frühzeitige Erkennung und Abwehr von Ransomware-Attacken einen immer
größeren Stellenwert. Viele Forschungsarbeiten beschäftigen sich mit diesem Thema und
versuchen, potenzielle Ansätze zu erforschen.
Die vorliegende Arbeit setzt bei folgender Problemstellung an: „Wie muss ein
Referenzmodell zur Erkennung und Abwehr von Crypto-Ransomware-Angriffen aufgebaut
sein, damit der Datenverlust, welcher durch Verschlüsselung entsteht, minimal ist?“ Der
theoretische Abschnitt beschäftigt sich mit der Erhebung des aktuellen Wissensstands
betreffend Ransomware-Technologien. Mittels umfassender Literaturrecherche wird dazu
ergänzend der IST-Stand bestehender Forschungsansätze zu Verhaltensanalyse und
Hinterlegung von Sitzungsschlüsseln erfasst. Durch eine detaillierte Analyse werden deren
Stärken und mögliche Schwachstellen herausgearbeitet. Im empirischen Teil der Arbeit wird
die Methodik der Referenzmodellierung angewandt und basierend auf den zuvor
analysierten Forschungsansätzen ein Artefakt erstellt. Dieses vereint die Stärken der
einzelnen Ansätze und bildet damit einerseits ein solides Modell für die Erkennung und
Abwehr von Ransomware-Angriffen, andererseits kann es als Grundlage für zukünftige
Forschungsarbeiten herangezogen werden. Durch Validierung des erstellten
Referenzmodells wird die zu Beginn des Absatzes gestellte Forschungsfrage beantwortet
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Abstract (en): |
The destructive behavior and simple distribution of Ransomware Malware is one of the
biggest cyber threats of the current century. Attackers profit from the financial gain and
cause immense economic damage for victims. Based on that, the early detection and
interception of ransomware attacks become more and more important. Different research
works engage with this topic and investigate feasible approaches.
The presented master thesis copes with the following problem statement: “How does a
reference model for the early detection and defense of crypto ransomware have to be designed
in order to minimize data loss, which results from data encryption?”. The theoretical section
deals with a survey of current ransomware technology. An comprehensive research review of
existing studies deals with behavioral analyses and key escrowing. A detailed analysis works
out their strengths and weaknesses. In the empirical section the methodology of reference
modelling is used in order to construct an artefact based on the analyzed research works.
Their strengths are united to create a solid model for the detection and defense of
- IV -
ransomware attacks, a model that can also be used as a foundation for prospective research
works. The problem statement is answered through appropriated validation of the created
reference model.
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Keywords (de): |
Ransomware, Verschlüsselung, Erkennungsmechanismen, Datenwiederherstellung, Referenzmodell, Angriffsblockierung |
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Keywords (en): |
Ransomware, Encryption, Detection Methods, Data Recovery, Reference Mode, Attack Blocking |
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