Schutz vor Datendiebstahl

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1 Schutz vor Datendiebstahl Eine Fallanalyse IsSec 2008 Dr. Martin Meints, ULD SH

2 Inhalt Die Fälle und zugehörige Missbrauchszenarien Datenverlust bei Lotteriegesellschaften 2008 Datenverluste bei der Telekom (ausgewählte Fälle) Analyse Technische und organisatorische Sicherheitslücken Fehler im Sicherheitsmanagement Risiken beim Outsourcing Folgerungen für die Risikoanalyse Schutzmaßnahmen Die Rechtsdebatte (Auszug) Datendiebstahl - IsSec

3 Fall 1 Wir sind alle Opfer krimineller Machenschaften geworden!

4 Datendiebstahl - IsSec

5 Fall 1 der Schaden Krimineller Missbrauch von personenbezogenen, insb. Kontoinformationen für Abbuchungsbetrug Bank prüfen im Massengeschäft nicht das Vorliegen einer Einzugsermächtigung; Zusammengehörigkeit von Kontonummer und Kontoinhaber werden ebenfalls nicht immer geprüft Typischer Praxisbetrag: 70 für Lotterie-Abos Keine verlässlichen Zahlen von Betroffenen verfügbar; Meldungen bei Verbraucherzentralen und dem ULD lassen jedoch erkennen, dass das Problem substanziell ist Kontoinhaber kann binnen 6 Wochen nach Abbuchung formlos, danach nur mit Mehraufwand eine Rückbuchung erreichen Das ULD hat unmittelbar noch am die Staatsanwaltschaft eingeschaltet, die die weiteren Ermittlungen durchführt und koordiniert Datendiebstahl - IsSec

6 Datendiebstahl - IsSec

7 Die erste Reaktion der betroffenen Unternehmen Nach dieser Veröffentlichung nahmen die betroffenen Unternehmen rasch Kontakt mit dem ULD auf. Dies schließt ein: SKL Call-Center mit Standorten in Lübeck und Viersen Ein weiterer Datennutzer, die Fa. Lotto Team, Köln Tenor der Aussagen: Wir sind Opfer krimineller Machenschaften geworden! Datendiebstahl - IsSec

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16 Fall 1 Einblick in die Daten Unter forensischen Gesichtspunkten sind die Daten recht interessant Die Selektion / Zusammenstellung lässt erkennen, dass gezielt und systematisch ältere und vermeintlich wehrlosere Menschen als Opfer für Abbuchungsbetrügereien herausgesucht wurden; die Daten wurden also vor dem Verkauf für den betrügerischen Gebrauch aufbereitet Dies deckt sich mit dem Schwerpunkt der Beschwerden, die bei den Verbraucherzentralen eingingen Datendiebstahl - IsSec

17 Fall 1 Einblick in die Daten Fortsetzung forensischer Gesichtspunkte Dateinamen und Inhalte lassen auf die Herkunft der Daten schließen Call-Center (mehrere können eindeutig identifiziert werden) Dort: Daten von Lottogesellschaften und -Dienstleister (NKL, SKL, Lotto Team) T-Online (siehe Fall 2) Zahlreiche Gewinnspiele, meist im Internet Offenbar gibt es eine rege Kaufs-, Verkaufs- und Tauschpraxis unter illegalen Datenhändlern Datendiebstahl - IsSec

18 Quelle: ULD SH Datendiebstahl - IsSec

19 Quelle: ULD SH Datendiebstahl - IsSec

20 Quelle: ULD SH Datendiebstahl - IsSec

21 Quelle: ULD SH Datendiebstahl - IsSec

22 Fall 1 Einblick in die Daten Unter forensischen Gesichtspunkten sind die Daten recht interessant Zur Datenaufbereitung verwendete Tools (Excel) speichern Meta-Daten in den Dateien Hinweise auf Autoren Hinweise auf die Herkunft der Daten (Firmennamen) Hinweise auf die technische Umgebung, z.b. Domänen und Druckerinfrastruktur Das ULD geht diesen Informationen weiter nach Datendiebstahl - IsSec

23 Fall 2 - Das trifft uns sehr.

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26 Obermann: In sechs weiteren Fällen wird ermittelt Datendiebstahl - IsSec

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31 Technische Analyse Fall 1 Datenverlust trat durch Insider / Mitarbeiter von Dienstleistern auf Allen Projektmitarbeiter war ein uneingeschränkter Zugriff auf alle Datenbestände möglich, unabhängig von ihrer jeweiligen Aufgabe Nicht benötigte Exportfunktionen waren nicht deaktiviert oder zugriffsgesichert Schnittstellen in Systemen waren nicht gesichert (insb. USB), Nutzung privater Datenträger offenbar uneingeschränkt möglich und nicht geregelt Datendiebstahl - IsSec

32 Organisatorische / Management-Analyse Fall 1 Frage der Verantwortlichkeit nach dem Datenschutzgesetz: Datenverarbeitende Stelle / deren Management Die Lotteriegesellschaften (NKL/SKL) sind nicht Opfer, sondern Verantwortliche Dies gilt auch für Auftragsdatenverarbeitung: Verantwortung kann nicht outgesourced werden. Verantwortlichkeit für Verträge und Sicherheitsmaßnahmen: Das Management der beteiligten Organisationen Das Management des beteiligten Call-Centers ist seinen Sicherheitspflichten im Rahmen der Auftragsdatenverarbeitung nicht nachgekommen Verantwortlichkeit für Compliance und Qualität (Lotto Team): Das Management der beteiligten Organisationen Das Management des Daten nutzenden Lotto-Services hat seine Pflichten hinsichtlich der Sicherstellung der Rechtskonformität der Quelldaten und der Dienstleistung (Vertrag mit dem Endkunden wirksam?) nicht erfüllt Datendiebstahl - IsSec

33 Outsourcing das soziale Umfeld Fall 1 Das größte Sicherheitsrisiko ist der Wachdienst Wissen Sie, wie viel und wie ein Call-Center-Agent sein Geld verdient? Mögliche Szenarien: Geringer Grundlohn (7,50 /h können teilweise nicht erreicht werden) Erfolgs- / abschlussabhängige Gehaltsanteile (pro Zeiteinheit) Bei durchschnittlichem Grundlohn hängt der Arbeitsplatz unmittelbar von den Abschlüssen ab Widersprüche der Kunden gelten als normal (Rechtsanspruch aus dem Fernabsatzgesetz) Wissen Sie, wie sich ein kleines Call-Center noch am Markt behaupten kann? Mögliche Szenarien: Auch die Call-Center-Betreiber haben möglicherweise ein wirtschaftliches Interesse an aufgebesserten Abschlussbilanzen (z.b. durch Einsetzen von Kontonummern aus Quelle A beim Kundenauftrag B) oder Adresshandel Datendiebstahl - IsSec

34 Outsourcing das soziale Umfeld Fall 1 Bei derartigen Szenarien liegt es nahe, die Abschlussbilanz aufzubessern (Fällt ja vielleicht nicht oder erst später auf) oder Nebenerwerbsquellen zu erschließen Das Auftauchen von Bezügen in den Adressdaten zu zahlreichen Call-Centern lässt auf strukturelle Probleme in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit in der Branche schließen Fazit: Der Aufwand für Qualitätssicherung und Datensicherheit steigt, wenn das wirtschaftliche und soziale Umfeld beim Outsourcing-Dienstleister nicht stimmt! Datendiebstahl - IsSec

35 Organisatorische / Management-Analyse Fall 2 Situation / Fakten: Der Täter und die ursprüngliche Kopie / Datenquelle wurden nicht ermittelt Die Löschung der bekannten Tochterdatenbestände / Kopien wurde nicht sichergestellt bzw. nicht nach verfolgt Management-Fazit: Es sind keine Daten mehr im Umlauf.?! Datendiebstahl - IsSec

36 Technische Analyse Fall 2 Quelle des Datenverlustes nach wie vor unklar; jedoch war der externe Vollzugriff auf die Daten über das Internet technisch möglich (und gewollt) und unzureichend gesichert Offensichtlich wurden Gruppenaccounts (mind. pro T- Punkt) und relativ triviale zugehörige Kennwörter eingesetzt Datendiebstahl - IsSec

37 Herausforderung Risikoanalyse unter Datenschutzgesichtspunkten Risikoanalyse hat zwei Teile Die Risikoanalyse für und aus Sicht der Betroffenen (gesetzlicher Auftrag) Charakter: Bisher typischerweise überwiegend nicht monetär Neu, siehe Fall 1: Kontodaten haben in einigen dokumentierten Fällen durch Mehrfachabbuchungen zu erheblichem finanziellen Schaden geführt Risikoanalyse aus Sicht der die personenbezogenen Daten verarbeitenden Organisation Charakter: Monetär und nicht monetär Typischerweise legen Organisationen den Fokus auf die zweite Betrachtung Datendiebstahl - IsSec

38 Ein paar Überlegungen zum Risikomanagement Datenverlust ist nicht so schlimm, im Datenschutzbereich sind die Strafen in Deutschland ja eher niedrig Diese Betrachtung übersieht die folgenden Aspekte: Strafen scheinen oft kleiner, weil sie sich über viele Aufsichtsbehörden verteilen; im Trend steigen sie In vielen Fällen steht der Datenschutz nur am Anfang einer Kette von Gesetzesverstößen es folgen möglicherweise weitere Bußgelder und Strafen Es gibt meistens auch erhebliche nicht-monetäre Schäden (Ruf) Selbst wenn der oder die vermeintlichen Täter gefasst sind, können die verlorenen Daten im Umlauf bleiben und der Verstoß/Skandal wiederaufleben (s. Fall 2); einmaliger Kontrollverlust bleibt potenziell dauerhaft (für alle Betroffenen!) Denken Sie nicht an Single Loss Occurrence (SLO), sondern an Annual Loss Expectancy (ALE) Datendiebstahl - IsSec

39 Empfehlungen Die Empfehlungen laufen auf klassische Good-Practice im Bereich des Sicherheitsmanagements hinaus: Wirksamer Zugangs-, Zutritts- und Zugriffsschutz (Access Control, insb. bei so genannten Outbound -Aktivitäten) Generell: Beachtung des Need-to-Know-Prinzips Deaktivierung nicht benötigter Programmfunktionen (hier: Datenbankexport) Absicherung externer Schnittstellen (v.a. USB) und Zugangswege (Internet) Schaffung und Durchsetzung von Regelungen für die Nutzung von (mobilen) Datenträgern Auswahl geeigneter Systeme und Anwendungen Zugriffschutz Zugriffsprotokollierung, Protokollauswertung Datendiebstahl - IsSec

40 Empfehlungen Die Empfehlungen laufen auf klassische Good-Practice im Bereich des Sicherheitsmanagements hinaus: Gute Vertragsgestaltung mit Outsourcing-Dienstleistern SLAs / SSLAs Überprüfung / Audits Instrumente zur Durchsetzung der vertraglichen Vereinbarungen (Enforcement) Berücksichtigung sozialer Aspekte beim Outsourcing (Betriebsklima / Bezug zum Geschäftsziel / Kultur des Auftraggebers und Auftragnehmers) Datendiebstahl - IsSec

41 Die Rechtsdebatte - Übersicht Datenschutz als Grundrecht im Grundgesetz Datenschutzrecht als Verbraucherschutzrecht (mit der Folge, dass Verbände Zivilklagen anstrengen können) BDSG-Novelle (Entwurf, inoffiziell publiziert am unter Weitergabe von Daten für Werbezwecke nur mit aktiver, informierter Einwilligung (Opt-In) Breach Notifications in besonders schweren Fällen Verbot der Bindung von Verträgen an weitergehende Preisgabe personenbezogener Daten (Kopplungsverbot, wie bereits im Telemedienrecht etabliert) Erhöhung des Strafrahmens / Gewinnabschöpfung (letzteres nicht in der BDSG-Novelle vorgesehen) Quelle: https://www.datenschutzzentrum.de/kontodaten/gesetzgebungsbedarf.html Datendiebstahl - IsSec

42 Die Rechtsdebatte Breach Notifications / Benachrichtigungspflicht von Betroffenen bei Datenverlusten / Datendiebstahl Etabliert seit 2004: Ontario / Canada: Personal Health Information Protection Act (PHIPA) Siehe priv_legislation/priv_legislation.html Seit 2006 standardisierte Assessment-Methode siehe USA: Mittlerweile in 40 US-Staaten etabliert Datendiebstahl - IsSec

43 Die Rechtsdebatte Datendiebstahl - IsSec

44 Datendiebstahl - IsSec

45 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Haben Sie noch Fragen? Dr. M. Meints ULD SH

46 Quellenverzeichnis https://www.datenschutzzentrum.de/presse/ datenhandel-callcenter.htm /meldung/ /meldung/ /news/meldung/ /meldung/ /news/meldung/ Datendiebstahl - IsSec

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