27 CISPA- PAper Auf der CCS 2026

Autor:innen: Soheil Khodayari (Independent Researcher); Xuenan Zhang,CISPA Helmholtz Center for Information Security; Bhupendra Acharya, University of Louisiana; Giancarlo Pellegrino; CISPA Helmholtz Center for Information Security

LLM-Webagenten stützen sich zunehmend auf Webinhalte als Eingabe, wodurch sie indirekten Prompt-Injektionen ausgesetzt sind, die in Webseiten eingebettet sind. Während frühere Arbeiten solche Angriffe unter kontrollierten Bedingungen aufgezeigt haben, bleibt unklar, ob Prompt-Injektionen bereits in der Praxis eingesetzt werden und welche Rolle sie im Web-Ökosystem spielen.

In diesem Beitrag führen wir die erste groß angelegte empirische Studie zu Prompt-Injektionen innerhalb von Webseiten durch. Bei der Analyse von 1,2 Milliarden URLs auf 24,8 Millionen Hosts identifizieren wir 15.300 validierte Prompt-Injections, wobei eine kleine Menge wiederverwendeter Vorlagen den Großteil der Fälle ausmacht. Unsere Analyse deckt ein Phänomen auf, an dem mehrere Akteure beteiligt sind: Die Injektionen dienen unterschiedlichen offensiven und defensiven Zielen, darunter Systemstörungen, Reputationsmanipulation, Datenschutz und die Erkennung von KI-Bots, und richten sich gegen eine Vielzahl von Akteuren – von Webcrawlern und Suchsystemen bis hin zu Pipelines für den Kundensupport und die Personalautomatisierung. Die meisten Injektionen (70 %) werden über nicht sichtbare Kanäle wie HTTP-Header, JS-Kommentare oder in HTML eingebettete versteckte Inhalte übermittelt.

Wir bewerten ihre Wirksamkeit anhand von 5.200 systematischen Experimenten mit 13 Modellen und vier Seitenrepräsentationen und stellen dabei eine Wirksamkeit von bis zu 8 % für kleinere Modelle bei Klartext-Eingaben fest, während die Wirksamkeit bei anderen Repräsentationen geringer ausfällt. Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse, dass sich die Prompt-Injektion innerhalb von Seiten zu einer wichtigen Quelle von Reibungspunkten zwischen LLM-basierten Agenten und dem breiteren Web-Ökosystem entwickelt.

Autor:innen: Maria Hellenthal, CISPA Helmholtz Centre for Information Security; Thorsten Helfer, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Doreen Riepel , CISPA Helmholtz Center for Information Security; Annabelle Walle, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Jannik Zeiser, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Til Dralle, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Sascha Fahl, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Zwar wird Kryptografie oft als von Natur aus prosozial dargestellt, doch können ihre Methoden und Anwendungen sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf Nutzer:innen und Gesellschaft haben. Trotz des dualen Charakters der kryptografischen Forschung bleibt unklar, ob die Kryptografie-Community ein gemeinsames Verständnis der ethischen Verantwortlichkeiten teilt, an die sich ihre Forschenden halten.

Wir führten halbstrukturierte Interviews mit 20 Kryptografie-Forschenden durch, die sowohl den Bereich der theoretischen als auch der angewandten Kryptografie abdeckten und sowohl junge als auch erfahrene Mitglieder der Fachgemeinschaft umfassten. Mithilfe qualitativer Datenanalyse untersuchen wir, wie die Teilnehmenden ihre Forschung mit Ethik in Verbindung bringen, welche Rolle normative und ethische Überlegungen bei der Motivation ihrer Arbeit spielen und wie sie über die umfassendere gesellschaftliche und politische Verantwortung der Kryptografie reflektieren.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass Ethik in der kryptografischen Forschung weitgehend implizit, verteilt und bedingt ist und nicht explizit zum Ausdruck kommt. Ethische Überlegungen dienen selten als primäre Motivationen; stattdessen ergeben sie sich situationsbedingt, geprägt durch die Nähe zur Anwendung und durch Unsicherheit hinsichtlich der Auswirkungen in der Folge. Überlegungen zu Verantwortung und zum Gemeinwohl sind zwar vorhanden, werden jedoch je nach Teilnehmer:in und Kontext unterschiedlich artikuliert.

Ausgehend von den Perspektiven der Teilnehmenden skizzieren wir umsetzbare Empfehlungen und Mechanismen auf Gemeinschaftsebene, wie beispielsweise ortsspezifische Leitlinien und Sammlungen von Beispielfällen, die ethische Reflexion und Verantwortung in der kryptografischen Forschung fördern und gleichzeitig den Bedenken der Forschenden hinsichtlich potenzieller Einschränkungen des wissenschaftlichen Fortschritts Rechnung tragen.

Autor:innen: Morio, Kevin; Ivanov, Yavor ; Künnemann, Robert, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Tamarin und ProVerif sind zwei führende Werkzeuge zur formalen Verifikation von Sicherheitsprotokollen. Sie verfolgen zwar dasselbe übergeordnete Ziel, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren zugrunde liegenden Formalismen und Verifikationstechniken, was einen systematischen Vergleich erschwert: Tamarin verwendet Multiset-Umschreibungsregeln mit solider und vollständiger Verifikation, während ProVerif eine Erweiterung des Applied-Pi-Kalküls nutzt, die schnelle, aber potenziell unvollständige Ergebnisse liefert.

Wir stellen eine korrekte Übersetzung von Tamarin nach ProVerif vor, die einen rigorosen Vergleich der beiden Werkzeuge ermöglicht. Sie führt Techniken zur Formelumschreibung, zur Kodierung der Multiset-Umschreibungssemantik und zur Behandlung simultaner Ereignisse ein und unterstützt dabei eine große Teilmenge der Funktionen von Tamarin, darunter Multiset-Umschreibungsregeln, Lemmas und Einschränkungen, während sie gleichzeitig die Fälle präzise charakterisiert, in denen eine originalgetreue Übersetzung nicht möglich ist. Wir liefern formale Beweise: Innerhalb des getreuen Fragments gewährleistet die Korrektheit, dass jede in ProVerif verifizierte Eigenschaft auch im ursprünglichen Tamarin-Modell gilt, und die Vollständigkeit gewährleistet, dass „Exists-Trace“-Eigenschaften, die kein Wissen des Angreifers beinhalten, erhalten bleiben. „Best-Effort“-Kodierungen, insbesondere XOR, werden separat ausgewiesen und fallen nicht unter diese Garantien.

Schließlich bewerten wir unsere Übersetzung anhand von 121 Tamarin-Modellen. Das ProVerif-Frontend akzeptiert ausführbare Übersetzungen für 523 von 566 Lemma-Aufgaben. Unter den Nicht-XOR-Aufgaben mit eindeutigen Ergebnissen beider Tools stimmen 237 von 238 überein, wobei das verbleibende Ergebnis explizit als Verwendung eines unvollständigen Modells gekennzeichnet ist. Unter den 344 Aufgaben, für die Tamarin ein boolesches Ergebnis liefert und ProVerif mit einem logischen Ergebnis abschließt, ist ProVerif in 316 Fällen (91,9 %) schneller, mit einem Median der Laufzeit pro Aufgabe und einem Spitzen-Speicherbedarf im Verhältnis von 6,74x bzw. 6,13x.

Autor:innen: Timo Treitz, Saarland University; Robert Künnemann, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Certificate Transparency (CT) zielt darauf ab, das erforderliche Vertrauen in Zertifizierungsstellen (CAs) innerhalb des TLS-Zertifikats-Ökosystems zu verringern. Es wird von allen gängigen Browsern unterstützt. Das Protokoll verpflichtet alle CAs, die von ihnen ausgestellten Zertifikate in einem öffentlichen Protokoll zu erfassen, das wiederum von Dritten auf Konformität und Konsistenz überprüft wird. Angesichts dieser komplexen Reihe von Überprüfungen zwischen den vier Rollen – CA, Protokollierer, Überwacher, aber auch dem Client des Endnutzers – ist es sehr schwierig, genau darzulegen, wie CT Vertrauensannahmen im Austausch gegen eine komplexe Infrastruktur beseitigt.

Analysen sowohl im Dolev-Yao-Paradigma als auch im rechnerischen Paradigma betrachten nur ein stark vereinfachtes Modell und speziell auf CAs zugeschnittene Merkmalsdefinitionen, wobei im Wesentlichen eher Designmerkmale als die Ziel-Eigenschaft erfasst werden. Die vorliegende Arbeit setzt Rechenschaftspflicht als Hauptziel von CT voraus und präsentiert eine gründliche Analyse im Dolev-Yao-Modell. Wir beginnen mit der „Vanilla“-PKI und gehen Schritt für Schritt zu CT über, um schließlich vorgeschlagene Erweiterungen für SCT-Auditing und Gossiping zu analysieren. Wir zeigen, dass reines CT auf einem ehrlichen Protokoll beruht, unter dieser Annahme jedoch Rechenschaftspflicht gewährleistet. Darüber hinaus zeigen wir, dass die SCT-Auditing-Erweiterung diese Annahme beseitigen kann, während dies bei der Gossiping-Erweiterung nicht der Fall ist.

Autor:innen: Cremers, Cas, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Peltonen, Aleksi, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Zhao, Mang, Independent Researcher

Trotz jahrzehntelanger Forschung zu Schwellenwert-Signaturschemata herrscht nach wie vor nur begrenzte Einigkeit hinsichtlich ihrer gewünschten Eigenschaften und Bedrohungsmodelle. In dieser Arbeit erweitern und vervollständigen wir frühere Arbeiten erheblich, um eine einheitliche Syntax für Schwellenwert-Signaturschemata sowie eine neue Hierarchie von Sicherheitskonzepten für diese zu schaffen. Darüber hinaus ermöglicht uns unsere neue Hierarchie die Entwicklung eines automatisierten Analyseansatzes für Protokolle, die Schwellenwertsignaturen verwenden. Damit lassen sich Angriffe auf Protokolle aufdecken, die die Details des vom verwendeten Schema gebotenen Sicherheitsbegriffs ausnutzen, was bei der Auswahl des richtigen Sicherheitsbegriffs (und des Schemas, das diesen erfüllt) helfen kann, der für ein bestimmtes Protokoll erforderlich ist.

Im Gegensatz zu früheren Arbeiten deckt unsere Syntax für Schwellenwert-Signaturschemata sowohl nicht-interaktive als auch interaktive Signaturschemata mit einer beliebigen Anzahl von Schlüsselgenerierungs- und Signaturrunden ab, und unsere Hierarchie von Sicherheitsbegriffen umfasst zusätzlich Elemente wie verschiedene Arten von Manipulationen und böswillige Schlüsselgenerierung. Wir zeigen die Anwendbarkeit unserer Hierarchie, indem wir repräsentative Schwellenwert-Signaturschemata aus der Literatur auswählen, ihre zentralen Sicherheitsmerkmale extrahieren und sie gemäß unserer Hierarchie kategorisieren. Als Nebeneffekt unserer Arbeit zeigen wir anhand eines Gegenbeispiels, dass ein früherer Versuch, eine einheitliche Hierarchie von Fälschungssicherheitskonzepten zu erstellen, nicht der behaupteten Reihenfolge entspricht, und zeigen, wie man dies beheben kann, ohne den Geltungsbereich der Definitionen weiter einzuschränken.

Basierend auf unserer Syntax und Hierarchie entwickeln wir die erste systematische, automatisierte Analysemethode für übergeordnete Protokolle, die Schwellenwertsignaturen verwenden. Wir verwenden ein symbolisches Analyse-Framework, um Schwellenwert-Signaturschemata, die den Sicherheitsbegriffen unserer Hierarchie entsprechen, abstrakt zu modellieren, und implementieren dies im Tamarin-Prover. Bei einem übergeordneten Protokoll, das Schwellenwert-Signaturen verwendet, und einem Sicherheitsbegriff aus unserer Hierarchie kann unser automatisierter Ansatz Angriffe auf solche Protokolle aufdecken, die die subtilen Unterschiede zwischen den Elementen unserer Hierarchie ausnutzen. Unser Ansatz kann genutzt werden, um die sicherheitstechnischen Auswirkungen der Implementierung verschiedener Schwellenwert-Signaturschemata in übergeordneten Protokollen formal zu analysieren.

Autor:innen: Nasrabadi, Faezeh, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Künnemann, Robert, CISPA Helmholtz Center for Information Security;Nemati, Hamed, KTH Royal Institute of Technology

Die formale Verifikation kryptografischer Protokolle stützt sich in der Regel auf symbolische Modelle, die kompilierten Code und mikroarchitektonische Seitenkanäle abstrahieren, wodurch eine Lücke zwischen verifizierten Spezifikationen und den tatsächlich eingesetzten ausführbaren Dateien entsteht. Wir stellen eine Toolchain vor, die protokollrelevante Modelle aus echten Binärdateien extrahiert und diese unter expliziten Leckageverträgen für spekulative Beobachtungen mit konstanter Laufzeit sowie im Spectre-PHT-Stil analysiert. Ausgehend von einem ausgewählten Binärbereich heben wir den Maschinencode auf eine Zwischenrepräsentation an, instrumentieren ihn mit Leckageverträgen, führen ihn symbolisch aus, um Ereignis-/Beobachtungsspuren zu erhalten, und übersetzen diese Spuren in Sapic+ zur Analyse mit Tamarin, ProVerif und DeepSec.

Als Fallstudien extrahieren wir Modelle der Komponenten für die Sitzungsverwaltung und das Double-Ratchet-Verfahren von WhatsApp Desktop aus dessen Binärdatei und analysieren die Forward-Secrecy sowie die Sicherheit nach einer Kompromittierung unter der Annahme einer Kompromittierung durch Zustandsklonierung. Für die Seitenkanalanalyse untersuchen wir das Basic Access Control (BAC)-Protokoll, das in elektronischen Reisepässen und beim Aufbau von Sitzungen in WhatsApp verwendet wird. Im Rahmen unserer Beobachtungsmodelle identifizieren wir einen Befehlscache-Seitenkanal in WhatsApp Desktop, der Rückschlüsse auf soziale Netzwerke ermöglicht, und wir reproduzieren bekannte Probleme der Nichtverknüpfbarkeit im BAC unter mikroarchitektonischen Beobachtungen.

Autor:innen: Hsu, Chia-Yi, National Yang Ming Chiao Tung University; Tsai, Yu-Lin, University of California, Berkeley; Zhe, Yu, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project; Chen, Yan-Lun, National Yang Ming Chiao Tung University; Lin, Chih-Hsun, National Chengchi University; Yu, Chia-Mu, National Yang Ming Chiao Tung University; Zhang, Yang, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Huang, Chun-Ying, National Yang Ming Chiao Tung University; Sakuma, Jun, Institute of Science Tokyo

Die Aufgaben-Arithmetik in groß angelegten, vortrainierten Modellen ermöglicht eine agile Anpassung an vielfältige nachgelagerte Aufgaben ohne aufwendiges Nachtrainieren. Durch die Nutzung von Aufgabenvektoren (Task Vectors, TV) können Anwender:innen modulare Aktualisierungen mittels einfacher arithmetischer Operationen wie Addition und Subtraktion vornehmen. Diese Flexibilität bringt jedoch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich.

In diesem Beitrag untersuchen wir, inwiefern TV für Backdoor-Angriffe anfällig sind, und zeigen auf, wie böswillige Akteure diese ausnutzen können, um die Integrität des Modells zu gefährden. Durch die Erstellung asymmetrisch gestalteter zusammengesetzter Backdoors stellen wir „BadTV“ vor, einen Backdoor-Angriff, der speziell darauf ausgelegt ist, bei Aufgabenlernen, Vergessen und Analogieoperationen gleichzeitig wirksam zu bleiben. Umfangreiche Experimente zeigen, dass BadTV in verschiedenen Szenarien nahezu perfekte Angriffserfolgsraten erzielt und somit eine ernsthafte Bedrohung für Modelle darstellt, die auf Aufgabenarithmetik beruhen. Wir bewerten zudem aktuelle Abwehrmaßnahmen und stellen fest, dass diese BadTV weder erkennen noch abwehren können. Unsere Ergebnisse unterstreichen den dringenden Bedarf an robusten Gegenmaßnahmen, um TV in realen Einsatzumgebungen zu schützen.

Autor:innen: Soneji, Ananta, University of Nebraska at Omaha; Nath, Souradip, Arizona State University; Schloegel, Moritz, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Shoshitaishvili, Yan, Arizona State University; Ahn, Gail-Joon, Arizona State University; Doupé, Adam, Arizona State University; Rubio-Medrano, Carlos, Texas A&M University-Corpus Christi

Zero Trust hat sich als bedeutendes Paradigma zur Überwindung der Grenzen perimeterbasierter Sicherheit etabliert und gewinnt durch politische Vorgaben, die Einführung in der Industrie, akademisches Interesse und eine breite öffentliche Debatte zunehmend an Bedeutung. Dennoch ist kaum etwas darüber bekannt, wie Cybersicherheitsexpert:innen Zero Trust verstehen und interpretieren, um es in die Praxis umzusetzen, und welche Hindernisse sie dabei sehen. In dieser Arbeit präsentieren wir die erste Studie, die die menschliche Seite von Zero Trust anhand von 27 halbstrukturierten Interviews mit Cybersicherheitsexpert:innen aus der US-Regierung, der Industrie und der Wissenschaft untersucht. Über alle Sektoren hinweg beschreiben die Teilnehmenden Zero Trust durchweg als vielversprechenden Wandel im Sicherheitsdenken, äußern jedoch Skepsis gegenüber dem Begriff selbst und den Eindrücken, die er vermittelt.

Bei der Umsetzung von Zero Trust in die Praxis berichteten sie von wiederkehrenden Mustern, die sich über die Wahrnehmung des Nutzens, die Planung, die Umsetzung und die Messung des Fortschritts erstrecken. Unsere Teilnehmenden hoben mehrere Herausforderungen hervor, die sich aus Unklarheiten in den Leitlinien, der Organisationskultur und domänenspezifischen Einschränkungen ergeben. Unsere Ergebnisse unterstreichen den soziotechnischen Charakter der Einführung von Zero Trust und identifizieren Möglichkeiten für sektorübergreifende Zusammenarbeit, politische Leitlinien und zukünftige Forschung, um die Umsetzung und Verwirklichung abstrakter Sicherheitsparadigmen in der Praxis besser zu unterstützen.

Autor:innen: Debant, Alexandre, Université de Lorraine, CNRS, Inria; Künnemann, Robert, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Müller, Johannes, Independent researcher

Die Geheimhaltung der Stimmabgabe ist ein grundlegendes Merkmal sicherer E-Voting-Protokolle. Dies wird in der Regel mithilfe von Mix-Netzen erreicht, die die abgegebenen Stimmen durcheinanderbringen und so anonymisieren. Um das Vertrauen in die Geheimhaltung der Stimmabgabe zu verteilen, sind häufig Mix-Netze mit mehreren Servern erforderlich, insbesondere bei Wahlen von großer Bedeutung. Die formale, computergestützte Verifizierung hat sich als etablierte Methode etabliert, um zu überprüfen, ob E-Voting-Protokolle die Geheimhaltung der Stimmabgabe gewährleisten. Zahlreiche Studien auf diesem Gebiet haben unser Verständnis der Wahlgeheimniswahrung erheblich erweitert.

Bestehende Untersuchungen zu E-Voting-Protokollen, die auf überprüfbaren Mix-Netzen basieren, weisen jedoch eine erhebliche Einschränkung auf: Sie idealisieren die Funktionalität des Mix-Netzes oder betrachten nur einen einzigen Mix-Server, dem hinsichtlich der Wahlgeheimniswahrung volles Vertrauen entgegengebracht wird. Dies ist zwar angesichts der Einschränkungen bestehender Verifizierungswerkzeuge verständlich, schränkt jedoch die Klasse der Protokolle ein, die genau analysiert werden können. Frühere Forschungsarbeiten zeigen, dass diese Abstraktion dazu führen kann, dass Angriffe auf die Wahlgeheimniswahrung übersehen werden. Um dieses offene Forschungsproblem anzugehen, stellen wir das erste formale, feinkörnige Modell eines Mix-Netzwerks vor, das es uns ermöglicht, eine beliebige Anzahl von Mixern zu berücksichtigen. Mithilfe des ProVerif-Tools haben wir dieses Modell angewendet, um zu verifizieren, dass das Helios-Protokoll, seine Varianten Belenios und BeleniosRF sowie das Perfectly Private Audit Trail (PPAT)-Protokoll unter Berücksichtigung dieser genaueren Modellierung von Mix-Netzwerken mit mehreren Servern alle den Wahlgeheimnis-Schutz gewährleisten.

Autor:innen: Dutta, Aneet Kumar, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Dixit, Mihirraj, Saarland University; Gni, Kevin, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Lueks, Wouter, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Singh, Mridula, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Smartphones übertragen gleichzeitig temporäre Identifikatoren über LTE, WLAN und BLE. Bestehende Datenschutzmaßnahmen analysieren die Randomisierung von Identifikatoren pro Protokoll und gehen dabei implizit davon aus, dass sich diese Schutzmaßnahmen protokollübergreifend ergänzen. Wir zeigen, dass dies nicht der Fall ist: Selbst wenn jedes Protokoll nur temporäre Identifikatoren preisgibt und der Angreifer vollständig passiv ist, ermöglichen nicht synchronisierte Identifikatorrotationen eine protokollübergreifende Verknüpfung von Gerätespuren. Wir stellen CrossLink vor, einen unsicherheitsbewussten Tracing-Algorithmus, der Identifikatoren über Zeit, Raum und Protokolle hinweg unter rauschbehafteten Lokalisierungs- und Mobilitätsbedingungen verknüpft.

Wir evaluieren CrossLink anhand kontrollierter Laborexperimente mit handelsüblichen Geräten und einer groß angelegten Mobilitätssimulation. Im Rahmen der groß angelegten Mobilitätssimulation rekonstruiert CrossLink vollständige Spuren für 83 % der Nutzer:innen, gegenüber 22 % bei der besten Einzelprotokoll-Baseline, was zeigt, dass die Standortdatenschutzsicherheit protokollübergreifend gemeinsam analysiert werden muss. Wir zeigen ferner, dass CrossLink auch bei teilweiser Abdeckung effektiv bleibt: Strategisch platzierte Sniffer in der Nähe von LTE-Handover-Regionen, mobile Sniffer und begrenzte Teilregionen mit hoher Abdeckung bewahren ausreichende protokollübergreifende Hinweise, um Beobachtungslücken zu überbrücken, wodurch eine deutlich höhere Verknüpfbarkeit als bei zufälligen Einsätzen erreicht wird.

Autor:innen: Shao, Bo, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Shen, Xinyue, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Zhang, Yang, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Da generative KI-Modelle zunehmend Verbreitung finden, stellt sich eine dringende Frage: Werden sie dazu missbraucht, hasserfüllte Inhalte in Online-Communities zu erzeugen? Wir präsentieren die erste groß angelegte, multimodale Messstudie zur Untersuchung dieser Frage, die auf 465 Millionen Textbeiträgen aus den Jahren 2016 bis 2026 und 16,9 Millionen Bildern aus den Jahren 2021 bis 2025 aus dem 4chan-Board „/pol/“ basiert. Insbesondere haben wir uns auf zwei Hassziele konzentriert, bei denen es sich um seit Langem etablierte Phänomene handelt: Hass gegen Inder:innen und antisemitischer Hass.

Durch den Vergleich von fünf KI-Detektoren für Text und fünf für Bilder hinsichtlich hasserfüllter Inhalte setzen wir die Detektoren mit der besten Leistung auf über 31.000 lange hasserfüllte Beiträge und etwa 50.000 hasserfüllte Bilder an, um die Verbreitung KI-generierter Inhalte zu messen. Wir stellen fest, dass die beiden Zielgruppen unterschiedliche Wachstumsmuster aufweisen: Hass gegen Inder:innen ist weitgehend selbsttragend, wobei 46,15 % der erkannten Spitzenwerte durch organisierte Community-Kampagnen und nicht durch externe Ereignisse ausgelöst wurden, gegenüber nur 5,88 % bei antisemitischem Hass, der stattdessen weitgehend reaktiv ist, wobei 94,12 % der Spitzenwerte durch reale Ereignisse wie den Hamas-Angriff vom 7. Oktober ausgelöst wurden.

KI-generierte Hassbeiträge haben seit Ende 2022 stetig zugenommen und erreichen bis 2025 einen Anteil von 1,42 % an den Langformbeiträgen. Noch wichtiger ist, dass sich der Einsatz von KI bei den beiden Zielgruppen unterscheidet. Beim Hass gegen Inder:innen korreliert die Verbreitung von KI-Inhalten signifikant mit der Häufigkeit von Schimpfwörtern, verdoppelt sich während Hassspitzen nahezu, und KI-generierte Beiträge sind um 55,72 % toxischer als von Menschen verfasste. Antisemitischer Hass zeigt dagegen keine signifikante Korrelation mit KI-generiertem Hass, was darauf hindeutet, dass KI-Tools bei kampagnengetriebenem Hass stärker eingesetzt werden als im etablierten Hassdiskurs. Eine Lead-Lag-Analyse zeigt, dass Hasskampagnen dem Einsatz von KI um etwa drei Monate vorausgehen, was darauf hindeutet, dass generative KI eher als Beschleuniger für bestehende Hassbewegungen dient als als eigenständiger Treiber.

Autor:innen: Giacomello, Anna, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Lassak, Leona, Max Planck Institute for Security and Privacy; Hielscher, Jonas, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Golla, Maximilian, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Dem Passkey-Ökosystem fehlt eine Möglichkeit, den Zugriff über verschiedene Authentifikatoren und vertrauende Parteien hinweg zu sperren, wie dies in Szenarien wie Gerätediebstahl, Ausscheiden aus dem Unternehmen oder Aufhebung der gemeinsamen Nutzung eines Kontos erforderlich ist. Zwar wurden kryptografische Sperrprotokolle vorgeschlagen, doch sind diese noch nicht Teil des Ökosystems. Derzeit müssen sich Nutzer:innen bei jedem Dienst anmelden und Passkeys manuell löschen, wobei sie den Überblick über alle Geräte und Passkey-Anbieter behalten müssen. In dieser Arbeit untersuchen wir die Sperrung von Passkeys sowohl aus technischer als auch aus nutzerorientierter Perspektive.

Wir systematisieren bestehende Vorschläge zur Passkey-Sperrung und leiten vier Sperrmechanismen ab, die kryptografische Protokolle in benutzerorientierte Interaktionsmodelle abstrahieren. Anschließend führen wir eine Online-Umfrage (n = 308) durch, um zu untersuchen, wann Nutzer:innen in verschiedenen Szenarien eine Sperrung des Zugriffs in Betracht ziehen würden. Ergänzend dazu führen wir halbstrukturierte Interviews (n = 20) durch, um das Bewusstsein, die Bedenken und die Präferenzen der Nutzer:innen hinsichtlich der vier Sperrmechanismen zu ergründen. Wir stellen fest, dass die Absicht zur Sperrung eng mit der wahrgenommenen Schwere des Vorfalls zusammenhängt: In Szenarien mit hohem Risiko besteht eine nahezu einhellige Bereitschaft zur Sperrung, während in Szenarien mit geringerem Risiko die Antworten vielfältiger ausfallen.

Unsere qualitativen Ergebnisse zeigen, dass die Nutzer:innen den verfügbaren Sperrprozess als umständlich und in großem Maßstab schwer zu handhaben empfinden, aber auch widersprüchliche Meinungen zu den vorgeschlagenen Mechanismen haben, von denen keiner eine einsatzbereite Lösung darstellt. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, benutzerfreundlichere Widerrufsmechanismen zu entwickeln, wofür wir Empfehlungen aussprechen.

Autor:innen: Terzo, Noemi, Max Planck Institute for Security and Privacy (MPI-SP); Cremers, Cas, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Gonzalez, Ruben, Neodyme AG; Schwabe, Peter, Max Planck Institute for Security and Privacy (MPI-SP), Radboud University Nijmegen; Yarom, Yuval, Ruhr University Bochum; Zhang, Zhiyuan, Max Planck Institute for Security and Privacy (MPI-SP)

Wir führen die erste formale Sicherheitsanalyse des kryptografischen Kerns von Olvid durch, einer End-to-End-verschlüsselten Messaging-App, die insbesondere von französischen Regierungsvertreter:innen, darunter auch Minister:innen, genutzt wird. Trotz ihres Einsatzes in sensiblen Kontexten und ihrer Rolle in der kritischen Kommunikationsinfrastruktur wurde die kryptografische Sicherheit von Olvid bislang kaum unabhängig analysiert.

Um diese Lücke zu schließen, entwickeln wir detaillierte Modelle des authentifizierten Schlüsselaustauschs und der Protokolle zur kontinuierlichen Schlüsselvereinbarung von Olvid. Wir verifizieren formal, dass unsere Protokollmodelle Sicherheitseigenschaften wie gegenseitige Authentifizierung, Geheimhaltung des Sitzungsschlüssels, Forward Secrecy und Schutz vor Wiederholungsangriffen erfüllen – und zwar unter einem aktiven Dolev-Yao-Netzwerk-Angreifer-Modell, bei dem die Kommunikationspartner kompromittiert werden können.

Während wir konstruktiv nachweisen, dass das Protokoll-Design zentrale Sicherheitsgarantien erfüllt, zeigt unsere Analyse auch, dass das Protokoll entgegen seinen Behauptungen keine starken modernen Sicherheitseigenschaften erfüllt, die von anderen hochmodernen Protokollen für sichere Nachrichtenübermittlung wie Signal erfüllt werden. So zeigen wir beispielsweise in unserer formalen Analyse, dass Olvid in modernen Sicherheitsmodellen wie eCK nicht sicher ist. Dabei decken wir ein potenzielles Timing-Leck auf und diskutieren die Anonymitätsbehauptungen von Olvid.

Autor:innen: Said, Moustafa, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Naska, Aurora, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Morio, Kevin, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Künnemann, Robert, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Das Signal-Protokoll ist ein bedeutendes Messaging-Protokoll, das die Kommunikation für Milliarden von Nutzer:innen sichert. Es bildet die Grundlage für WhatsApp, die weltweit am häufigsten genutzte Messaging-Anwendung, sowie für die Signal-App, die bei datenschutzbewussten Nutzer:innen beliebt ist. Umfangreiche Forschungsarbeiten im rechnerischen und im Dolev-Yao-Kontext liefern starke formale Sicherheitsgarantien für das Protokoll selbst. Allerdings besteht nach wie vor eine Lücke zwischen den Garantien der Protokollspezifikation und dem tatsächlichen Verhalten der Implementierung zur Laufzeit.

In dieser Arbeit schließen wir diese Lücke, indem wir SpecMon, einen kürzlich vorgeschlagenen Laufzeitmonitor, einsetzen, um zu überprüfen, ob beobachtete Ausführungen mit formalen Protokollmodellen übereinstimmen. Zu diesem Zweck instrumentieren wir zwei Anwendungen (WhatsApp Web und Signal Desktop), um deren Interaktionen mit dem Netzwerk und den kryptografischen Komponenten zu erfassen. Anhand dieser Instrumentierung entwickeln wir zwei Multiset-Rewrite-Modelle, die mit Tamarin kompatibel sind und somit eine Verifikation ermöglichen. Wir leiten das erste Modell der WhatsApp-Web-Implementierung des Signal-Protokolls sowie das bislang detaillierteste Modell des ursprünglichen Signal-Protokolls ab. Die Überwachung bestätigt, dass die beobachteten Ausführungen diesen Modellen entsprechen, bezogen auf die vertrauenswürdige Ereignisextraktion und die symbolische Abstraktion. Für die Kernkomponenten des Signal-Protokolls verifizieren wir Authentifizierungs- und Geheimhaltungseigenschaften. Schließlich deckt die Überwachung bisher undokumentierte Unterschiede zwischen der ursprünglichen libsignal-Bibliothek und dem Fork von WhatsApp auf.

Wir bewerten unsere Methodik und demonstrieren ihre Reproduzierbarkeit. Die Entwicklung des WhatsApp-Web-Modells, die Instrumentierung der App, das Hinzufügen von Fuzzing und die Durchführung der Experimente nahmen drei Personenwochen in Anspruch. Außerdem demonstrieren wir die effiziente Überwachung realer Anwendungen und die Erkennung absichtlich eingefügter Sicherheitsfehler bei geringem Overhead in unserer gemessenen Umgebung.

Autor:innen: Cosler, Matthias, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Cremers, Cas, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Finkbeiner, Bernd, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Ghanem, Mohamed, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Medinger, Niklas, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Tools wie Tamarin und ProVerif haben bei der Analyse und Verifizierung komplexer Protokolle aus der Praxis wie EMV, 5G und WPA2 bemerkenswerte Erfolge erzielt und sogar Zero-Day-Exploits aufgedeckt. Trotz dieser Erfolge bleibt die Verifizierung solcher Protokolle eine zeitaufwändige und anspruchsvolle Aufgabe, die oft erheblichen personellen Aufwand und Fachwissen erfordert.

In diesem Beitrag stellen wir ein von AlphaZero und AlphaProof inspiriertes Framework für verstärktes Lernen (Reinforcement Learning, RL) vor, das eine neue Art der Beweissuche für Tamarin implementiert. Wir haben eine zustandslose API für Tamarin entwickelt, die als klassische RL-Umgebung fungiert. Wir steuern eine Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) mithilfe einer neuronalen Heuristik, die aus abgeschlossenen Teilbeweisen lernt. Wir bewerten unser Framework anhand von 16 Fallstudien, die von klassischen Protokollmodellen bis hin zu anspruchsvollen, dem aktuellen Stand der Technik entsprechenden Protokollmodellen aus aktuellen Veröffentlichungen reichen.

Unsere Methode findet automatisch mehr Beweise als die Standardsuche von Tamarin und erzeugt kürzere Beweise als sowohl die Standardheuristik als auch die von Menschen entwickelte Heuristik. Unsere Pipeline ist sofort einsatzbereit, um Tamarin-Anwender:innen in der aktiven Forschung zu unterstützen und den erforderlichen menschlichen Aufwand zu reduzieren. Darüber hinaus bietet unsere standardisierte Schnittstelle den Anwendern eine programmatische Möglichkeit zur Interaktion mit Tamarin. Schließlich demonstriert unsere Arbeit das vielversprechende Potenzial der Anpassung von RL-basierten Methoden an den Tamarin-Bereich.

Autor:innen: Baldimtsi, Foteini, George Mason University, Mysten Labs; Hanzlik, Lucjan, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Nguyen, Quan, George Mason University; Yadav, Aayush, George Mason University

Anonyme Token mit privatem Metadatenbit (ATPM) stoßen auf zunehmendes Interesse als Methode zur anonymen Benutzerauthentifizierung, da sie es dem Aussteller gleichzeitig ermöglichen, Vertrauenssignale in das Token einzubetten, die nur von der Behörde gelesen werden können, die den geheimen Schlüssel besitzt. Ein Nachteil aller bestehenden ATPM-Konstruktionen besteht darin, dass sie während des Ausstellungsprozesses eine Interaktion zwischen dem Client und dem Aussteller erfordern. In dieser Arbeit entwickeln wir die ersten nicht-interaktiven anonymen Token (NIAT) mit privatem Metadatenbit, inspiriert von der jüngsten Arbeit von Hanzlik (Eurocrypt '23) zu nicht-interaktiven Blindsignaturen. Wir erörtern, wie die Eigenschaft der Nicht-Interaktivität während der Ausstellung effizientere Protokolle ermöglicht, die auf eine Online-Signierung verzichten können. Wir entwickeln ein effizientes NIAT-Schema auf der Grundlage von „Structure-preserving Signatures on Equivalence Classes“ (SPS-EQ) und bewerten dessen Leistung experimentell. Außerdem stellen wir eine Erweiterung unserer NIAT-Konstruktion vor, die die Identifizierung von Clients ermöglicht, die versuchen, ein Token doppelt auszugeben (d. h., dasselbe Token zweimal zu präsentieren), und argumentieren, dass nicht-interaktive Schemata in einzigartiger Weise geeignet sind, diese wesentliche Funktion bereitzustellen.

Autor:innen: Mengascini, Andrea, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Aurelio, Ryan, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Polakis, Jason, University of Illinois Chicago; Pellegrino, Giancarlo, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Der Erfolg von Metaverse-Plattformen beruht zunehmend auf von Nutzer:innen erstellten virtuellen Welten: in sich geschlossene soziale und interaktive Umgebungen, die von allen normalen Nutzer:innen erstellt werden können und auf Milliarden von Besuchen skalierbar sind. Plattformen wie Roblox, Horizon Worlds und VRChat beherbergen mittlerweile Millionen von von Ersteller:innen geschaffenen Welten, die bestimmen, wie Nutzer sehen, hören und miteinander interagieren. Dieses Modell ermöglicht zwar schnelles Wachstum und Kreativität, überträgt jedoch die Kontrolle über soziale Interaktionen und das Verhalten in der Welt grundsätzlich an nicht vertrauenswürdige Nutzer:innen.

In diesem Beitrag präsentieren wir die erste systematische Sicherheits- und Datenschutzbewertung von Ersteller:innen von Metaverse-Welten. Wir untersuchen 25 Plattformen, die von Nutzer:innen erstellte Welten unterstützen, und analysieren deren Funktionen zur Weltgestaltung. Auf der Grundlage dieser Analyse entwerfen und implementieren wir fünf neuartige Angriffe, die von den Entwickler:innen bereitgestellte Werkzeuge ausnutzen, um räumliche, visuelle und akustische Beschränkungen in immersiven Umgebungen zu umgehen und so eine verdeckte Überwachung und Manipulation von Nutzer:innen zu ermöglichen – ohne Software-Schwachstellen oder Berechtigungen auf Entwicklerebene. Wir zeigen ferner, dass fünf zuvor vorgeschlagene Angriffe allein mit Hilfe von Standardfunktionen zur Weltgestaltung nachgestellt werden können. Schließlich stellen wir fest, dass bestehende Plattformprüfungen, Laufzeitschutzmaßnahmen und Richtlinien für Ersteller:innen nicht ausreichen, um böswilliges Verhalten von Weltenerstellern einzudämmen, was eine grundlegende Diskrepanz zwischen den Datenschutz-Erwartungen der Nutzer und den den Weltenerstellern gewährten Befugnissen offenbart.

Autor:innen: Zhang, Xinyu, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Yang, Ziqing, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Backes, Michael, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Zhang, Yang, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Autor:innen: Wang, Meng, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Ma, Yue, University of Electronic Science and Technology; Garoosi, Majid, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Fan, Wenting, Shanghai Jiao Tong University; Guo, Liwei, University of Electronic Science and Technology; Wang, Jianqiang, Max Planck Institute for Security and Privacy; Abbasi, Ali, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Die rasante Expansion des Python-Ökosystems hat zwei unterschiedliche, aber sich überschneidende Bedrohungen begünstigt: Angreifende zielen zunehmend über den Python Package Index (PyPI) auf die Software-Lieferkette ab und erstellen gleichzeitig schwer zu erkennende, plattformübergreifende schädliche Binärdateien, die aus in Python geschriebenem Quellcode kompiliert werden. Aktuelle Techniken zur Programmanalyse haben Schwierigkeiten, dieser doppelten Bedrohung zu begegnen. Auf statischer Analyse basierende Werkzeuge werden oft durch Laufzeitverschleierung und kompilierten Bytecode geblendet, während solche auf dynamischer Analyse basierende Werkzeuge anfällig sind, leicht durch Umgebungsbeschränkungen umgangen werden können und oft aufgrund nicht erfüllter Abhängigkeiten vorzeitig beendet werden.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, stellen wir PyFEX vor, eine robuste Engine zur erzwungenen Ausführung. PyFEX erkundet den Verhaltensraum eines Programms systematisch, indem es die Ausführung über alle bedingten Verzweigungen hinweg erzwingt, um Umgehungsprüfungen zu umgehen. Um die Anfälligkeit der dynamischen Ausführung zu beheben, führt es einen neuartigen, robusten Mechanismus zur Absturzwiederherstellung ein, der Dummy-Objekte synthetisiert, um fehlgeschlagene Operationen zur Laufzeit zu erfüllen, wodurch die Analyse trotz schwerwiegender Fehler fortgesetzt werden kann, und nutzt Pfadzusammenführung, um die Pfadexplosion zu mindern. PyFEX umfasst darüber hinaus einen automatisierten Mechanismus zur Erkennung von Einstiegspunkten, der ruhende Funktionen proaktiv aufspürt und aufruft und so bösartige Logik aufdeckt, die in nicht aufgerufenen APIs verborgen ist. Um die Wirksamkeit dieser Engine zu demonstrieren, haben wir PyFEXScan entwickelt, einen auf PyFEX aufbauenden Proof-of-Concept-Malware-Detektor. Bei der Bewertung sowohl bekannter bösartiger PyPI-Pakete als auch realer kompilierter Binärdateien deckt PyFEX kritische Verhaltensweisen auf, die von den bestehenden State-of-the-Art-Tools übersehen wurden. Bei einem Live-Einsatz auf PyPI entdeckte PyFEXScan 212 bisher unbekannte bösartige Pakete mit insgesamt über 91.648 Downloads, was die Notwendigkeit einer robusten, umfassenden Analyse für die Sicherheit des Python-Ökosystems unterstreicht.

Autor:innen: Zhang, Yage, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Shen, Xinyue, University of Waterloo; Jiang, Yukun, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Backes, Michael, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Zhang, Yang, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Otome-Spiele, ein Romantik-Simulationsgenre, das sich in erster Linie an Frauen richtet, haben sich zu einer bedeutenden Kraft auf dem globalen Spielemarkt entwickelt und ziehen Hunderte Millionen Spieler:innen sowie Milliardenumsätze an. Trotz ihrer Beliebtheit sind Otome-Spiel-Communities mit weit verbreiteter Online-Toxizität konfrontiert, die bislang weitgehend unerforscht geblieben ist. In dieser Arbeit präsentieren wir die erste groß angelegte Erhebung von toxischem Verhalten in Otome-Game-Communities auf verschiedenen sozialen Plattformen. Wir stellen OtomeSCAN vor, ein Framework zur Erfassung, Bewertung und Analyse von 620.045 Beiträgen aus Weibo und Reddit über einen Zeitraum von 18 Monaten.

Um eine robuste Analyse zu ermöglichen, haben wir einen Ground-Truth-Datensatz mit 4.308 Beiträgen manuell annotiert und dabei acht Zielgruppen identifiziert, darunter Spieler:innen und Spieleentwickler:innen. Wir bewerten sieben Detektoren für toxisches Verhalten anhand des Datensatzes, darunter Allzweckmodelle und unsere vorgeschlagenen LLM-basierten Detektoren, wobei unser bestes Modell F1-Werte von 0,82 (Weibo) und 0,78 (Reddit) erreicht. Unsere Analyse zeigt signifikante plattformspezifische Unterschiede hinsichtlich toxischen Verhaltens: 22,20 % der Otome-bezogenen Beiträge auf Weibo sind toxisch, verglichen mit 3,71 % auf Reddit. Zudem können reale Ereignisse wie Konflikte innerhalb der Community die Toxizität rasch eskalieren lassen: Während eines externen Angriffs auf Weibo stieg der Toxizitätsanteil innerhalb von nur 72 Stunden auf 37,09 %. Wir haben außerdem 191 potenzielle Koordinationscluster in Otome-Spiel-Communities identifiziert, von denen 64,40 % auf Spieleentwickler abzielen, wobei mehrere Accounts wiederholt in verschiedenen Clustern aktiv waren.

Wir hoffen, dass unsere Arbeit zu weiteren Forschungen über communityspezifische Toxizität anregt und dazu beiträgt, gesündere Online-Räume für marginalisierte Gaming-Communities zu schaffen.

Autor:innen: Zhang, Yage, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Shen, Xinyue, University of Waterloo; Jiang, Yukun, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Backes, Michael, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Zhang, Yang, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Der Zugang zu hochmodernen großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-5 und Gemini-2.5 wird häufig durch hohe Preise, Zahlungsbarrieren und regionale Beschränkungen erschwert. Diese Einschränkungen begünstigen die Verbreitung von „Shadow-APIs“ – Dienste von Drittanbietern, die behaupten, über einen indirekten Zugang Zugang zu offiziellen Modelldiensten ohne regionale Beschränkungen zu bieten. Trotz ihrer weit verbreiteten Nutzung bleibt unklar, ob Schatten-APIs Ergebnisse liefern, die mit denen der offiziellen APIs übereinstimmen, was Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit nachgelagerter Anwendungen und der Gültigkeit der darauf basierenden Forschungsergebnisse aufkommen lässt.

In diesem Beitrag stellen wir die erste systematische Überprüfung offizieller LLM-APIs und der entsprechenden Schatten-APIs vor. Zunächst identifizieren wir 17 Schatten-APIs, die in 187 wissenschaftlichen Arbeiten verwendet wurden, wobei die beliebteste davon bis zum 6. Dezember 2025 mehr als 5.900 Zitate und 58.000 GitHub-Stars erreicht hatte. Durch eine mehrdimensionale Überprüfung von drei repräsentativen Schatten-APIs hinsichtlich Nutzbarkeit, Sicherheit und Modellverifizierung decken wir weit verbreitete Verhaltensinkonsistenzen sowie auf Fingerabdrücken basierende Beweise auf, die mit irreführenden Modellangaben bei einer Teilmenge der geprüften Endpunkte übereinstimmen. Konkret zeigen wir Leistungsabweichungen von bis zu 47,21 %, erhebliche Unvorhersehbarkeit im Sicherheitsverhalten sowie Fehler bei der Identitätsprüfung in 45,83 % der Fingerabdrucktests auf. Diese Praktiken untergraben die Reproduzierbarkeit und Validität wissenschaftlicher Forschung erheblich, schaden den Interessen der Nutzer von Schatten-APIs und beeinträchtigen den Ruf offizieller Modellanbieter.

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Papers haben bereits vier der 17 Anbieter ihren Betrieb eingestellt, was die operative Volatilität dieses Marktes unterstreicht. Unterdessen sind im Ökosystem nicht überprüfbare Konformitätsangaben und unabhängige Testplattformen für Modellersetzungen entstanden, was das wachsende Bewusstsein der Community für dieses Risiko widerspiegelt.

Autor:innen: Hantke, Florian, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Mrowczynski, Rafael, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Dralle, Til, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Stock, Ben, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Forschungsethik ist ein kontroverses und emotional aufgeladenes Thema in der Sicherheits- und Datenschutz-Community, das Diskussionen auf Konferenzen und in den sozialen Medien auslöst. In den letzten Jahren haben einige der führenden Konferenzen Maßnahmen wie obligatorische Ethik-Sektionen eingeführt, was innerhalb der Community gemischte Reaktionen hervorgerufen hat. Vorsitzende von Programmkomitees und Lenkungsausschüssen legen zunehmend Wert auf Ethik, doch gibt es nur begrenzte empirische Belege für Ethikverfahren und -maßnahmen sowie keine explizit kommunizierten Ziele.

Um ein gemeinsames Verständnis in unserer Fachgemeinschaft zu fördern und fundierte Entscheidungen auf Konferenzebene zu ermöglichen, haben wir frühere Ethikrichtlinien der vier führenden Konferenzen untersucht und ausführliche, halbstrukturierte Interviews mit erfahrenen und Nachwuchsmitgliedern (n = 20) der Fachgemeinschaft geführt, darunter auch einige (ehemalige) Vorsitzende von Programm- und Forschungsethikkomitees. Dabei untersuchten wir die Gründe für und Ziele von Ethikverfahren und diskutierten bestehende ethische Maßnahmen sowie mögliche neue Ansätze, die von unserem Team vorgeschlagen wurden. Während sich die Fachgemeinschaft offenbar in Richtung der identifizierten Ziele entwickelt – d. h. der Stärkung des ethischen Bewusstseins und der Verhinderung der Veröffentlichung unethischer Arbeiten –, identifizierten wir den Mangel an ethischer Ausbildung innerhalb der Fachgemeinschaft selbst als ein großes Hindernis für weitere Fortschritte in dieser Angelegenheit.

Ethische Bildung wird oft an die Universitäten abgewälzt. Die Befragten erwähnten zudem Herausforderungen hinsichtlich der Komplexität ethischer Richtlinien und der mangelnden Einheitlichkeit zwischen verschiedenen Konferenzen sowie der sich von Jahr zu Jahr ändernden Richtlinien. Mehrere Teilnehmende warnten davor, dass eine Überregulierung zu Gegenreaktionen führen könnte, die lediglich zur Einhaltung der Vorschriften ermutigen, beispielsweise indem sich Menschen für ethische Abschnitte auf große Sprachmodelle (LLMs) verlassen, anstatt sich eingehend mit der Materie auseinanderzusetzen. Als Reaktion darauf schlagen wir eine koordinierte, gemeinschaftsweite Steuerung im Bereich Ethik vor und machen einen ersten Schritt durch die Einführung eines offenen Ethik-Wikis.

Autor:innen: Calmbach, Anna, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Guthoff, Carolyn, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Fassl, Matthias, The George Washington University; Krombholz, Katharina, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Junge Erwachsene suchen zunehmend nach Intimität und leben ihre Sexualität online aus. Gleichzeitig nehmen auch schädliche Erfahrungen wie sexueller Missbrauch durch Bilder zu. Um dem entgegenzuwirken, hat Meta Anfang 2024 Sicherheitsfunktionen für Instagram-Direktnachrichten eingeführt, die intime Bilder unkenntlich machen und beim Empfangen, Senden oder Weiterleiten solcher Bilder Informations-Popups anzeigen. Obwohl diese Sicherheitsmaßnahmen existieren, wissen wir nicht, wie sie von den Nutzer:innen aufgenommen werden und ob sie deren intuitive Gefahreneinschätzung unterstützen. Wir führten qualitative, szenariobasierte Interviews mit 17 Teilnehmenden im Alter von 18 bis 21 Jahren durch, um Erkennungsfaktoren für die Gefahreneinschätzung zu identifizieren und Einblicke in die Wahrnehmung dieser Sicherheitsfunktionen durch die Nutzer:innen zu gewinnen. Wir stellen die identifizierten Erkennungsfaktoren vor und schlagen vor, wie diese Informationen genutzt werden können, um künftige Sicherheitsmaßnahmen kontextualisiert zu gestalten und Nutzer:innen bei der Risikoeinschätzung anzuleiten. Auf der Grundlage des Feedbacks der Teilnehmenden plädieren wir dafür, den Nutzer:innen angemessene Handlungsmöglichkeiten zu bieten, ohne ihnen die Verantwortung abzunehmen, sowie für eine größere Zuverlässigkeit und Transparenz der Sicherheitsfunktionen.

Autor:innen: Cebere, Bogdan, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Kumar, Prateek, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Chatel, Sylvain, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Lueks, Wouter, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Rossow, Christian, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Angriffe mittels Website-Fingerprinting (WF) können allein anhand des verschlüsselten HTTPS-Datenverkehrs ableiten, welche Webseite Nutzer:innen besuchen, wodurch die Privatsphäre auch ohne Entschlüsselung gefährdet wird. WF-Abwehrmaßnahmen gestalten den Datenverkehr üblicherweise durch Rauschen, Auffüllung, Verzögerungen oder Flussaufteilung; sie werden jedoch meist aus der Perspektive von Kapselungsprotokollen wie Tor oder VPN untersucht und nicht auf der Anwendungsebene (HTTP).

In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf Abwehrmaßnahmen auf der Anwendungsebene, die durch die am weitesten verbreitete Version von HTTP, HTTP/2, ermöglicht werden. Wir zeigen, wie bekannte Abwehrmaßnahmen durch HTTP/2-Funktionen sowohl auf der Client-Seite (HTTPOS, LLaMA, FRONT, Tamaraw) als auch auf der Server-Seite (ALPaCA, Tamaraw) nachgebildet werden können. Darüber hinaus zeigen wir, dass HTTP/2-Funktionen wie proaktive Ressourcenvorschläge, Multiplexing und Flusskontrolle ungenutztes Potenzial für leichtgewichtige und dennoch wirksame Abwehrmaßnahmen bieten, die an beiden Endpunkten eingesetzt werden können.

Wir bewerten diese Abwehrmaßnahmen anhand eines einheitlichen Konzepts, das die Abwehrparameter pro Datensatz kalibriert und anschließend praktische Angriffe, informationstheoretische Leckageschätzungen und Overhead-Messungen kombiniert. Für jede Abwehrmaßnahme identifiziert dieses Framework das stärkste, durch Hyperparameter optimierte Fingerprinting-Modell und schätzt die durch die Abwehrmaßnahme verursachte verbleibende Unsicherheit mithilfe von zwei informationstheoretischen Leckageschätzern, wobei stets die Kompromisse zwischen Datenschutz und Overhead der jeweiligen Abwehrmaßnahme berücksichtigt werden.

Autor:innen: Lyu, Zhuoer, Arizona State University; Bitaab, Marzieh, Amazon; Huang, Shuyi, Arizona State University; Karimi, Alireza, Arizona State University; Robertson, William, Arizona State University; Yu, Zeming, Arizona State University; Schloegel, Moritz, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Shoshitaishvili, Yan, Arizona State University; Ahn, Gail-Joon, Arizona State University; Soneji, Ananta, University of Nebraska at Omaha; Wang, Ruoyu, Arizona State University; Doupé, Adam, Arizona State University; Bao, Tiffany, Arizona State University

Obwohl im Telekommunikationsbereich schrittweise strengere Vorschriften durchgesetzt werden, stellen potenziell unerwünschte Anrufe (PUCs), darunter Telemarketing und Vishing, nach wie vor eine anhaltende und sich weiterentwickelnde Bedrohung dar. Das Verständnis dafür, wie PUCs in der Praxis funktionieren, war jedoch bislang durch den Mangel an realen Datensätzen mit umfangreichen Gesprächsinhalten eingeschränkt, was die Entwicklung wirksamer Abwehrmaßnahmen behinderte. Um diese Lücke zu schließen, haben wir einen LLM-basierten Telefon-Honeypot zur Erfassung realer PUCs entwickelt – unseres Wissens nach eines der ersten Systeme, das solche Daten in der Praxis erfasst.

Auf dieser Grundlage führten wir eine thematische Analyse von 115 Stunden Gesprächsmaterial durch, das über einen Zeitraum von 20 Monaten gesammelt wurde. Dabei gewannen wir Einblicke in die Funktionsweise von PUCs in der Praxis, indem wir die Gesprächsstruktur, den Inhalt und die Kampagnenabläufe untersuchten. Unsere Analyse zeigt, dass PUC-Gespräche über verschiedene Anrufthemen hinweg stark strukturiert sind. Wir identifizieren ein weit verbreitetes Muster zu Beginn des Gesprächs, das wir als „Hook-Phase“ bezeichnen und das Anrufende nutzen, um Zielpersonen zu binden und vorab zu prüfen, bevor sie sensible Informationen entlocken. Innerhalb dieser Phase identifizieren wir eine neue Form: „Call-to-Interaction“-Robocalls. Im Gegensatz zu „Call-to-Action“-Robocalls, die auf vorab aufgezeichneten Audiobeiträgen basieren, halten „Call-to-Interaction“-Robocalls die Interaktion durch interaktive Fragen aufrecht und ähneln damit eher menschlichen Agenten. Über die „Hook-Phase“ hinaus stellen wir fest, dass böswillige Anrufende im Verlauf der Gespräche die Sensibilität der persönlichen Informationen schrittweise steigern und dabei Überredungstechniken einsetzen, um Autorität und Vertrauen aufzubauen. Unsere Längsschnittanalyse identifiziert darüber hinaus acht Hauptthemen, die während des fast zweijährigen Untersuchungszeitraums durchgehend präsent waren (z. B. Medicare), sowie große Kampagnen, die über einen längeren Zeitraum aktiv blieben. Dies deutet darauf hin, dass PUC-Aktivitäten von Dauer sind, und unterstreicht die Notwendigkeit stärkerer Maßnahmen gegen sie.

Autor:innen: Zhang, Xuenan, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Yang, Yuqing, CISPA Helmholtz Center for Information Security; Pellegrino, Giancarlo, CISPA Helmholtz Center for Information Security

Studien zur Webanalyse stützen sich auf Domain-Datensätze wie Tranco, um die Verbreitung und die Auswirkungen von Sicherheitsproblemen in großem Maßstab zu quantifizieren; eine vollständige Analyse dieser Datensätze ist jedoch aufgrund der Kosten für fortgeschrittene Analysetechniken oft nicht durchführbar, sodass auf Stichproben zurückgegriffen werden muss. Trotz ihrer weit verbreiteten Nutzung orientiert sich die Stichprobenauswahl nach wie vor weitgehend an Konventionen – meist an der Auswahl der Top N-Domains – und nicht an empirischen Belegen, und ihr Einfluss auf die Validität und Verallgemeinerbarkeit von Sicherheitsergebnissen wurde bislang kaum systematisch untersucht. Folglich bleibt unklar, ob gängige Stichprobenstrategien systematische Verzerrungen verursachen, die beobachteten Schwachstellenraten verfälschen oder die Vergleichbarkeit zwischen Studien einschränken. In dieser Arbeit führen wir nach unserem Kenntnisstand die erste umfassende Untersuchung darüber durch, wie Stichprobenverfahren die Messungen und Schlussfolgerungen beeinflussen. Anhand einer umfassenden Literaturrecherche und groß angelegter Messungen an 500.000 Tranco- und 24,8 Millionen Common-Crawl-Hosts führen wir eine vergleichende Bewertung von Datensätzen und Stichprobenstrategien durch. Wir zeigen, dass die „Top-N“-Stichprobenauswahl zwar eine rationale Strategie sein mag, die Forschende jedoch berücksichtigen müssen, dass „Top-N“ nicht die Gesamtverteilung des Webs widerspiegelt. Stattdessen liefern wahrscheinlichkeitsbasierte Strategien stabile, unverzerrte Schätzungen für die Prävalenz und viele Wirkungsziele. Die hybride Stichprobenauswahl bietet keine Vorteile gegenüber der reinen Wahrscheinlichkeitsstichprobe, da ihr deterministisches Präfix durchweg negativ zur Genauigkeit beiträgt. Aufbauend auf diesen Ergebnissen geben wir datengestützte Leitlinien für zukünftige Studien vor und schlagen vor, eine adaptive, wahrscheinlichkeitsbasierte Stichprobenstrategie zu verwenden, die auch dann wirksam bleibt, wenn die Prävalenz des Zielproblems unbekannt ist.