@mastersthesis{Westphal2020,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Westphal, Norman Tede},
  title     = {Entwicklung einer Plattform zur verhaltensbasierten Detektion von Cyber-Angriffen und b{\"o}sartiger Software gegen Systeme und Komponenten industrieller Netzwerke},
  institution = {Angewandte Computer- und Bio­wissen­schaften},
  year      = {2020},
  abstract  = {Das Thema IT-Sicherheit wird durch zunehmende Vernetzung, neue Anforderungen an Systeme und Industrie 4.0 auch f{\"u}r industrielle Netzwerke wie SCADA und ICS immer wichtiger. Finanzielle Sch{\"a}den durch Angriffe steigen von Jahr zu Jahr. Deswegen ist es wichtig, diese Netzwerke zu sch{\"u}tzen und Angriffe fr{\"u}hzeitig zu erkennen, um zeitnah auf diese reagieren zu k{\"o}nnen und gr{\"o}ßere Sch{\"a}den zu vermeiden. Da klassische Methoden ICS Systeme zum Teil behindern k{\"o}nnen und um einen zus{\"a}tzlichen Schutz zu den normalen Intrusion Detection Systemen und Firewalls zu bieten, ist das Ziel dieser Arbeit, die Entwicklung einer Plattform, zur verhaltensbasierten Detektion von Angriffen in solchen Netzwerken. Daf{\"u}r werden Honeypots im Netzwerk verteilt, welche dazu dienen, Angriffe, die das normale IDS oder Firewalls umgangen haben, oder gar von Internen durchgef{\"u}hrt werden, zu erkennen. Die Honeypots sind in der Lage, Zugriffe auf die von ihnen verwendeten Protokolle zu erkennen und senden in diesem Fall Meldungen an einen zentralen Server, welcher diese in einer Datenbank speichert und in einem Dashboard visualisiert. Das in dieser Arbeit beschriebene Konzept und seine detailliert beschriebene Umsetzung sollen den Einstieg f{\"u}r Unternehmen in dieses Thema erleichtern und zu weiterer Forschung auf diesem Gebiet anregen.},
  subject      = {Computersicherheit},
  language  = {de}
}