Was ist Credential Stuffing?

Credential Stuffing vs. Password Stuffing: Den Unterschied verstehen

Angriffe durch Credential Stuffing, manchmal auch Passwort-Stuffing-Angriffe genannt, sind zu einer erheblichen Sorge in der Cybersicherheit geworden. Diese Angriffe sind für Cyberkriminelle relativ einfach durchzuführen und für Sicherheitsteams schwierig zu erkennen. Bevor wir beginnen, lassen Sie uns den Unterschied zwischen Credential Stuffing und Passwort-Stuffing klären:

• Credential Stuffing: Dieser Angriff tritt auf, wenn Hacker gestohlene Benutzernamen- und Passwortkombinationen, die oft aus früheren Datenpannen stammen, verwenden, um unbefugten Zugriff auf mehrere Benutzerkonten auf verschiedenen Websites oder Diensten zu erlangen. Das Schlüsselelement hierbei ist die Ausnutzung wiederverwendeter Anmeldeinformationen.
• Password Stuffing: Im Gegensatz dazu konzentriert sich das Konzept von Password Stuffing in der Regel darauf, Listen mit häufig verwendeten oder zuvor geleakten Passwörtern zu verwenden, um sie an verschiedenen Benutzernamen auszuprobieren, ohne notwendigerweise auf vollständige Benutzername-Passwort-Kombinationen aus einem Datenleck angewiesen zu sein.

Wie Credential Stuffing funktioniert

Credential Stuffing nutzt wiederverwendete Benutzernamen und Passwörter aus, um Angreifern zu ermöglichen, Anmeldeversuche auf mehreren Seiten zu automatisieren und so unbefugten Zugriff zu erlangen.

• Datenerfassung (Erwerb gestohlener Anmeldeinformationen)
  • Quelle der Anmeldeinformationen: Der Angreifer erwirbt große Datensätze gestohlener Benutzernamen und Passwörter, die üblicherweise aus früheren Datenpannen verschiedener Websites und Dienste stammen. Diese Datensätze sind oft im Darknet oder auf anderen illegalen Plattformen verfügbar.
• Automatisierte Angriffskonfiguration
  • Botnets oder Skripte: Der Angreifer verwendet Bots, Skripte oder automatisierte Software-Tools (z.B. Sentry MBA oder Snipr), um Angriffe durchzuführen. Diese Tools können großangelegte Login-Versuche bewältigen, indem sie gestohlene Anmeldeinformationen schnell in Anmeldeformulare eingeben.
  • Proxy Networks: Um einer Entdeckung zu entgehen, nutzen Angreifer oft Proxy-Server oder VPNs, um ihre echten IP-Adressen zu verbergen. Dies hilft dabei, Ratenbegrenzungsmechanismen zu umgehen und verhindert, dass die Konten nach zu vielen fehlgeschlagenen Anmeldeversuchen gesperrt werden.
• Angriffsausführung
  • Massenanmeldeversuche: Der Bot des Angreifers sendet Anmeldeanfragen mit den gestohlenen Benutzernamen- und Passwortkombinationen einzeln an eine Website. Da viele Benutzer ihre Passwörter auf verschiedenen Plattformen wiederverwenden, hofft der Angreifer, dass eine gültige Kombination für verschiedene Dienste funktioniert.
  • Anmeldeinformationen-Variationen: Angreifer könnten die Anmeldeinformationen leicht verändern (z. B. durch Hinzufügen von Zahlen oder Sonderzeichen), um ihre Erfolgschancen auf verschiedenen Seiten zu erhöhen.
  • Volumen und Geschwindigkeit: Diese Angriffe sind darauf ausgelegt, hoch effizient zu sein und versuchen, tausende oder sogar Millionen von Anmeldungen schnell durchzuführen.
• Aktivitäten nach dem Angriff
  • Informationsernte: Sobald der Angreifer Zugang zu einem Konto hat, kann er wertvolle Informationen wie Kreditkartennummern, Adressen und andere persönliche Daten extrahieren.
  • Monetarisierung des Zugangs: Die gestohlenen oder kompromittierten Anmeldeinformationen/Konten können im Darknet verkauft, direkt zum Geld Diebstahl verwendet oder für weitere Angriffe genutzt werden.

Credential Stuffing vs. Brute-Force-Angriffe

Der primäre Unterschied zwischen Credential Stuffing und Brute-Force-Angriffen liegt in der Angriffsmethode, der Art der verwendeten Daten und dem Ziel, unbefugten Zugang zu Konten zu erlangen.

Praxisbeispiele und Fallstudien

Yahoo (2014-2016)

Überblick: Yahoos Datenpanne, die 2016 bekannt gegeben wurde, betraf 3 Milliarden Konten durch einen Angriff im Jahr 2013 und ist damit der größte Datenverstoß in der Geschichte. Ein separater Vorfall aus dem Jahr 2014 betraf 500 Millionen Konten, wobei beide Vorfälle mit staatlich unterstützten Akteuren in Verbindung gebracht wurden.

Auswirkung: Die Angreifer erlangten Zugang zu Benutzerkonten, indem sie wiederverwendete Anmeldeinformationen aus früheren Sicherheitsverletzungen ausnutzten. Viele dieser Konten wurden durch Credential-Stuffing-Techniken ins Visier genommen, da Benutzer häufig dieselben Anmeldeinformationen auf mehreren Websites verwendeten.

Ergebnis: Dieser Vorfall bleibt einer der größten in der Geschichte und hebt die Risiken der Wiederverwendung von Passwörtern hervor. Er schädigte den Ruf von Yahoo erheblich und trug letztendlich dazu bei, dass Verizon sich entschied, Yahoo zu einem reduzierten Preis zu erwerben.

Amazon (2018)

Überblick: Im Jahr 2018 wurde berichtet, dass Amazon Ziel von Credential-Stuffing-Angriffen war, bei denen Cyberkriminelle versuchten, durch die Verwendung gestohlener Anmeldeinformationen aus früheren Sicherheitsverletzungen unbefugten Zugang zu Kundenkonten zu erlangen.

Auswirkung: Angreifer zielten auf Amazon-Kundenkonten ab und versuchten, unbefugte Käufe zu tätigen oder gespeicherte Zahlungsinformationen zu verwenden. Credential-Stuffing-Angriffe waren besonders wirksam aufgrund der vielen Datenpannen von Zugangsdaten im Darknet.

Ergebnis: Amazon reagierte mit der Durchsetzung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich robusterer Betrugserkennungssysteme und verbesserter Authentifizierungsmechanismen.

Shopify (2020)

Überblick: Im Jahr 2020 erlebte Shopify einen Credential-Stuffing-Angriff, der auf die Konten der Benutzerläden abzielte. Die Angreifer verwendeten eine Kombination aus gestohlenen Zugangsdaten und einem enormen Umfang an Benutzerkonten, indem sie Daten aus früheren Sicherheitsverletzungen nutzten.

Auswirkung: Die Angreifer erlangten Zugang zu Händlerkonten, aber Shopify war schnell bei der Erkennung der unbefugten Aktivitäten. In einigen Fällen erlangten die Angreifer Zugang zu privaten Daten wie Transaktionsdetails oder Kundeninformationen.

Ergebnis: Shopify reagierte, indem betroffene Konten sofort gesperrt und erweiterte Betrugserkennungsprotokolle implementiert wurden, um weitere Angriffe zu verhindern.

Warum Credential Stuffing zunimmt

Credential Stuffing ist in den letzten Jahren zu einer wachsenden Bedrohung geworden, wobei Organisationen und Einzelpersonen einen Anstieg dieser Angriffe erleben. Die Kenntnis der Faktoren, die zu diesem Anstieg führen, kann helfen, die Risiken zu verdeutlichen und die Bedeutung stärkerer Sicherheitspraktiken zu betonen. Nachfolgend sind einige Hauptgründe aufgeführt, warum Credential Stuffing zu einer wachsenden Sorge geworden ist.

Massive Datenverletzungen

• Exponentieller Anstieg bei Datenschutzverletzungen: Im Laufe der Jahre haben die Häufigkeit und das Ausmaß von Datenpannen dramatisch zugenommen. Cyberkriminelle können auf viele gestohlene Benutzernamen und Passwörter aus Unternehmens-, Website- und Social-Media-Plattform-Breaches zugreifen. Dies erhöht den Pool an verfügbaren Anmeldeinformationen für zukünftige Credential-Stuffing-Angriffe.

Passwortschwachstellen

• Menschliches Verhalten: Viele Nutzer verwenden weiterhin dasselbe Passwort auf mehreren Seiten. Das bedeutet, dass ein Angreifer, wenn er einen Satz von Anmeldeinformationen aus einem Datenleck erhält, diese Zugangsdaten mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit auf verschiedenen Diensten (z.B. E-Mail, Bankwesen, Einkaufsplattformen) ausprobieren kann.
• Schwache Passworthygiene: Menschen wählen immer noch oft schwache Passwörter, wie einfache Kombinationen oder Standardpasswörter, die leicht zu erraten sind. Dies macht Konten anfälliger für Credential Stuffing.

Automatisierungstools

• Einfachheit der Ausführung: Credential-Stuffing-Angriffe sind hochautomatisiert. Cyberkriminelle verwenden Bots und Skripte, um schnell tausende oder Millionen gestohlener Anmeldeinformationen auf verschiedenen Plattformen zu testen. Diese Werkzeuge erleichtern es, solche Angriffe in großem Maßstab durchzuführen.
• Hohe Effizienz: Automatisierung ermöglicht es Angreifern, diese Angriffe schnell und ohne manuelle Eingriffe zu starten, wodurch sie Konten in größerem Maßstab und mit höherer Geschwindigkeit kompromittieren können.
• Bot-Entwicklung: Cyberkriminelle entwickeln zunehmend fortschrittliche Bots, die menschliches Verhalten simulieren können, um der Entdeckung zu entgehen. Diese Bots können CAPTCHA-Herausforderungen lösen, durch Benutzeragenten rotieren und in einigen Fällen sogar die Mehrfaktorauthentifizierung (MFA) umgehen.

Zunehmende Nutzung von Online-Diensten und Fernarbeit

• Mehr Zielkonten: Da immer mehr Dienste ins Internet verlagert werden, haben Einzelpersonen mehr Konten, die angegriffen werden können, von sozialen Medien bis hin zu Banken und E-Commerce. Dies erweitert den Anwendungsbereich für Credential-Stuffing-Angriffe.
• Erhöhte Internetverbindung: Mit der wachsenden Anzahl von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind (IoT, Smart-Geräte), haben Angreifer nun Zugang zu mehr Eintrittspunkten und können Credential Stuffing nutzen, um Konten auf diesen Geräten anzugreifen.

Die Folgen von Credential Stuffing

Credential Stuffing kann weitreichende Folgen haben und sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen betreffen. Die Untersuchung der Auswirkungen dieser Angriffe zeigt, warum sie eine so bedeutende Bedrohung für Sicherheit und Vertrauen darstellen.

Finanzieller Verlust

• Direct Financial Impact: If attackers gain access to financial accounts, they can make fraudulent purchases, transfer funds, or commit other forms of fraud. For e-commerce sites, this could lead to chargebacks or revenue loss.
• Kosten für die Behebung: Unternehmen können erheblichen Kosten gegenüberstehen, um den Vorfall zu untersuchen, betroffene Nutzer zu entschädigen und sich von dem Angriff zu erholen. Dies kann rechtliche Gebühren, Kundensupport und Maßnahmen zur Cybersicherheit umfassen.

Der Cost of a Data Breach Report 2023 von IBM zeigte, dass die durchschnittlichen Kosten eines Datenlecks (zu denen auch Credential-Stuffing-Angriffe gehören können) ungefähr 4,45 Millionen Dollar betrugen. Credential Stuffing kann, je nach Umfang, erheblich zu den Gesamtkosten eines Lecks beitragen.

Identitätsdiebstahl und Verletzungen der Privatsphäre

• Gestohlene persönliche Informationen: Wenn Angreifer erfolgreich auf persönliche Konten (E-Mail, soziale Medien usw.) zugreifen, können sie sensible Informationen wie Namen, Adressen, Telefonnummern und Zahlungsdetails stehlen, was zu Identitätsdiebstahl oder Betrug führen kann.
• Offenlegung sensibler Daten: Für Unternehmen könnten kompromittierte Konten persönliche identifizierbare Informationen (PII) von Kunden enthalten, was zu Datenpannen, regulatorischen Strafen und öffentlicher Kritik führen könnte.

Rufschädigung

• Vertrauensverlust: Kunden können das Vertrauen in ein Unternehmen verlieren, das von einem Credential-Stuffing-Angriff betroffen ist, insbesondere wenn sensible Daten kompromittiert werden oder das Unternehmen als unfähig angesehen wird, Benutzerinformationen zu schützen. Dies kann zu Kundenabwanderung und verminderter Markentreue führen.
• Negativer Einfluss auf Partnerschaften: Unternehmen, die auf Partnerschaften angewiesen sind, können bei einem Sicherheitsvorfall belastete Beziehungen erleben oder ihre Glaubwürdigkeit bei Partnern verlieren. Das Vertrauen in das Unternehmen kann Geschäftsverhandlungen und zukünftige Zusammenarbeiten beeinflussen.

Ausnutzung für weitere Angriffe

• Phishing und Social Engineering: Nachdem Angreifer Zugang zu einem Benutzerkonto erlangt haben, können sie es als Sprungbrett für Phishing-Kampagnen nutzen. Sie können Benutzer imitieren, um deren Kontakte dazu zu bringen, persönliche oder finanzielle Informationen preiszugeben.
• Angriffe über Dienste hinweg: Wenn Angreifer Zugang zu einem Konto erlangen, könnten sie dieselben Anmeldeinformationen nutzen, um sich bei anderen Diensten anzumelden. Wenn der Benutzer sein Passwort wiederverwendet hat, können Angreifer auf weitere Konten zugreifen und so die Auswirkungen des Angriffs weiter eskalieren.
• Credential Sales: Gestohlene Zugangsdaten können im Darknet verkauft werden und tragen so zu einem größeren Cyberkriminalitätsmarkt bei. Angreifer können diesen Markt nutzen, um weitere Kampagnen zu starten oder Zugangsdaten an andere böswillige Akteure weiterzugeben.

Präventions- und Verteidigungsmechanismen

Im Folgenden finden Sie einige bewährte Methoden und Verfahren zur Minderung von Credential-Stuffing-Angriffen.

Multi-Factor Authentication (MFA)

• Zusätzliche Verifizierung: MFA verlangt von den Benutzern, ihren Benutzernamen und ihr Passwort zu bestätigen. Dieser zweite Faktor könnte etwas sein, das der Benutzer kennt (wie eine PIN), etwas, das sie besitzen (wie ein Smartphone oder einen Hardware-Token), oder etwas, das sie sind (biometrische Daten wie Fingerabdrücke).
• Minderung der Passwort-Wiederverwendung: Da Credential-Stuffing-Angriffe häufig die Tatsache ausnutzen, dass Benutzer Passwörter auf mehreren Seiten wiederverwenden, macht MFA es Angreifern wesentlich schwerer, Zugang zu erlangen, selbst wenn sie den richtigen Benutzernamen und das richtige Passwort haben.

Passwort-Manager

• Individuelle Passwörter für jedes Konto: Da das Wiederverwenden von Passwörtern häufig eine Folge der für Online-Dienste erforderlichen Passwortkomplexität ist, neigen Benutzer dazu, sich auf ein oder nur sehr wenige komplexe, aber gemerkte Passwörter zu verlassen. Passwort-Manager unterstützen den Benutzer, indem sie komplexe Passwörter und Passphrasen in einem sicheren Behälter aufbewahren.
• Automatische Überprüfungen auf Wiederverwendung oder Kompromittierung: Moderne Passwortmanager überprüfen das gespeicherte Passwort auf Wiederverwendung durch den Benutzer und verifizieren Konten und Passwörter mit bekannten kompromittierten Kontozugangsdaten.

CAPTCHA

Erfordert von Benutzern, eine einfache Aufgabe zu erledigen, die für Menschen leicht, aber für automatisierte Bots schwer zu replizieren ist.

Textbasiertes CAPTCHA

• Verzerrter Text: Dies ist die traditionelle Form des CAPTCHA, bei der Benutzer gebeten werden, verzerrte Buchstaben oder Zahlen aus einem Bild einzugeben. Die Verzerrung erschwert es Bots, die auf Algorithmen angewiesen sind, einfache Muster zu erkennen und die Zeichen korrekt zu entschlüsseln.

Bildbasiertes CAPTCHA

• Objekterkennung: Eine moderne Variante von CAPTCHA fordert Benutzer auf, Bilder auszuwählen, die bestimmte Objekte enthalten (z.B. „Klicken Sie alle Bilder mit Verkehrsampeln“ oder „Wählen Sie die Bilder mit Fahrrädern aus“). Menschen können Objekte leicht erkennen, aber für Bots ist diese Aufgabe immer noch schwierig, besonders wenn die Bilder abwechslungsreich sind oder Hintergrundgeräusche haben.

Unsichtbares CAPTCHA (reCAPTCHA v3)

• Verhaltenssignale: Invisible CAPTCHA verwendet maschinelle Lernmodelle, um Muster zu analysieren, wie das Scrollen oder Klicken des Benutzers, die für menschliches Verhalten einzigartig und für Bots schwer nachzuahmen sind.

Bot-Erkennung

Die Erkennung oder Verwaltung von Bots beinhaltet die Überwachung verschiedener Verhaltens-, Netzwerk- und technischer Signale, um zu bestimmen, ob ein Benutzer ein Mensch oder ein Bot ist. Verschiedene Methoden werden eingesetzt, um Bot-Aktivitäten zu erkennen, oft in Verbindung mit CAPTCHA-Systemen.

• Verhaltensanalyse. Menschliche Nutzer interagieren mit Webseiten auf eine Weise, die Bots im Allgemeinen nicht nachahmen können, einschließlich Mausbewegungen, Tippmustern und Interaktionsmustern auf der Seite. Bots neigen auch dazu, Formulare auszufüllen oder Aktionen in einer Geschwindigkeit durchzuführen, die für menschliche Nutzer zu schnell ist, daher kann die Analyse von Eingabeverzögerungen dabei helfen, Bots zu identifizieren.
• IP-Adressen- und Geolokalisierungsanalyse. Bot-Erkennungssysteme verfolgen IP-Adressen und deren Reputation. Bekannte Proxies oder VPNs, die häufig von Bots verwendet werden, um ihren tatsächlichen Standort zu verschleiern, können Verdacht erregen. Wenn viele Anfragen in kurzer Zeit von derselben IP-Adresse kommen, kann dies als Bot-Angriff markiert werden. Bots versuchen auch, auf Dienste oder Ressourcen aus Ländern zuzugreifen, in denen sie keine Konten haben oder die ungewöhnliche Standorte darstellen. Zum Beispiel könnte ein Benutzer, der sich von einem Land aus in ein Konto in einem anderen Land einloggt, als verdächtig markiert werden.
• Browser- und Betriebssystemanomalien. Ein Bot könnte eine ungewöhnliche oder automatisierte Browserversion verwenden oder eine Diskrepanz im Betriebssystem aufweisen, was dazu genutzt werden kann, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.

Geräte-Fingerprinting

Indem einzigartige Attribute eines Benutzergeräts, wie Browsertyp, Betriebssystem, Bildschirmauflösung und installierte Plugins, verfolgt werden, hilft es, verdächtige oder anomale Anmeldeversuche zu identifizieren. Da Bots typischerweise nicht aus natürlichen Umgebungen operieren oder realistische Geräte-Fingerabdrücke präsentieren, kann diese Methode schnell zwischen legitimen Benutzern und automatisierten Angriffsversuchen unterscheiden. Durch das Erkennen und Blockieren dieser verdächtigen Anmeldungen fügt das Geräte-Fingerprinting eine zusätzliche Schutzebene gegen Credential Stuffing hinzu.

IP-Blacklisting

Bei Credential-Stuffing-Angriffen verwenden Angreifer automatisierte Bots, um große Mengen gestohlener Benutzernamen und Passwörter zu testen, um unbefugten Zugriff zu erlangen. Da diese Angriffe oft von einer begrenzten Anzahl von IP-Adressen ausgehen, kann das Blacklisting dieser Adressen ein wirksamer Abwehrmechanismus sein. Indem die mit bösartigen Aktivitäten verbundenen IPs blockiert werden, können Organisationen das Gelingen von Credential-Stuffing-Angriffen erheblich verhindern und unbefugten Zugriff verhindern, bevor er geschieht.

Ratenbegrenzung

Indem die Anzahl der Anfragen, die eine IP-Adresse oder ein Benutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums stellen kann, begrenzt wird, hilft das Ratenlimitieren dabei, automatisierte Bots zu blockieren, die oft schnelle, wiederholte Anmeldeversuche unternehmen. Diese Technik kann Angriffe durch Credential Stuffing erheblich verlangsamen oder stoppen, da Bots in der Regel die Anfragelimits überschreiten. Um die Sicherheit zu erhöhen, ohne die Aktivität legitimer Benutzer zu stören, wird empfohlen, Ratenlimits auf Wohn-IP-Adressen anzuwenden und so eine zusätzliche Schutzebene gegen diese bösartigen Angriffe zu bieten.

Passwortlose Authentifizierung

Die passwortlose Authentifizierung ist ein Sicherheitsmechanismus, der es Benutzern ermöglicht, sich zu authentifizieren, ohne ein traditionelles Passwort eingeben zu müssen. Stattdessen werden alternative Methoden wie Biometrie (Fingerabdrücke, Gesichtserkennung), Hardware-Token (z.B. Sicherheitsschlüssel), Einmalpasswörter (OTPs) oder Push-Benachrichtigungen genutzt, um die Identität des Benutzers zu überprüfen. Dieser Ansatz verbessert die Sicherheit erheblich und hilft, gegen verschiedene Cyberangriffe, einschließlich Credential Stuffing, Phishing und passwortbasierte Angriffe, zu schützen.

Fortgeschrittene Strategien zum Schutz vor Credential Stuffing

Da Credential-Stuffing-Angriffe immer ausgefeilter werden, müssen Organisationen fortschrittliche Strategien anwenden, um einen Schritt voraus zu sein. Der Einsatz von Technologien wie KI, maschinellem Lernen und Verschleierungstechniken kann ein tieferes Schutzniveau bieten und es Angreifern erschweren, erfolgreich zu sein.

Einsatz von KI und maschinellem Lernen

Moderne KI-Tools sind entscheidend, um Credential-Stuffing-Versuche zu identifizieren und zu verhindern, indem sie fortschrittliche maschinelle Lernverfahren und Verhaltensanalysetechniken nutzen. Diese Tools können große Datenmengen analysieren und verdächtige Muster in Echtzeit erkennen, was es ihnen ermöglicht, bösartige automatisierte Anmeldeversuche zu erkennen und zu blockieren, die traditionelle Sicherheitssysteme möglicherweise übersehen.

• Verhaltensprofilierung: KI-gesteuerte Systeme analysieren normales Nutzerverhalten, um eine Basislinie für legitime Anmeldeversuche zu erstellen. Diese Systeme können dann Abweichungen von dieser Basislinie erkennen, wie zum Beispiel eine ungewöhnlich hohe Anzahl von Anmeldeversuchen von derselben IP-Adresse oder abnormale Muster bei Anmeldezeiten oder -orten.
• Dynamic IP Monitoring: KI-Systeme können die Reputation von IP-Adressen anhand ihrer historischen Aktivität verfolgen und bewerten. Wenn eine IP-Adresse mit bösartigem Verhalten oder bekannter Bot-Aktivität (aus Threat-Intelligence-Feeds oder historischen Daten) in Verbindung gebracht wird, kann die KI Anfragen von dieser Adresse blockieren oder herausfordern.
• Geofencing: KI kann auch verdächtige Anmeldeversuche anhand geografischer Muster identifizieren. Angenommen, ein Konto wird von einem ungewöhnlichen oder unerwarteten Ort aus zugegriffen (besonders weit entfernt vom typischen Standort des Benutzers). In diesem Fall kann das System den Anmeldeversuch mit zusätzlicher Verifizierung, wie MFA oder CAPTCHA, herausfordern, um Credential Stuffing von ausländischen IP-Adressen zu blockieren.

Verschleierungstechniken

• Verschlüsselung: Dies wandelt Klartext (lesbare Daten) in eine codierte Version (Chiffretext) um, die nur mit dem richtigen Schlüssel wieder in die ursprünglichen Daten entschlüsselt werden kann. Verschlüsselung kann Passwörter während der Übertragung oder Speicherung schützen. Wenn ein Passwort von einem Benutzer an einen Server gesendet wird, stellt die Verschlüsselung sicher, dass die Daten, selbst wenn sie abgefangen werden, für Angreifer unlesbar bleiben.
• Hashing: Diese Technik ist eine einseitige kryptografische Funktion, die eine Eingabe (z. B. ein Passwort) nimmt und eine Zeichenkette fester Länge erzeugt, die typischerweise in hexadezimaler Form dargestellt wird. Diese Ausgabe wird als Hash bezeichnet und ist einzigartig für die Eingabe. Im Gegensatz zur Verschlüsselung ist Hashing einseitig, was bedeutet, dass man das ursprüngliche Passwort nicht aus dem Hash zurückgewinnen kann. Dies ist entscheidend, denn selbst wenn ein Angreifer Zugang zu den gehashten Passwörtern erhält, können sie den Prozess nicht umkehren, um die ursprünglichen Passwörter wiederherzustellen.
• Salzen: Dieses Verfahren fügt jedem Passwort vor dem Hashen einen einzigartigen Zufallswert, das sogenannte Salt, hinzu. Selbst wenn zwei Benutzer das gleiche Passwort haben, werden ihre Hashes aufgrund des einzigartigen Salts unterschiedlich sein. Das Salt wird zusammen mit dem Hash in der Datenbank gespeichert und schützt vor Rainbow-Table-Angriffen, die vorgefertigte Hashes für gängige Passwörter nutzen. Durch die Einbeziehung eines zufälligen Salts erzeugen selbst gängige Passwörter einzigartige Hashes, was es Angreifern erheblich erschwert, diese auszunutzen.

Kontinuierliche Authentifizierung

Diese fortschrittliche Sicherheitsmethode überprüft kontinuierlich die Identitäten der Benutzer während ihrer Sitzung, anstatt nur zum Zeitpunkt der Anmeldung. Es ist ein mächtiges Werkzeug, um Credential Stuffing zu verhindern, da es hilft, unbefugten Zugriff zu erkennen und zu verhindern, selbst nachdem einem Angreifer die Verwendung gestohlener oder geleakter Anmeldeinformationen erfolgreich war.

Planung der Incident Response

Maßnahmen zur Milderung und Reaktionsplanung sind entscheidend für Organisationen, um Cyberangriffe effektiv zu verhindern, zu mildern und sich davon zu erholen. Ein gut strukturierter Vorfallreaktionsplan skizziert ein klares Set von Verfahren und Rollen für die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und hilft Organisationen, Angriffe effizient zu erkennen, einzudämmen und sich davon zu erholen.

Best Practices für Benutzer

Benutzer spielen eine entscheidende Rolle beim Schutz ihrer Konten, um sich vor Credential-Stuffing-Angriffen zu schützen. Indem sie wichtige Best Practices befolgen, können Einzelpersonen das Risiko, dass kompromittierte Zugangsdaten missbraucht werden, erheblich verringern.

• Vermeiden und entmutigen Sie die Wiederverwendung von Passwörtern auf verschiedenen Websites oder Identitäten. Dies ist eine der effektivsten Methoden, um Credential-Stuffing-Angriffe zu verhindern, da es gestohlene Anmeldedatenbanken praktisch nutzlos macht.
• Verwenden Sie einen Passwort-Manager. Ein Passwort-Manager speichert sicher Passwörter für alle Ihre Konten und hilft dabei, einzigartige, starke Passwörter zu generieren. So müssen Sie sich nicht jedes Passwort merken, und Sie können sicherstellen, dass sie einzigartig und komplex sind. Es wird empfohlen, MFA wo immer möglich zu aktivieren.
• Vorsicht vor Phishing-Versuchen. Viele Angriffe beginnen mit Phishing-Versuchen. Benutzer sollten vorsichtig sein bei unerbetenen E-Mails oder Links, die sie auffordern, sich in einem Konto anzumelden oder ihr Passwort zu aktualisieren.

Wie Netwrix helfen kann

Netwrix bietet mehrere Produkte an, die Organisationen dabei helfen sollen, sich gegen Credential-Stuffing-Angriffe zu verteidigen:

Netwrix Threat Manager. Diese fortschrittliche Software zur Bedrohungserkennung nutzt maschinelles Lernen und Analysen des Benutzerverhaltens, um verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren und darauf zu reagieren, was eine schnelle Eindämmung potenzieller Bedrohungen ermöglicht.

Netwrix Threat Prevention. Dieses Tool nutzt ein umfassendes Wörterbuch mit über einer halben Million bekannter kompromittierter Passwörter, um die Verwendung von schwachen oder gestohlenen Passwörtern zu verhindern und so das Risiko von Angriffen auf Basis von Zugangsdaten zu reduzieren.

Netwrix Password Policy Enforcer. Diese Lösung ermöglicht es Organisationen, starke, anpassbare Passwortrichtlinien in Active Directory durchzusetzen, um das Risiko von Credential Stuffing, Wörterbuchangriffen und anderen Brute-Force-Methoden zu mindern.

Netwrix Password Secure. Mit Echtzeitwarnungen und umfassenden Berichten ermöglicht dieses Tool Organisationen, Passwortschwachstellen proaktiv zu erkennen und anzugehen, um die allgemeine Passwortsicherheit zu verbessern.

Netwrix Directory Manager Password Management. Ermöglicht Benutzern das eigenständige Zurücksetzen ihrer Passwörter in Microsoft Entra ID (ehemals Azure AD) und Active Directory, damit sie sofort wieder arbeiten können und IT-Teams sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können. Für zusätzliche Sicherheit nahtlos MFA oder Manager-Genehmigung vor dem Zurücksetzen von Passwörtern verlangen.

Netwrix Access Analyzer für AD/EntraID. Identifizieren und beheben Sie kritische Sicherheitsbedrohungen wie schwache Passwörter oder erkennen Sie verdächtige Anmeldeereignisse, die aufgetreten sein könnten.