Angewandte biometrische Systeme
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Welche Kategorien von Insider-Angriffen sind Ihnen bekannt?

Collusion (Absprache):
Ein Szenario, in dem ein autorisierter Benutzer freiwillig bösartig handelt und das System angreift. Der einzige Schutz vor einem solchen Angriff ist eine ordnungsgemäße Schulung sowie eine strenge Überwachung und Überprüfung aller Authentifizierungsvorgänge, um ungewöhnliche Aktivitätsmuster in einem System zu erkennen.

Coercion (Nötigung):
Ähnlich einer Absprache mit dem Unterschied, dass der Benutzer den Angriff nicht freiwillig ausführt.

Negligence (Fahrlässigkeit):
Ein typisches Beispiel ist das Versäumnis autorisierter Benutzer, sich nicht ordnungsgemäß abzumelden. Diese Bedrohung kann minimiert werden, indem man die Benutzer schult und ständig daran erinnert, die Richtlinien zu befolgen.

Enrollment fraud (Anmeldungsbetrug):
Der Angreifer kann eine falsche Identität zusammen mit falschen Zugangsdaten (gestohlener Reisepass) verwenden. Eine Möglichkeit um dies zu verhindern besteht darin, einen neuen Benutzer gegen alle angemeldeten Benutzer abzugleichen, bevor er dem System hinzugefügt wird. Dieser Prozess wird De-Duplizierung genannt. In großen Datenbanken ist dies jedoch ein rechenintensives und langwieriges Prozedere. Ohne Deduplizierung kann die Integrität eines biometrischen Systems leiden.

Exception Abuse (Ausnahmemissbrauch): Die meisten biometrischen Systeme verfügen über einen Fallback-Mechanismus (z.B. Token-Authentifizierung) für Ausnahmesituationen (z.B. Benutzer ohne Finger oder Stimme, Ausfälle von Hard- und/oder Software). Angreifer können versuchen, die Ausnahme zu triggern und mögliche Schlupflöcher im Fallback-Mechanismus auszunutzen. Das Problem kann minimiert werden, indem die Zuverlässigkeit des biometrischen Systems verbessert wird und mehrere biometrische Merkmale verwendet werden, um die Bevölkerungsabdeckung zu vergrößern.

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